应用系统中的报表开发成本知多少?
应用系统的开发过程中,报表的业务虽然不算太难,但投入的开发成本可不一定小,因为总会有没完没了的报表要去做,成本的投入不容小觑
下面我们就来分析一下报表开发成本的构成,看看它是多是少
报表的开发成本,大致可分为两部分,一部分是购买工具的成本,一部分是开发的人工成本
工具成本
能做报表的工具有挺多,商用工具,开源工具,BI 自助报表,这些都号称可以做报表,当然也有不用工具,手工开发的
这里的成本很好算,不用工具,手工开发的,那就是零成本,用开源报表的,也是零成本
用商用工具的,大部分都不太便宜,一套大概几万,十几万都有,通常功能越丰富就越贵
还有些是用BI 自助报表来做的,相应的商用产品的售价就更高一些,一般都得十几万甚至几十万起步
商用产品中润乾报表是个例外,价格便宜,功能却很强大,几乎相当于其它报表工具的最高端的企业级产品,而且还送全功能的免费开源 BI,功能也不比几十万的 BI 差
然后再来看开发成本
开发成本
手工开发
做报表用工具,这从 20 年前开始基本已经就是业界的共识了,很少有人会手工去开发报表
简单的、少量的表格,写代码开发还可以,复杂的,大量的报表,还有各种打印导出功能,全靠写代码的话从能力上说是难不住开发人员,但从成本上算就代价太高了,效率太低了,几乎没人能承受得了这个成本
开源报表
其实对于开发人员来说,首先想到就会是开源软件,而不是上面说的自己手工开发,毕竟在很多领域都有很好优秀的开源软件供大家用
但不幸的是,开源的报表大都不好用,
简单的列表还能做,但格式稍微复杂一些的,就做不了了,比如多数据源分片报表,还有其他的什么不规则分组、动态列、动态合并单元格、折叠报表等,开源的基本都做不了,做不了那就得通过 api 手工做,实际应用中这类复杂的报表又不是少数,那就相当于大部分都得写代码开发了
开源报表工具虽然不要钱,工具成本是零,但细算下来,复杂情况下多耗费的人工成本其实没比完全手工做好到哪里去,早就超过商用工具的成本了
商用报表
商用工具价格有不同,能力也有不同,(但并不是正比关系哈),能力不同,开发效率就有高低之分,开发成本就不同
简单的报表可能看不出开发成本的差异,谁都能做,也都不慢,但格式和计算复杂一些后,差异就出来了,所有工具都号称自己可以做中国式复杂报表,但做的快慢程度却大不相同,有的一小时,有的得半天,单张报表多个半天工作量好像无所谓,但数量一多起来,大量的人工成本就因为工具的效率低下被浪费掉了
选一个工具,价格其实是次要因素,最主要的因素还是它用起来效率高不高,做的好不好
润乾报表用户多,大家选它也并不只是因为价格低,而更是因为它的开发效率是经历过无数个项目实战检验过的,能解决问题,又性价比高,才是大家选择润乾报表的原因
关于工具的开发效率怎么考察呢,可以参考: 怎样考察报表工具的开发效率?
另外复杂报表的开发成本,其实并不全在制表上,还有相当一部分在数据准备上,报表的数据准备很多时候一个简单的 SQL 语句就搞定了,但还有 20% 的情况中,数据准备工作就没有那么好做了,一些过程式的多步骤复杂计算,常常要写很长的多层嵌套的 SQL 或者存储过程才能搞定,如果数据来源再复杂一些,要对各类数据源混算,一些非关系数据库或者文本数据源都不支持 SQL 了,那还得用 JAVA 等语言来写,SQL 10 几行能写完的,JAVA 恨不得写出几百行来,编码难度和效率就更糟糕了
然而恰恰就是这仅占 20% 的需要硬编码来做复杂数据准备的报表,可能会占去我们 80% 的 工作量,让开发成本徒增
大部分的报表工具面对这个难题,都只能眼睁睁看着开发人员手工去开发,但润乾报表给出了全新的解决方案
它的数据准备层(脚本数据集)简单高效,普通技术人员就可以利用它快速做好各种数据准备,下面这个例子,短短 5 行脚本,就可以完成 HTTP 的 JSON 数据和来自 ORACLE 数据的混算,谁都能看懂,谁都能写出,但 JAVA 或 SQL 就得高级工程师来写,而且不知道得写多长了
A | B | |
---|---|---|
1 | =httpfile(“http://125.125.315.88:6868/demo/order.json”:“utf-8”).read() | 读取 Restful 数据 |
2 | =json(A1) | 解析数据 |
3 | =connect(“oracle”) | 连接 oracle 数据源 |
4 | =A3.query(“select 订单 ID, 回款 ID, 客户 ID, 金额 from 回款表”) | 从 oracle 取数 |
5 | =join(A2:order, 订单 ID;A4:hk, 订单 ID) | 关联计算 |
有数据源准备工具的,开发难度就会低很多,成本也会低很多
还有性能问题也是一个直接影响成本高低的重要因素,没有性能问题还好,如果遇上了,那人工成本就会急剧上升,而且性能问题,一般都得派高级的技术人员去救火才行,搞不搞得定是另外一回事,没完没了的持续投入就谁也受不了
而润乾报表的性能在业界是公认的好的,缘于它清北研发团队开发的高效引擎,而且润乾的数据准备层,也对性能有很大的帮助,它可以把单元格内复杂的关联和计算放到更高效的数据准备阶段去完成,就会大幅度提升报表的整体性能,而且数据准备层还支持并行取数,大报表等功能,都可以很好的解决大数据量下的性能问题
性能好的工具,投入的人工成本才少
BI 自助报表
BI 自助报表现在很流行,而且都宣称零编码,不需要技术人员,只要有需求就谁都能做分析,做报表
但实际上,格式简单,计算简单时,BI 还勉强可以胜任
格式和计算复杂的时候,BI 工具和业务人员就都应付不来了,就得技术人员手工做,或者再花钱买个报表工具了,那成本就多了
另外如果确实有 BI 多维分析的需求,那刚才说的一万一套三万随便用的润乾报表送的开源 BI 就可以一起解决,也没必要花高昂的成本去买个 BI
润乾报表在业界口碑好,BI 和报表本是同源,润乾的 BI 也一样,功能全面好用,这样使用成本就会比较低,不需要自己开发补足功能,另外页面是中文的,改造成本也很低,改改就成了自己的 BI 模块了
最后,我们用一个表格来简单总结前面分析的各方面的成本,让大家有个更直观的对比
工具成本 | 使用成本 | 说明 | |
---|---|---|---|
手工做 | 无 | 超高 | 简单的能做,复杂的,量大的太费劲 |
开源报表 | 无 | 超高 | 复杂的做不了,还得手工做 |
商用报表 | 高 | 中 | 有些工具能力不足,复杂报表做的慢 有些不能做数据准备,性能也差,需要额外成本开发和维护 |
BI 自助报表 | 超高 | 超高 | 价格动辄几十万,但只能做简单报表 |
润乾报表 | 低 | 低 | 专业 20 年,报表能力强劲,开发效率高,价格便宜,还送免费开源 BI |