引言：上一篇文章我们提到：通过9大步骤，帮助企业在数字化转型中搭建数据分析的报表体系！在实际中的落地过程，通过实施服务的哪些最佳实践可以确保落地效果，达到项目预期目标，给客户带来实质价值，使客户满意交付结果。同时通过交付团队对客户的运营，挖掘二期项目，持续给客户服务和带来价值。
01前期工作：
组建合理的团队：构建类似华为的铁三角核心团队，包含销售、售前方案和交付项目经理的角色，最佳的状态是3方各司其职，通力合作，力出一孔，利出一孔。
总体规划、局部先行：对于中小企业或传统企业，可以采取“总体规划、局部先行”的策略，逐步落地数据分析报表的建设。先从齐备的热数据和痛点最痛的业务领域开始，探索成功的道路和方法。
02需求原型阶段
需求调研：这个阶段最好的实践是售前方案经理参与需求调研，避免售前方案和交付需求的割裂，使售前讲的方案顺利的平滑到交付的需求范围，确保需求范围的一致性和可落地性，也避免了售前方案和交付团队的扯皮。售前方案在客户签字需求报告后可以退出，后续跟进项目，对于客户需求有变化可以继续支持，不用呆在现场。
原型设计：这个工作可以让交付团队的需求顾问作为主力推荐，售前方案人员配合推进就行。通过这个过程售前方案将HLD的设计交接给交付的DLD或者LLD设计，拉通售前方案到交付需求的通路，使客户的需求从售前顺利的传导到交付。
03开发测试阶段
数仓设计：做报表一下最起码要做数仓，或这种简易数仓，俗称中间库。将各种计算在数据仓库层面处理好，避免将计算传导到数据分析工具层面，导致报表打开速度变慢，影响客户的体验。
报表开发：结合需求顾问的原型和UI设计，开发相应的报表，确保筛选和下钻等功能符合客户的需求，此外确保报表打开的性能指标在客户要求的范围之内。如常见的2/5/8秒理论，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-8秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过8秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求。
测试上线：严格按照客户的要求进行数据指标核对，确保数据正；然后进行单表测试、业务模块测试、系统集成测试，确保权限和数据安全，满足之前的设计需求。
04持续优化与迭代
收集反馈：定期收集用户对数据分析报表的反馈意见，了解他们的使用体验和需求变化。
持续优化：根据反馈意见和实际需求，对数据分析报表进行持续优化和迭代。这包括调整报表内容、改进分析模型、优化界面设计等方面的工作。
05专业的项目管理
项目管理：项目管理需要有经验，做好向上客户领导汇报和管理，和客户博弈去管控需求和UI的变化，确保需求不要蔓延。此外对标合同回款节点，做好项目交付里程碑设计，使项目进度符合付款的条件；和销售配合做好回款，毕竟做项目是为了挣钱。
客户运营：通常作为乙方落地数据分析报表，第一期项目是很难挣钱，一期主要是填坑为主。作为乙方来说需要在一期项目中，不断总结经验和复盘，争取将一期项目验收上线。在这个过程发展自己的同盟军，为二期项目做好铺垫，走过了一期的所有的弯路，二期项目相对坦途一些，这才是挣钱和弥补亏损的时候，切勿学销售打一枪换一个地方，始终挖不到香甜的井水，只有艰苦的过程，没有美丽的结果。
总结：企业在数字化转型中开发数据分析报表的最佳实践包括明确目标与需求、数据整合与治理、选择合适的工具与技术、构建分析模型与框架、实现报表的交互性与可视化以及持续优化与迭代等方面。这些实践有助于企业充分发挥数据的价值，推动数字化转型的深入发展。
