数据来源五花八门、业务逻辑看着眼晕、
技术环境纷乱纠缠、同样报表异地重来、...
润乾来搞定
有了大牌报表工具，怎么报表开发还是这么难
因为传统报表工具只能解决呈现环节，而现代报表开发的主要工作量转移到数据准备环节了，传统报表工具无能为力
数据准备占了80%的工作量
这些工作目前只能硬编码，当然效率低
数据准备占了80%的工作量
这些工作目前只能硬编码，当然效率低
那咋办？
要在报表工具中加入数据计算引擎用于解决数据准备，酱紫：
数据准备环节也要工具化！
数据准备环节也要工具化！
这能行？
有了计算层，开发速度嗖嗖的
- 多样源自带数据源解析，json/xml不在话下，hadoop/nosql也没问题
- 快开发专业面向结构化数据计算语法，数倍于SQL/Java的开发效率
- 低成本熟悉业务和数据结构就能开发报表，不需要高级专业程序员
- 热切换解释执行，复杂数据准备不依赖java，修改报表无需重启应用
- 易移植报表开发全面工具化，不依赖数据库计算，异地换库直接上线
- 松耦合报表模块与整体应用解耦，开发人员不必关心复杂的应用架构
- 强安全不用存储数据准备数据，无需数据库编译权限，减少安全隐患
- 高性能高速算法、并行计算、可控缓存，告别龟速报表
- 大容量异步双线程解决超大报表，百万数据秒级呈现
真管用？