在零售行业，干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂，每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展，销售的类目从几种到几十种，甚至到上百种，数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情，现在光是整理这些数据就够让人头疼了，更别说还要从中找出有用的信息，做成清晰易懂的报告。
因为，面对这么庞大的数据量，我们真是遇到了前所未有的挑战。我们在业界内也寻找一些解决方案来解决我们的问题，顺便给大家分享一下。
一、面临的挑战
（1）工作模式
提需求 -> BI技术人员导出Excel -> Excel中数据处理 -> Excel画图 -> 复制进去PPT做报告
- Excel中简单数据处理
- 画图 & 做报告
（2）挑战
- 跨部门合作 ：业务部门需要给BI技术部门频繁提需求沟通，才能得到需要的数据
- 跨工具使用 ：DBA工具取数、Excel数据加工、Excel画图、Word或PPT做报告
- 无法复用 ：每月、每季度、每年的分析报告基本雷同，只是数据不一致，但每次都需要重新做
- 无法数字化沉淀 ：都是保存在本地的Excel、PPT、Word文档，人员交替后存在丢失风险
- 数据量大 ：数据量大时，Excel处理起来会卡顿
二、新模式的探索和落地
为了应对以上的挑战，我们寻找一款可协同、多模态的数字化产品，并且有一定的AI辅助能力。所幸的是我们找到了一款阿里云下比较贴近的产品（DataV Note），他是一款智能文档工具，支持写代码、画图、写报告的功能。
（1）跨部门合作
- 写需求：我们会创建一个文本单元格，写下需求
- BI取数：BI技术人员会根据需求在下面取数
- 画图：根据取数所得的数据集画图
（2）统一工具链
在编辑态中，DataV Note的文档中提供了SQL、Python、图表、地图、富文本、Marddown的单元格，能满足取数、画图、写文字报告的需求。
在预览态中，DataV Note支持对布局、主题、水印等等的设置，能讲报告美化润色。
（3）数字化建设
我们将每个月、每个季度、每年的报告整理好：
当编写新报告时，只需要复制出来替换里面的数据集即可，当然需要更改里面的结论：
由于统一了工具链以及进行数字化建设，这让我们把以前散乱的Word、PPT、Excel沉淀下来，哪怕是公司人员交替，这些分析的思路和模板都保留下来，成为公司宝贵的知识库之一。
（4）数据量问题
我们季度、年度的销售信息大概会有数十万条、甚至上百万条，DataV Note还是能快速查询出来，还是可以符合预期的。
三、未来的期待
我们使用下来DataV Note还是很赞的，但是还有提升的空间。我们描述下未来的分析愿景：
- 定时分析：希望能支持上定时调度自动进行分析任务
- AI增强：希望能通过数据清洗、数据去重、数据插值、数据异常值处理等等手段进行每个季度自动分析，并通知到我们
- 大模型切换：最近DeepSeek很火，希望能在千问、DeepSeek自定义切换
- 外网搜索：我们还希望对一些竞对进行分析对比