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开云app-技术领先、“忠”于业务,用友走出多维数据库的价值之路
时间:2023-07-01作者:肥仔
  • 文:科技贸易 在洪涛

    对现今的企业而言,邃密化治理,已成为成长之源,乃至是保存之本。

    特别是跟着数字化和智能化转型的推动,在企业经营治理进程中,数据正在日趋阐扬更加要害的要素感化。

    比拟曩昔,现在企业的数据也加倍复杂、多样,此中包括年夜量的事实和指标。要对如许的数据进行查询、阐发和处置,进而辅助发生营业决议计划,传统的关系型数据库逐步变得力有未逮。

    多维数据库系统由此发生,并遭到良多企业治理者的青睐,成为企业晋升治理水准的“倚天剑”。

    但是,良多人在提多维数据库时,把核心放在了手艺上,而疏忽了其办事营业这个焦点方针。用友自立立异的多维数据库不但手艺处在领先地位,更主要的是实现企业手艺、数据与营业的深度融会,在浩繁营业场景落地,助力企业更快更好决议计划,真正实现邃密化治理。

    数据驱动,多维数据库支持企业数智化底座进级

    在布满不肯定性的市场情况下,数字化正在成为企业晋升竞争力的主要路子。本年2月,中共中心、国务院发布的《数字中国扶植整体结构计划》,又进一步加快了这一历程。

    与此同时,AI手艺的慢慢普和,特别是AIGC的快速落地利用,令全社会加快迈向智能时期。数字化与智能化的融会成长,正在成为时期的主旋律,成为企业高质量成长的必由之路。

    在用友看来,领先企业的数智化已从1.0阶段进级到2.0阶段。在1.0阶段,数智化表示为局部利用场景立异、数据相对分离、只有部门平台能力;而到了2.0阶段,数字化则表示为环绕出产、经营和治理主题的融会化利用立异,正视和系统推动数据治理,周全进级数智底座。

    用友iuap恰是数智化2.0时期合适企业数智化底座进级需要的数智平台,由营业中台、数据中台、智能中台、低代码开辟平台、手艺平台和毗连集成平台构成。此中,存算一体的多维数据引擎,则是用友iuap的五项初创和领先的根本手艺之一,这也是用友BIP多维数据库的焦点手艺。

    固然数据治理和同享互换已奉行了多年,但当前企业的数据质量仍然偏低,数据孤岛现象仍然普遍存在,数据阐发与利用能力更是遍及不足,这些挑战成为企业转型进阶和可延续成长的“拦路虎”。

    与传统的关系型数据库分歧,多维数据库以多维数据模子来组织和存储数据,首要用在处置复杂的、多维度的数据。在多维数据库中,数据凡是以数据立方体的情势暗示,每一个维度都有多个条理,同时还一个或多个怀抱暗示要阐发和陈述的数值。

    对企业而言,任何进步前辈的手艺都是终究为营业办事的。经由过程这类体例,多维数据库可以轻松地对年开云app夜量数据进行查询和阐发,具有切片、切块和钻取等多维度的数据阐发功能,并供给了丰硕的数据可视化体例,使企业可以或许更好地舆解数据。

    更懂营业的用友BIP-iuap,经由过程多维数据库可让企业数据为营业措辞,让数据真正为营业办事。企业在进行海量数据的存储、治理、阐发和展现时,可以操纵多维数据数据库的存算一体特征,在时候、地区、产物等分歧维度展开实践勾当。多维数据库可以或许帮忙企业在数据处置方面取得竞争优势,以更有用率地地操纵数据进行决议计划。

    解决治理问题,而不是流程问题

    对关系型数据库,企业的IT人员已很是熟习,用它来支持企业基在流程的利用,好比采购、发卖、应收应付等ERP系统。

    而多维数据库,则易在从营业角度来理解,遭到企业治理者的接待,用来撑持企业基在数据的利用,好比归并报表、打算预算、和各类摹拟测算和多维阐发等。这些利用被称为EPM,即企事迹效治理。

    可以看出,多维数据库实际上是用来知足企业的治理需要,其需求是由计谋层到履行层自上而下发生的。并且,邃密化治理水平越高的企业,对多维数据库的需求越强烈;同时,也对复合型人材的要求越高,既要懂营业又要懂IT,以此来充实阐扬数据的价值。

    是以,在国内市场上,治理程度高的年夜型、超年夜型企业,是多维数据库的首要用户。

    福建中烟经由过程用友BIP多维数据库,按分歧版本的产销方针和营业法则引擎构成多版本的测算成果,使得预算编制效力提年夜幅晋升。在多维内存计较模式下,利用模子内同一数据维度和层级布局,有用解决数据维度纷歧致、运行效力慢等问题,并撑持多模子、多系统实现解决方案的高扩大性,以顺应高速成长的贸易立异需求。

    某超年夜型央企,因所涉财产板块浩繁、单体公司数目逾千个、归并层级近10层,团体范围赫然致使报表多归并复杂。该企业基在用友BIP多维数据库手艺,环绕团体同一的“一本账”根本核算要求,夯实数据根本、同一法则模子,从而实现“一键出表”。

    某一级央企,基在用友BIP多维数据库,着手扶植“一流的预算治理系统”,以支持公司“创世界一流企业”的计谋方针,实现团体预算治理立异。例如,在预算编制环节,可按组织、条线、市场、产物、项目、勾当、科目等维度汇总各层级预算,进行综合均衡;经由过程与营业系统的贯通,获得预算全流程履行环境,可按各维度阐发评价预算履行环境,进而审阅各层级组织计谋履行环境,在多维模子、可视化报表等支持下,实现预算猜测,支持团体和省公司做预算方针设定、转动预算编制。立异预算治理,强化查核牵引,保障公司重点计谋落地,助力公司高质量成长。

    综合现实利用环境来看,EPM范畴的归并报表、打算预算、功课本钱阐发,是当下多维数据库的三年夜典型利用场景。

    此中,归并报表,是解决企业治理中,财政陈述等的外部表露(主附表、多准则 、管财归并)和内部治理(多组织、多维度、多品类等)阐发问题;打算预算,是解决企业的事前资本分派、事中及时节制、过后阐发纠偏等问题;功课本钱阐发,则是解决企业内部治理本钱邃密化问题,并经由过程相干方式进行功课优化,进而到达本钱优化的方针。

    实现价值替换,不只是功能替换

    多维数据库发源在国外发财国度,好比后来被甲骨文收购的Hyperion,早在上世纪80时期就采取多维数据引擎手艺来开辟预算治理系统,并获得了年夜量的利用。

    最近几年来,跟着国内企业数智化程度的提高,和自立可控的实际需要,国产软件,包罗根本软件和治理软件,都在取得愈来愈年夜的市场空间,构成了对国外软件的替换。企业数智化的“年夜国重器”用友BIP供给了数智化的国产替换解决方案。

    在用友看来,国产软件的替换不该该只是功能替换,更要实现价值替换。用友所说的价值替换,是指数智化与信创化相连系的国产化价值替换,可以或许为企业供给跨越国外软件的价值,帮忙他们晋升数智化程度,实现更高的营业价值。

    从用友的亲身实践来看,其多维数据库产物是陪伴用友办事浩繁企业客户的进程,而慢慢成长完美起来的,履历了三个成长阶段,即推出了三个版本。

    第一阶段,是用友2004年8月发布的基在多维利用的预算治理、BI等产物,并以此堆集了年夜量的多维利用场景。在这个阶段,对多维内存计较、数据存储手艺处在延续跟踪的状况。

    第二阶段,跟着对利用场景的深切理解、对国际领先产物的研究和相干手艺跟踪,用友在2019年推出了新一代的多维数据库和EPM软件。这个V2版本的产物,根基到达了国外同类产物的能力,而且经由过程了年夜型用户的利用验证,可以实现对国外软件的功能替换。

    第三阶段,则是当下V3版本的发布,即用友BIP多维数据库。其基在用友自有专利的MDS多引擎手艺和多维卷积算法,年夜幅度优化了机能、内存治理、数据存储机制。在焦点能力上,用友BIP多维数据库,到达了与世界级软件持平的水平,而在国内用户特点化需求上,则告竣周全超出,实现了价值替换。

    今朝国内市场上的多维数据库厂商为数很多,除传统的治理软件厂商以外,一些专业公司和创业公司正在积极介入,互联网巨子也试图从某些细分场景切入。

    用友则依托持久手艺贮备和更多利用场景堆集,连结着在国内多维数据库市场的领先地位。其“纯内存多维布局”,在应对复杂场景时具有较着优势;内嵌的计较引擎撑持Python,加倍合适财政等非IT部分的营业人员的需要。

    将来的手艺演进和场景丰硕

    虽然完成了从功能替换到价值替换的进级,但国内多维数据库市场还没有真正爆发。固然,大师已熟悉到了这是将来成长的必定趋向。

    此后,跟着国内企业治理程度的晋升,跟着邃密化治理水平的提高,多维数据库的利用场景会愈来愈多。除前面讲到的归并报表、打算预算、功课本钱阐发这三个典型场景以外,也会在返利、资金打算、盈利阐发等场景获得普遍利用,从而缔造更年夜的价值。

    AI手艺则是多维数据库将来成长的另外一年夜趋向。天然说话处置、语音辨认、深度进修等智能化手艺的演进,将实现语音叫醒一站式财政陈述归并、深度进修和加强进修撑持的智能猜测、强化进修撑持的智能决议计划等利用。而基在企业办事级年夜模子,则可以实现对数据进行摹拟测算、推演,进行及时的阐发决议计划。

    手艺的演进和场景的丰硕,将使很多维数据库在企业治理中阐扬越发凸起的感化。犹如金庸小说中的“倚天剑”一样,作为神兵利器的多维数据库威力实足,但也需要获得准确的利用,才能最年夜水平地阐扬价值。

    这不但需要软件厂商的不懈尽力,也需要企业治理思惟的进一步提高。究竟跟着高速爆发式成长的年月成为曩昔,将来的企业愈来愈需要从邃密化治理上晋升竞争力,以此为本身博得将来的一席之地。同时,在领先企业进级企业数智化底座的需求之下,一个更懂营业的数智底座才能支持企业在数智化2.0时期取得延续立异与成长。一样,一个专注企业营业的多维数据库,才能更好阐扬数据价值,实现邃密化治理与高效决议计划,鞭策企业迈向高质量成长。

    责任编纂:Linda

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