汤谷大数据 - 汤谷智慧统计平台项目分享
“使用SpreadJS搭建的在线电子表格的智能报表，支持电子表格公式，覆盖Excel中98%的计算公式、函数与套表计算，极大的提高了工作效率。”
——珠海市汤谷大数据科技有限公司
公司简介
珠海伟诚科技股份有限公司成立于1999年（股票代码831459），自2018年开始研究大数据、人工智能技术，并成立子公司
珠海市汤谷大数据科技有限公司（以下简称汤谷大数据），专注于大数据、人工智能领域的技术研究和应用。2015年起，珠海伟诚科技先后与广东省统计局、山西省统计局、珠海市统计局、江门统计局、晋中市统计局、运城市统计局进行合作，深度参与统计局的日常业务、人口普查、经济普查等工作，对统计业务有较深的理解并高质量实施了多个项目。
公司获得的荣誉资质包含ISO20000管理体系认证证书、珠海市“三高一特”重点培育民营企业、高新技术企业认定证书等。
行业背景及技术痛点
统计是国家每个月根据业务数据发布的统计结果，主要使用以下三类工具进行统计：
（传统统计工作现状）
1、国家统计联网直报平台： 国家下发给统计工作者，由统计工作者在平台上做数据分析的工作。
2、久其报表客户端管理系统： 使用久其报表客户端（单机平台）对报表的数据进行分析和管理。
3、基于Excel实现临时的统计分析： 对于一些较复杂的数据分析，需要在Excel中使用公式计算和分析报表数据，并生对应的统计分析报告。
统计工作者在完成这些数据分析之后，会通过珠海统计局或者各地市的统计网站进行数据的发布。
汤谷大数据通过观察统计行业现状，发现了统计工作的一些痛点：
（传统统计工作痛点）
1、统计数据的定义规则和存储格式长期不统一，产生了众多的信息孤岛分散保管。 在各级各专业的统计数据又经常因为人员工作交接、管理不到位、存储保管不善等原因而遗失。
2、信创电脑开始普及之后，很多过去统计专业使用的单机版软件将不能使用。
3、历年积累形成的大量统计资料未进行数字化处理，未及时归档建库，统计数据不能得到有效保存和充分利用，珍贵的数据资产不断丢失。
4、政府领导及各部门、社会公众对统计服务的要求越来越高，也越来越个性化， 仅依靠统计局现有的人力去手工汇总统计局数据，只能疲于奔命，需要通过先进的信息化手段，实现数据生产的自动化才能将统计人员从重复繁琐的工作解脱出来，专心于数据分析。
SpreadJS在智慧统计平台中的应用
为了解决上述在传统行业中的痛点，汤谷大数据借助葡萄城的产品SpreadJS，与公司自研产品结合搭建了一套智慧统计平台。
（智慧统计系统平台工作流程）
智慧统计系统的工作流程分为整合数据、使用工具进行数据处理和内容输出三部分。
整合数据： 整合国家一套表的数据，并将整合的数据进行清洗，并对数据标记上数据来源和数据目录（准四上企业、专业科室数据、委办局数据、第三方数据等）。
使用工具进行数据处理： 通过智慧整合系统提供的工具集对数据进行处理和标注，实现了原先基于国家一套表平台、久其报表和Excel三位一体的自动化分析。
内容输出： 分析完数据后通过数据治理的方式可以提供数据查阅和数据应用的服务。
SpreadJS在智慧统计平台中实现的功能模块：
1、使用SpreadJS产品实现的智能报表（统计监测月报）
下图是使用SpreadJS搭建的智慧统计平台中的智能报表功能，是基于智能统计平台生成的智能监测月报。其工作流程分为以下几个步骤：
（1）使用SpreadJS自定义定制报表模板样式：用户可以使用类Excel的操作方式（拖拽、合并单元格等）根据业务需求定制符合自己的报表模板样式，同时还可以根据数据之间的关系信息生成数据图谱，根据源数据信息可以分析出后面的计算功能模块和数据采集模块等，最后生成一个数据的定时任务链路。
（元数据关系图谱）
（2）自动生成定时任务链路： 每个月根据定时任务把数据自动填充到定制的报表模板中，这样就解决了了统计局每天人工录数据的问题，提高了统计局的工作效率。
（定时任务链路）
（使用SpreadJS搭建的智能报表）
2、使用SpreadJS产品实现的的统计分析报告
统计分析报告由文字和数据组成，业务人员可以在右边搜索和查找自己想要看的报告，在右边双击想要查看的数据之后，数据就会在左边的报告中标黄显示了，同时还可以通过链路定时任务实现报告的每月自动发布（通过绑定实现了与报表联动，结合GcExcel定期自动套数发布）。
（使用SpreadJS产品搭建的统计分析报告）
3、使用SpreadJS产品实现的的统计分析报告
基于在线电子表格的智能报表，支持电子表格公式（覆盖Excel中98%的计算公式和函数）与套表计算，汇总数据可下钻到数据明细，极大的提高了工作效率。
（使用SpreadJS实现的套表自动计算）
使用SpreadJS带来的价值
计算能力： 支持电子表格公式（覆盖Excel中98%的计算公式和函数）与套表计算，汇总数据可下钻到数据明细，极大的提高了工作效率。
办公效率： 降低了数据分析技术门槛，简化了数据分析从设计至实现的过程，使分析人员专注于业务。
服务差异优势： 数据处理及数据分析工作是复杂的系统工程离不开本地化服务。