某券商
痛点
某（投资银行）为了满足复杂且多变的业务场景，决定升级内部衍生品交易系统的报表模块，以应对以下问题：
- 新系统学习成本高
内部的系统升级往往面临阻力，原因在于员工缺乏耐心学习新系统。矛盾的是，研发部门又必须为了满足新的业务需求并适应快速的业务节奏而进行系统升级。最终，新系统的使用率难以达到预期，不得不再次启动升级工作。这种循环不仅浪费了研发资源，还降低了系统更新的有效性。
- 在线编辑能力不足
数据分析是投机银行业务中的关键环节，分析师需要从大量数据中寻找趋势。然而，在当前系统的报表模块中，处理超过几万行的数据时，系统会出现明显的卡顿，无法顺畅完成数据分析工作，最终系统沦为 “Excel 下载工具”。
- 个性化需求难以满足
分析师对数据处理有许多个性化需求，如复制粘贴、撤销重做、下拉填充、多条件筛选、十字高亮、多列联合排序等功能。但由于研发部门的响应周期较长，难以及时满足分析师对个性化功能的需求。
- 无法协同编辑
分析师通常只能通过互相转发 xlsx 文件来共享数据分析结果，数据的新增和修改无法实时同步，导致工作效率降低。同时，员工的电脑桌面、电子邮箱和聊天群中充斥着大量 Excel 文件，重要数据因此脱离公司的管理，增加了数据泄露的风险。
解决方案
为提升员工使用系统的效率，该投资银行的研发部门与 Univer 团队对接后，将 Univer 嵌入到衍生品交易系统的报表模块中，取得了以下成果：
- 分析师快速上手
Univer 是前后端同构的全栈框架，研发者可以通过 Univer API 在服务端生成电子表格快照，这些快照是由 Univer 定义的 JSON 数据结构，能够无缝集成报表中的结构化数据。嵌入 Univer SDK 后，分析师可通过 Univer Spreadsheets 直接在报表中进行在线数据分析， Univer Spreadsheets与 Excel 操作体验一致，支持选区统计、复制粘贴、撤销重做、下拉填充、插入/删除行列、冻结等功能。分析师无需培训即可快速上手，提升了系统的普及率，并节省了研发成本。
- 处理百万级数据
Univer 采用 canvas 进行表格内容绘制，结合贴图渲染、增量缓存等技术，极大地优化了渲染性能。通过这些技术， Univer 能够支持在一个系统页面处理百万行数据，分析师可以在线完成大数据量的处理和分析。
- 高扩展性
Univer 采用插件化架构设计，每个插件对应一个功能。目前， Univer 已内置超过 100 个插件，涵盖工具栏、复制粘贴、权限管理、图表和透视表等丰富功能。研发人员可以根据业务需求，对这些现有插件进行扩展，或者开发新的自定义插件，以满足分析师的个性化数据分析需求，从而增强系统的灵活性与功能深度。
- 协同编辑
Univer 支持多人协同编辑，数据实时更新。通过 OT 算法，系统可以解决分析师之间的编辑冲突问题，支持 200 人同时编辑一个电子表格， 1000 人同时查看同一个表格，完全符合行业最优标准。此外， Univer 能与投资银行的权限管理体系对接，确保数据安全的同时，实现员工一键分享数据，加速信息流转，提高工作效率。
客户感言
倾听客户对我们的评价：
"Univer 的出现，仿佛为我们打开了一扇新的窗。原本繁琐、受限的流程，变得流畅自如。分析师们再也不用为数据处理的卡顿和复杂操作烦恼，协作也从未如此顺畅。"
研发经理/某投资银行
