做统计图表的软件 统计图表制作
报表看起来是数据分析处理领域中的一个并不起眼儿的边缘业务，数据工程师的关注点一般会在后端的大数据平台和数据仓库，即使是前端，架构师们也会更关注 BI 可视化等时髦的概念，报表则经常作为一个部分被湮没在呈现模块中，即使有时被单拎出来也就是在架构图上放一个报表工具而已 。
这种忽视态度很可能造成对报表开发的成本估算严重不足，而应用中的报表又常常没完没了，总会有新的改的需求，导致整体开发成本被大幅度推高，任务完成也变得遥遥无期 。
事实上，在应用系统中，查询分析的结果大都会以报表的形式呈现出来，外围的线下跑批看似与报表没有直接关联，但大部分也是为了进一步出报表而服务的 。报表在应用中可以说是无处不在的，它的开发成本在应用建设中也有着非常重要的占比 。
这些都是应用中的报表
说到报表，大部分人想到的可能是这样的表格：
数据准备就是前面说过的，它不仅开发困难，而且开发出的东西性能基本也不好，很多时候我们会发现上百行的 SQL 和存储过程已经完全没办法再优化了，遇到性能问题就只能硬挺
数据传输一般是由 JDBC 传输速率慢导致的，这个可以通过并行的方式解决，但大部分报表工具也并没有这个功能，只能是坐着等数据慢慢传了
后两个就是报表工具的基本工了，得计算引擎做的好，函数设计的好，才能算的快，跑的快
所以报表工具要想性能好，就得既要打铁自身硬，把后两个环节解决好，还得有解决外围难题的金刚钻，把前两个环节也一并解决好才行
报表的性能问题，具体的可以参考
怎样提高报表呈现的性能
再小结：性能好的工具，投入的人工成本才少
总结
仔细分析后，我们发现，使用报表工具能有效降低开发成本，而开发报表的总成本中，工具本身的成本其实并不高，尤其是现在润乾报表这样的主流工具降价后成本都比不上一个初级工程师两周的工资了
真正占大头的，其实是购买后隐形的使用成本以及遇到困难解决困难的人工成本，所以想要成本低，就得选一个开发效率高，性能好，又能协助解决数据准备难题的工具才可以，这样才能做到真正的低成本
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