20世纪30年代，宝洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。
80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。
数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。
同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。
产品的上线流程：市场分析——竞争分析用户分析——需求（场景）分析——功能设计——开发——发布——运营——迭代。
互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。
报表系统的上线流程：同行业报表项目参考（行业咨询）——业务部门需求采集分析——报表设计——上线—— end。
绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！
1. 产品如何做运营
1.1 冷启动
冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：
- 缺少用户及相关资源；
- 产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数。
因此，在此阶段的主要目标的作用有：
- 根据数据分析，验证产品是否满足用户需求；
- 验证是否能符合市场趋势；
- 验证商业模式是否成立。
互联网产品怎么做？
- 种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据；
- MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求；
- 存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。
1.2 高增长
高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长。
互联网产品怎么做？
- 持续推广与曝光；
- 精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化；
- 基于用户数据分析的产品不断迭代优化。
2. 报表系统如何运营
帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：
2.1 冷启动阶段
2.1.1 寻找种子用户
优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好。
随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用。
2.1.2 简单的用户数据分析
这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求。
2.2 高增长阶段
2.2.1 从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化
2.2.1.1 三个维度
- 报表系统的整体访问趋势：把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源；
- 每一位业务人员的访问趋势：充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需求优先级；
- 每一张报表的访问趋势与性能体验：每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景。
2.2.1.2 两类应用场景
数据大屏/移动端报表：什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？
2.2.2 主动推送与推广
2.2.2.1 内容推广
伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）。
2.2.2.2 报表推送
业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性。
3. 帆软能提供哪些帮助
3.1 固化的用户行为数据分析
FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能：
- 访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容；
- 模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数；
- 用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为；
- 性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容。
注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件。
借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数。
3.2 深入的用户行为数据分析
作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板。
我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段。
3.2.1 表：PUBLIC.FR_EXERECORD
该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录。
3.2.2 表：PUBLIC.FR_FSRECORD
该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录。
3.2.3 字段：BROWZER
该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息，例如：“terminal”：{“OS”：”app”，”type”：”mobile”}。
借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引。
3.3 主动推送与推广
帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等。
