1.2.1　初级·报表展现：信息的整理与固定展现

报表是数据分析的初级阶段，也是不可绕过、不可或缺的重要表达方式。只是很多企业的数据分析被报表展现所束缚，把它应用到了不恰当的业务场景，或者被它束缚忽视了更高的阶段。

报表展现以报表（Report）为展现形式，每个报表包含多个交叉表（Cross Table）及必要的解释说明，随着技术的进步也辅助以简单可视化图形或者交互功能。

报表展现的优点是信息密度高，能在有限的空间中展现尽可能丰富的数据。图1-2所示为麦吉尔（McGill）大学2020年的招生情况报表，该报表中包含了多个筛选器，同时展示了多个维度、多个年度的数据，用户可以通过筛选与之交互，甚至下载查询结果。

图1-2　2020年秋季，麦吉尔大学招生情况表[1]（不完整截图）

报表展现强调单元格级别的精细化编辑，因此Excel是最常见的设计工具。如今，Excel依然是各级公司、各个业务部门中常见的数据处理、分析工具。很多现代化的报表工具，也多以Excel的单元格编辑为核心理念，通过各种扩展增强了数据连接功能、可视化功能、定制化模板等，提供了更好的分析体验。其典型代表是微软报表SSRS、水晶报表（Crystal Reports）[2]，它们虽已几近“香消玉殒”，却是同行模仿的榜样，催生出不少优秀的报表工具厂家，在很多数据生产力低下的行业和公司，推动了数据应用的发展。

但是，在报表分析的过程中，要特别注意交叉表的应用范围和边界。如果把报表的展现形式、展现逻辑扩展到业务分析中，就会与敏捷的业务分析精神背道而驰。

典型的歧路是过多地嵌套表头和增加复杂修饰，如图1-3所示。这种定制的复杂结构，将报表的“数据密度”推向了全新的高度，却很难识别业务风险或市场机遇，也难以成为决策假设的依据。同时，它的维护性低，不具有通用性，极易降低分析效率。

图1-3　典型的“复杂报表”结构一览

在企业发展阶段参差不齐的中国，很多人甚至为其冠上了“中国式报表”这样怪异的称呼。笔者看来，这类复杂报表是落后数据观念的残余，是敏捷分析的敌人，是生产力和企业效率的黑洞。

为了在报表分析的基础上兼容业务分析，不少报表公司推陈出新，发布了“类BI产品”，试图在报表展现和敏捷处理之中寻求平衡。但是，以报表展现为基因的BI公司，产品功能还是侧重于信息的整理与呈现，这里的BI更多是Business Information，而不是Business Intelligence。

真正的BI工具是面向业务的，从业务问题出发，追求敏捷灵活、交互迭代，直接辅助业务决策，它们才是商业智能工具。