员工离职后举报公司违法行为，员工离职后举报公司不买社保？

投稿用户 • 2022年9月10日 am11:47 • 彩铃制作 • 阅读 392

老粉都知道，帆软是一家软件公司，软件公司都想更多人能用自己家的产品，但帆软不一样，帆软不止想让大家用自己的产品，帆软还想做个布道师。

但时间告诉帆软，布道师是个苦力活，要慢慢干，干不动了就完成使命了。

亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说“数据是新的石油”。我觉得他说的很对，一看就是被数据“教育”过。

帆软也被数据“教育”过，后来帆软就构思出了FineBI这个产品。

但现在越来越多的企业正在被数据“教育”，所以帆软就写了这篇“教育”文。

本文将从企业如何被数据“教育”来聊一聊：数据如何搞垮一家公司。

第一步：搞垮系统

很多企业一开始数据都是散落在各处，各个硬盘里，各个软盘里，有一天发现数据越来越多，但数据都混在一起，一张表里又有物流数据、又有销售数据，又有地区数据，全部数据都杂糅在一起，而想用数据的时候不知道从哪拿，谁负责，后来就掏钱购置了一些系统：如ERP、CRM、MES等，只要是人家说好的，预算足够的，先全都上一遍，美名其曰数字化。

但导入数据的时候，发现之前的数据丢失了七七八八，还有一堆脏乱差的数据，想着之前能用的数据就用，不能用的就先放着。用上系统的时候注意点就是了。

上系统的刚开始，大家都往系统里面扔数据。结果想用的时候发现口径不一，单单就是日活跃用户（DAU）就有三个解释，于是大家又开始制定数据标准化制度，确定数据访问权限，也就是常说的数据治理。

随着数据量越来越大，你想取个数据，完成个综合报表，发现要走一堆流程找一堆人从各个系统里取数，非常耽误时间，也就产生了我们说的数据孤岛问题。

好不容易导出EXCEL，再通过EXCEL处理好之后形成报表，却发现数据显示与实际业务情况并不一致，你开始质疑数据的准确性，久而久之，你更愿意凭自己的经验去做出某些决策。

结果当初花大价钱、大精力搞的系统最后并没有派上多大用场。

第二步：干掉程序员

以前你想做个报表时，还要跟IT部门提需求，排档期，沟通需求，确定数据维度、取数、制作报表、报表分析。需求优先级高的话，2天搞定，需求优先级低的话，一个月都排不上你的需求，你听着业务人员抱怨连连觉得头都大。

后来你们公司上了个低代码系统--FineBI,号称可以让程序员从繁重的取数、报表工作中解放出来，专注于平台的性能、架构等维护和技术的创新与应用，最终提升平台的服务效率。

事实证明效果确实也不错，IT部门的需求顿时减少了90%，IT人员也有更多的时间来提升技术，理解业务了。

但关于提升平台服务效率短期内你并未看见成效，加上程序员工资又高，维护系统也需要成本，还有BI厂商提供优质服务，于是你干掉了程序员，还觉得自己替公司省了一大笔人力成本。

第三步：逼疯业务人员

自从你们公司上了低代码系统–FineBI,可以让业务人员自己取数、自己仅需要通过拖拉就能实现报表自动化，快速实现数据分析工作，整个业务部门效率提升200%，你觉得FineBI真的太香了。

你甚至做了一个大胆的决策，取消IT部门，推进全员实现自主数据分析。

但你发现业务人员水平不一，有些业务人员数据思维灵活，玩转起FineBI时游刃有余，业绩也得到显著提升，而有些业务人员即便有厂商的培训，连需求都讲不清，更别提自助式分析了。

虽然最后90%的业务人员能够自己解决，但还有10%的个性化需求需要定制化开发，结果IT人员都被解雇了，只能业务人员硬着头皮自己上，捣鼓半天最后两手一摊，放弃了。

直到有一天领导想要公司的整体运营报告时，你让领导自己分析，然后被臭骂一顿,收拾东西回家了。

结语：

数据是是石油，所以跟石油一样需要挖掘、开采。而工具的使用只是加速了数据的开采与利用，但无法取代它，切不可本末倒置，以为上个系统，就能实现数字化了。

最后，回复”BI”,程序员、业务人员、管理者都说好的FineBI工具送给你！

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员工离职后举报公司违法行为，员工离职后举报公司不买社保？

第一步：搞垮系统

第二步：干掉程序员

第三步：逼疯业务人员

结语：

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