当“降本增效”从口号转变为关乎生存的硬性指标，从事企业应用的 ToB 软件厂商对此感受尤为深刻，项目预算持续收紧、客户决策周期不断拉长、同质化竞争日益激烈……市场的“寒意”已精准传导至 ToB 软件的每一个从业者身上，生存压力之下，“降本”也成为 ToB 软件的必然选择，常规的降本路径最先想到的就是优化岗位与调整薪酬，然而，ToB 软件还有一条容易被忽视却切实可行的降本路径—缩减报表任务相关的成本

报表，是大多数应用项目中无处不在却常被轻视的一环，相较于服务器、数据库等核心基础设施“显性”的大额采购，报表工具的成本看起来并不算太高；面对核心架构与功能开发，报表开发也常被视为“边缘”业务，因此，在企业决策时，无论是采购成本还是开发成本，都极易被管理层忽视

然而，报表的成本绝非表面那般温顺，其综合成本犹如海面下隐藏的冰山，悄然成为项目利润的“吞噬者”，在当前的经济寒潮中，这一长期被低估的“隐性成本”，更是成为了企业生存必须正视的严峻挑战

该如何解决解决这双重成本高企的问题呢，润乾报表这名行业老兵从如下几个方面给出几条务实的路径

真金白银的采购成本

一万一套

这个几乎是全网最低价了
当然，光是价格低并没有意义，要算价格最低，还有免费的开源软件呢，但报表领域是个奇特的存在，开源报表功能大都较差，稍微复杂一些的报表都做不了，结果总拥有成本反而更高
润乾报表价格优惠，功能也毫无缩水，一万的最低版本已经相当于同类产品售价几万、十几万的高端企业版功能了

以往，还可以把报表工具的成本转嫁给甲方，那贵点也无妨，但现在的经济形势，甲方预算也在收紧，无力承担过高的工具成本，而且很多时候，僧多粥少，市场竞争激烈，软件企业经常要向甲方承诺解决一切关联任务的费用，在这种情况下，报表工具的成本控制就变得尤为关键
有了润乾报表这样一万一套，低价又高质量的方案，上述顾虑便迎刃而解

三万随便用

除了单套的低价模式外，润乾报表还有开发工具模式

目前，报表工具普遍采用类似数据库的商业模式，即根据服务器装机量进行授权收费，也就是上面说的，按套收费，报表每部署到一台服务器，就需要购买一份 license

有时候，既使单套售价还能接受，但如果某个项目装机量较大，或者企业的项目相对多一些，加起来也仍然是一笔不小的开销
为此，润乾报表还有开发工具模式帮助企业省钱

按传统的装机量采购的模式，每个项目、每台服务器都需要采购，但润乾的工具模式采购，只需要三万采购开发工具就可以

做出的报表就可以随意分发到任意项目，任意节点，永久免费使用了

一年三万就可以整个企业所有项目随便用，对于软件公司来说，这也就相当于用一个工程师一个月的成本组建了一个属于自己的报表研发部，再也不用为激增的成本担忧了

附送开源 BI

报表 BI 不分家，数据项目中，除了固定报表外，经常还会涉及到 BI 业务
但现在的大多数商用 BI 都是独立报价的，而且价格比报表工具还要贵出数量级，动辄几十万，这与“降本”的初衷显然是矛盾的，导致许多软件厂商望而却步
润乾报表则直接赠送 BI，虽然免费附送，功能却一点都不含糊，拖拽 / 钻取 / 旋转 / 图形，以及至门户 / 大屏，该有的全有，而且全中文开源界面，对开发团队特别友好，很容易集成进自己项目中。风格上相对朴素简明，需要更多炫酷效果时也可以自己进行个性化改造

从单套到多节点多项目模式，再到 BI，全部是实打实的高质低价，在和合作伙伴共同成功的路上真正的为他们节省成本

润乾为什么可以做到低价高质呢？是因为采用了互联网营销模式，就是把报表工具像 3C 电器一样，价格透明后挂到网上销售了，省去了很多中间环节带来的销售成本，用户花的每一分钱都会换成产品的功能

当然，这也会有些“缺点”
比如无法提供现场演示和 POC 以及定制培训了，用户要通过文档视频学习，以及只能远程获取支持服务；合同模板也是制式的，无法支持专门定制的条款，特别地，不再有企业软件销售过程中的价格保护机制了
不过无论如何，省钱是硬道理，更贴身的个性化服务固然是好事，但都是有成本的

高效开发节省人员成本

解决了采购的成本问题，更艰巨的挑战才刚刚开始，更大的成本隐患往往在于开发与维护过程中持续消耗的人员成本

首先要解决复杂报表开发效率问题

市面上的报表工具很多宣称能应对“中国式复杂报表”，但 DEMO 时并不会涉及复杂例子，而只是演示酷炫的外观，只有实际用到细节之后才会发现功能的良莠不齐和效率的天差地别
高效的工具可以在几小时内就能完成一张复杂报表，而能力不足的工具，则可能耗费数天，且效果勉强，有些甚至根本就做不出来，比如前面提到的开源报表工具，做不了就得先补全功能，或者是纯手工来做报表

这种效率差距在单个报表上或许不明显，但常年累月、成百上千张报表叠加下来，所消耗的人工成本将是天文数字，若不幸选用了低效工具，企业便会在不知不觉中陷入“人工填坑”的泥潭，这种隐性损耗对利润的侵蚀是缓慢而致命的

而用润乾报表则完全没有这方面的担忧
润乾报表深耕报表领域二十余年，始终以技术创新引领行业发展
业界熟知的“中国式复杂报表”这一概念，正是润乾早期在深入解构各类高难度报表后，率先提出并攻克的，其核心技术“非线性报表模型”，至今仍是处理复杂报表的标准方案

润乾报表功能全面且细节完善，这源于其经历过成千上万个项目的历练，积累了广泛的用户需求与特殊细节经验，并已将这些都融入其功能体系之中
比如常见的多源分片，不规则分组，跨行组运算，润乾可以轻松制作

很多细节润乾也做的很好，比如各种特殊的同值合并

比如报表插入到 word 报告中

有了高效的模型，全面的功能和完善的细节做支撑，润乾报表才可以正真为用户提升开发效率，节省人工成本
事实上，国内的报表工具，在复杂报表能力和功能完善度上，能和润乾旗鼓相当的只有一家，但价格却相差一个数量级，而其它的，则功能差距不小，价格却不低

那么润乾报表在技术上就没有缺点吗？
也有的，首先是网间传说的润乾报表对初学者上手门槛高问题：
润乾报表的定位是面向熟手的高效工具，这对新手可能确实不太友好，初次学习会稍微吃力一些
比如写表达式，有些工具 and 和 or 这样的输入都会弹出对话框来选，不需要手动输入，对于新手学习就很友好，尤其技术基础差的，润乾报表则很少提供这类引导操作对话框，它更提倡手写表达式，需要多去理解函数才行，新手上手难度就大一些
但对于熟手来说，这反而更简单了，省去了一个个对话框，就是变相的提升效率了，而新手到熟手，顶多需要一周时间
不过，既使这一点并不明显的不足也已经成为历史，润乾报表新近发布的版本引入 AI 技术，直接支持用自然语言输入表达式了，比如输入：小于 0 红色粗体 否则 黑色，报表工具会自动把它解析成表达式填入条件格式，这比用对话框更简单也更快捷

另外，润乾报表的自带的统计图不够美观，这也是常常被用户诟病的地方，这确是事实。不过润乾报表已经内置了 Echarts 统计图，操作上虽不如自带统计图简单，但是图形种类更全面也更美观了，而且还支持 Echarts 统计图的导出和打印

应对没完没了的持续投入

许多项目实施者都有过这样的切身体会：即便引入了功能齐全的报表工具，开发工作却依然像一个填不满的“人力黑洞”——老报表需不断调整，新需求接踵而至，即使项目已交付上线，持续的维护、修改与优化仍在不断占用团队宝贵的人力与时间，这种“没完没了”的人工投入，往往是报表环节中最隐蔽、也最顽固的利润侵蚀点，而且还严重影响收款进度，给本就紧张的现金流雪上加霜

用 BI 把任务转移给用户

报表没完没了确实是一个无法规避的事实，报表的业务稳定性本身就差，在统计分析过程中，总会催生出新的、更合理的需求，那就需要修改或者做新的才可以
但这并不代表人员成本就要没完没了的投入

前面说过，很多任务其实可以让用户通过 BI 自助报表自己完成，而且用户也是愿意的，因为更灵活，响应更快，不必什么都去找厂商技术人员，反而能获得更好的用户体验
但很多项目用不起 BI 工具，那这部分本可由用户自行完成的灵活分析工作，就不得不转回厂商的技术团队，形成了持续性的、被动性的人工成本“出血点”

有了润乾报表附送的 BI，就可以把灵活的自助报表部分，交给用户自己去做了，原本需要持续投入的人力成本，就释放出来了

数据准备层释放高级资源

当然，自助报表只能解决一部分问题，更多的复杂报表还需要工程师来开发，而这里有很多任务都是数据准备相关的
现代报表背后的数据准备已不再是简单的 SQL 查询，大数据量、多数据源、跨库计算、过程式处理成为常态，往往需要编写复杂的嵌套 SQL、存储过程，甚至调用 Java 等高级语言进行对接与加工

这些工作耗时费力，而且技术门槛高、通常需要高级工程师介入，然而，绝大多数报表工具并未提供有效的数据准备解决方案，这迫使软件厂商必须持续投入最昂贵的高级人力资源，来完成本不属于前端报表展示的“脏活累活”，导致成本结构严重失衡

润乾很早就注意到了数据准备会耗费了大量人工成本的问题，所以专门开发了数据准备的工具，在原先报表的基础上，集成了集算器 SPL 引擎，实现了工具化的报表数据准备层

SPL 比复杂 SQL 和存储过程以及 JAVA 的开发都要简单， 也只有比这些简单，才不用去占用高级工程师去写大段的代码，才能实现普通人员快速开发
比如这个例子：
报表的数据需要来自 HTTP 的 JSON 数据和来自 ORACLE 数据的混算，SPL 五行就可以做完，但 JAVA 或 SQL 就不知道得写多长了

	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

当然，使用 SPL 会有些学习成本，刚开始有些门槛，但在论坛帮助下很快就能进入状态，带来的效率提升很快就能弥补掉这份成本了
参考材料：千问报表开发：AI 能提效复杂 SQL 编写吗？

润乾报表的数据准备层，大幅降低了数据准备的技术门槛，使初级人员也能轻松胜任以往需要专家介入的工作，快速响应客户需求，让高级技术资源得以释放，并聚焦于更具价值的核心任务，真正实现人力结构的优化与降本

不仅降本增效，还有赋能增收

除了全方位提升效率，降低人员成本外，采用润乾报表还有助于赋能增收，一些独有功能，可以让用户使用更方便，体验更好，满意度更高，无形中又为商务过程提供了助力与空间

DQL 解决 BI 关联难题

BI 工具做关联分析时通常都要提前制作宽表或者各种 CUBE，这些都要技术人员频繁支持，用宽表来做 BI 分析等于绑架了技术人员！即使有了 BI 工具，开发团队也仍然要持续投入，用户体验也糟糕，很多复杂关联分析都不能及时提供

润乾 BI 独有的 DQL 引擎，不依赖宽表技术，只要一次性定义元数据，就能应对所有想到和没想到的关联，再也不用麻烦技术人员频繁修改模型了，用户也可以自由、无死角的进行各种复杂关联分析了

参考材料：千问 BI 取数：为什么总是要做宽表？

NLQ 自然语言查询让 BI 更智能

润乾报表最新发布的 NLQ 组件，无需 AI 技能的工程师和昂贵的 GPU 集群，可以极低的成本，为用户提供高效智能的数据获取方式，
输入汉语，查出数据

想让自己的解决方案跟上 AI 时代，却又苦于找不到雇不起成本高昂的 AI 工程师的伙伴们，那就来试试润乾报表 NLQ 组件！
参考材料： 人人都能实施的智能问数，中小用户也能玩得转的 Text2SQL

数据准备 SPL 兼顾高性能

数据准备工具 SPL 不仅可以让数据准备变的简单，节省高级人员的投入，实际上，它还可以提升报表运算性能
性能低下的报表，大多是数据库运算问题，而换用专业数仓来提速，不仅架构复杂而且成本高昂。SPL 提供自有列式存储文件以及众多高性能算法，可以跑出比传统数据库高出数倍甚至数十倍的性能，只需非常轻量级的投入就可以解决报表性能问题，变相的降低了系统的整体成本。用户体验更舒畅，不会因为性能问题等待、卡顿、甚至宕机了
参考材料：千问报表开发：性能问题到底出在哪里？

这些让客户体验更好，满意度更高的功能，最终都会对商务进程提供有利的支撑和赋能，让商务推进更顺利也会让市场空间更广阔

总结

在当前经济寒冬与行业竞争加剧的背景下，企业愈发需要通过精细化管理成本与提升效率来维持竞争力，而报表环节存在的能力短板，往往迫使企业不得不持续投入人力来填补缺口，导致报表从本应赋能业务的“价值输出器”异化为吞噬利润的“成本黑洞”

润乾报表则提供了全面的能力支撑，显著减少了因工具能力不足导致的无谓人力消耗，帮助客户走出“人工填坑”的循环，同时，其透明的采购模式彻底避免了按“装机量”计费带来的成本不确定性，从采购与开发两端协同降低总体投入
而且润乾对于企业降本增效的意义，并不只是一时的，它的技术实力以及商务政策是可以稳定帮助企业实现TCO（总拥有成本）的长效优化与可控的

选择一款正确的工具，本质上是选择一种更有效率的生存方式，我们希望，润乾报表能成为您在寒冬中夯实成本优势、静待春来的可靠伙伴