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/ J+ p: \" @9 I' V 光阴似箭,日月如梭,不知不觉间,SeaTable 2.0 发布已经过去一年了。 " w4 D3 ]! ^% f: q/ L6 j4 E" I
在这一年中,SeaTable 协作表格快速迭代了 9 个版本,终于迎来了 3.0 这个里程碑。 - @; O1 c* _& c& m9 l1 r' t3 q7 e1 e
3.0 增加了三大块功能:大数据、工作流和外部应用搭建。 ( |- y2 P: @$ P5 h6 X! A
其中,大数据功能可以帮我们在表格中轻松处理百万甚至上千万级数据,不需要去专门搭建数据库软件,也不需要专业知识,普通用户都能轻松使用。 % Q9 s% N6 i+ R8 P, z9 `8 n
从而使 SeaTable 构成了数据管理一体化解决方案。本文主要介绍数据管理的一些功能。 9 R- |4 x& S. K& s( C3 F. P
SeaTable 介绍, D- W( h, _! m
SeaTable 是一款以在线协同表格为基础的新型信息管理工具。
/ u7 E( v z U8 k$ x( r. L+ L( ?) R 它支持“文件”、“图片”、“单选项”、“协作人”、“计算公式”等丰富的数据类型,帮助用户用表格的形式来组织和管理各类信息。
$ Q: P) T/ h7 u" L 在表格基础上,它还支持自定义工作流、应用搭建、数据分析等丰富的扩展功能,让团队和企业快速搭建出灵活的业务系统和软件应用,低门槛实现工作的数字化。 . ~( f3 C9 e1 S# }' a# ]) W4 ^& Y
用 SeaTable 管理数据* ]* b1 U9 }6 V3 T- t' o
数据管理一般涉及到四个方面: 数据的记录数据的处理数据的可视化分析分析结果的共享以前如果要对数据进行记录管理和分析,常用的工具是 Excel + PowerBI。我们需要用 Excel 来记录数据,对简单的数据,可以在 Excel 中直接处理和作图。
! G: g- ~& ]/ \/ p5 D$ v 对复杂的数据,我们需要把 Excel 数据导入到 PowerBI 等类似的 BI 软件中,对数据进行扩表关联、处理,然后作图。这套方法的缺点包括: 数据难以协同录入Excel 处理十万行以上的数据很慢,无法处理百万规模的数据需要学习专门的 BI 软件数据处理后的结果也难以在团队内共享现在用 SeaTable 就能为数据的管理提供一个一体化的、简单易用的解决方案。
- ]& t: h! \, D7 C% V" A 数据的记录
3 l" z0 W s, A# s! j( i2 r- d; Z; ? SeaTable 表格能多人在线协同编辑。
Y% \8 k, g: [' D$ c- E4 W 它有 24 种实用数据类型能便捷规范地记录多元数据,有文件、长文本、协作人等基础类型,也有链接其他记录、链接公式、创建者等高级类型。
, k2 W& \6 [' a% g* e 支持对特定数据类型设置默认值、格式检查。
2 ]" G1 |2 T$ G 有些数据类型还有多种格式,如地理位置类型就有 6 种填写方式并可自动识别。 9 i0 m& i2 J; [2 b7 ]& J
可用多个子表记录数据。 % P. ~7 P! f' ^6 u) x1 \( f/ u
用户也可以通过表单、数据收集表来收集并自动汇总数据到表格,可以从 Excel 导入和更新数据,还可以用 Python API 获取数据到表格。 - R- b) a1 u% o; u2 y5 Y
SeaTable 单表可以支持存储千万级的数据。
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; r/ N, s, w L6 l$ a+ X; ~8 L# Z 数据的处理
9 p& R2 q1 }# Q( D 数据的处理一般包括数据的去重、对数据进行跨表关联、建立函数来算出新的数据。 , u' p4 A7 w. y0 U% \ x) O) ~
一键删除重复记录 l$ ~% I- b' N a+ ^; d
当需要对表中的数据进行去重时,通过“数据去重”插件就能快速实现。
* H* H- |+ n% v9 u+ I8 h# ?) x, Q 它可以根据多个列的值是不是全相等来去重,并可结合筛选出的数据视图进行去重。 ' L; t! y3 m+ g$ n
选择只保留第一个或最后一个记录后,一键删除其他重复记录。
+ r) ]) k: i$ \9 t/ s$ S2 j 如下图: $ Z6 I9 T6 y4 r& \9 m# R* v. N; l/ W
5 S0 c2 {* q$ B5 B2 c, N6 m$ @8 ] 跨表关联和计算更便捷" a" H+ L0 D4 O6 B. @% u0 c: J
用不同子表记录同一业务的不同数据已经很方便。
3 A$ q1 p- n5 Q1 I$ t( r 而关联子表数据,它比 Excel 还方便。
" R, w7 O8 Y; b/ a0 F6 J 用“链接其他记录”类型或用数据处理功能(包括自动添加链接、求累加值、求差值、计算排名、计算百分比、查找和复制等操作)中的“自动添加链接”,就可以链接不同子表的关联记录。
1 N8 r& p* R N8 L' Q 在此基础上,再用“链接公式”类型,仅需点选,就可以快速实现 lookup、countlinks、rollup、findmax 等自动跨表计算。不需要编辑公式。 + n' W) b# t% |$ _) H3 G
链接子表关联记录:两个子表中有匹配的列时,可使用“自动添加链接”。
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1 Z7 K/ o t t8 Z9 N0 N 自动跨表计算:比如在「客户信息」表中插入列并使用“链接公式”类型,计算出每个客户在「客户跟进记录」表中的最近一次跟进时间、最近一次跟进人、跟进记录数量。 k- W4 S% s+ `6 y. c
# w- n1 J' e$ U 数据的可视化分析
: b9 F& j" I7 J' _/ l, G 对于数据的查看、可视化和统计分析等,SeaTable 表格提供了灵活易用的功能,可满足不同需求。 ( \( I4 c# T3 n) d0 w( x5 c3 Z
比如: 3 t6 A0 B# U+ C6 [" y; O
通过表格视图自动整理数据
4 U8 @7 m9 I4 D0 q 子表可增加多个表格视图,每个视图可设置不同的过滤、排序、分组等条件,已有和新增数据会按条件自动整理。 " k2 R9 s: l& G$ u7 o; O
在表上可快速切换查看不同角度的数据。
, z6 E9 O' [4 M9 b$ Z 单个视图支持导出、打印、共享等操作。
* v$ a3 u) H, N" w8 ` 如下图: ; z$ v3 e( S) q. F$ z8 @
. y! n6 Z6 G4 S D 通过多种可视化插件查看数据, \' L) R D% q8 F
可根据数据可视化需求使用地图、日历、图库、时间线、看板、高级统计等插件,也有 SQL 查询、页面设计等其他应用插件。 i& s) x4 l! I6 f# V' h
比如用地图插件把客户地址自动标记到地图上: 2 E( ], D5 H( G- Y4 `' e
- l0 r: d7 _) L8 X 一键归档和查看海量级数据) p5 R/ k) V/ \5 H4 _! _
当表中的记录超过10万行时,表格管理员可以开启大数据管理功能。把筛选出的不常用的或特定的数据视图一键“归档视图”。 $ a+ n1 t& I4 Z& L3 \1 n. r- V
归档后的数据默认不显示,但可以通过增加“大数据视图”来查看,即归档的和没有归档的数据都会显示出来,在此视图上仍可以用过滤器等来筛选出想查看的数据。
0 X: s5 n1 e1 C8 s8 t 并可以一键切换普通视图和归档视图。 # t! Z3 f4 X6 A3 _7 T
如下图: * S+ ` r% G) T9 n5 p" W! w# U
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高级统计让可视化分析更简单$ m* P8 O: C- \. v- d/ [/ O1 |
高级统计插件内置 BI 能力,目前已拥有 28 种图表类型,无需绘制,无需编程,并可同样结合视图进行统计,仅需简单点选就可以完成对复杂数据、海量数据的可视化分析,轻松制作统计图表、报表。
* ?: J: P* E' p* R" j; n) e, e- c/ Z 如下图:
3 t. E. i! ^- @7 N7 Z' q8 g0 l- y7 w
* h8 X8 T7 H7 [6 w 高级统计可增加多个大屏仪表盘,方便不同业务人员去查看。 3 G/ G! U4 p& Q% r2 S2 K
图表可拖动位置、可放大查看、可导出为图片。 * ~$ T5 F6 F% v8 h4 q0 W5 S
如下图:
, P9 O# W; N: p2 y5 B1 l! q + K8 w0 }: q6 f9 I$ a% J
分析结果的共享
+ X5 p H3 Y/ I! G" f; j* r8 W 一体化数据管理还体现在共享方面。 x& z- u; t% a8 G' d9 w i4 o
SeaTable 可共享整个表格、单个视图、自定义共享(哪些子表、视图),可直接共享给团队中的群组、部门,也可以共享表格或视图的外部链接(只读权限的公开链接)并可嵌入网页。 7 G' a' m0 \! |
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总结
' u" `, Y! X% l- g, _ 对于包括大数据在内的数据处理和分析,以前可能需要不同的工具才能有效完成,效率和成本往往难以把控。 ) E/ I: E. ?9 I, P3 P' h# K9 O, T
现在用 SeaTable 表格就能实现数据收集、存储、处理、分析等一体化管理,并且更简单易用。 ; [, d( ]% e7 k, Y% m' O
为普通业务人员、数据分析师、企业日常管理数据或构建数据管理平台,发挥数据的价值,提供有力支撑和更简单易用的工具。
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