【iuap5.0特性解读】用友云数据中台 直抵企业数字化的核心

        一年一度的双十一在不久前结束，每年的双十一都是商家狂欢的日志，订单和销售额屡创新高。消费端的业务快速增长，对企业的运营带来了全新的变化。一大批互联网公司的实践下已经证明，在大数据支撑下，以数据为核心价值，会给企业带来巨大的成长机会。

　　同时我们看到，数字经济从消费经济逐步转移到体验经济，数据的力量将在更高的维度，改变企业的商业形态。原来流程性的活动不再满足业务处理的需要，企业需要全自动化运营架构。从采购、生产、销售、物流、财务、支付、营销等企业运营的各个环节，实现全流程的自动化、智能化。通过营销获取商机，商机自动转化为采购订单、生产作业，生产完成，按照销售机会的热点区域，进行物流布局配送，并处理销售的海量订单，所有商流、物流的数据自动结算、自动支付，财务报表实时洞察业务发展是否达标。可以说数字经济首先是数据经济，数据正在重新塑造整个数字经济下的商业模式。

　　企业也越来越重视大数据，很多企业都把建立数据驱动的商业架构，提到公司的战略层面，希望通过数据来构建其核心竞争力。为此，我们构建了一套全新的数据解决方案，赋能企业数字化转型。与通常的做法不同，我们更强调数据中台赋能企业应用的创新。数据中台只有成为企业应用系统的一个部分，对企业的商业行为、生产行为、投融资行为等进行无处不在的影响，才能取得成功。因此我们提出的数据中台，从提出开始就遵循云原生、微服务架构，能够方便的与企业的业务中台、技术中台进行融合。同时我们也强调数据的运用，并支持围绕数据中台构建企业的核心智能。

　　用友云数据中台产品，提供了数十种数据源的数据连接和采集能力、批流一体的数据架构、一体化的数据管理能力，可以实现企业数据运维的自动化、数据运营的资产化。此外，其内置的能力，还包括报表、图表、预测、决策、自助式的分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘，帮助实现企业业务的智能化。

　　如今的大数据架构技术出现多样化的趋势，没有一种技术能够解决所有的数据问题，为了解决不同的问题，不同的大数据的技术需要进行组合。为了解决这一问题，我们数据中台提供了一套先进的数据湖架构，从数据的采集、存储、计算、分析、治理的整个数据处理生命周期，到实时计算、批量计算，并行计算、迭代式计算进行了全面的支持。以混合云架构，兼容主流的底层的大数据技术，如CDP,HDP。

（图1）赋能企业数字化

　　企业在数据驱动的转型中，首先要找到数据。我们发现，很多企业，特别远离消费端的企业，在数据建设工作启动的时候，会发现自己数据非常少，实现企业数据驱动的业务提升缺乏基础。我们认为，在现今产业互联的大背景下，几乎所有的企业都处于互相连接的价值链上，企业并不缺少数据，缺少的是对数据的连接。按照数据湖的理念，所有的数据都具有价值，在数据湖中的数据越明细，越能体现数据的价值。因此我们在数据中台中提供了对应数据搬运工具，也就是我们的数据移动产品，支持从业务系统中高效、实时的把数据引入到数据湖。

（图2）数据移动

　　数据移动产品支持的数据采集技术兼容数据库日志、Sqoop,Flume等数据采集架构，并能直接连接数十种数据源，覆盖对业界主流的数据源端和数据目的端，如Oracle,SQLServer,MYSQL,PostgreSQL,MongoDB,Kafka等等。与一般性的ETL工具不同，数据移动具有强大的数据处理能力，它是大数据原生架构，数据移动的底层引擎是分布式的、并行的处理引擎，并能够借用更强大的大数据处理平台的能力，如MR、Spark、Flink等。其内置大量的数据处理器，用户可以拖拽式的进行流程化设计，数据工程师可以以更高的效率进行数据采集的定制化。

（图3）数据移动产品能力

　　根据一些独立的研究发现，76%的企业缺乏对数据信息价值的了解。企业不了解数据，关键是对数据缺乏治理。传统的数据治理把数据治理过程当作一个IT任务在进行处理，我们认为数据治理重在协同和运营。企业需要一个新的数据治理平台，把企业中各种数据的业务负责人联系起来，以共享、开放的方式，实现人与数据的连接。我们数据中台的解决方案中，包括了基于这一理念的新一代数据资产管理平台，企业利用它不仅可以更好的进行数据治理，而且可以利用它实现数据资产化运营，实现企业数据价值的最大化，真正落地数据驱动的转型。

（图4）数据资产管理

　　对企业来说，数据资产处于一个独特的位置，它是整个数据湖的数据运营和管理的入口，也是数据触达、访问的中心。它提供了传统的数据治理的能力，包括数据目录、元数据管理、数据质量、数据标准、数据安全，也包括了完整的数据运营能力，支持数据湖中的数据从业务价值出发，包装为数据主题，通过多样化的方式和途径，包括JDBC、WEB、FTP等，开放给用户访问。

（图5）数据资产管理能力

　　 有很多企业，也做了数据治理工作，但是我们发现很多企业在数据治理的过程中主要关心的是一些基础的档案型数据，也就是业界经常提到的主数据。很快企业会发现其业务上的竖井依然存在，业务之间处于隔离的状态。我们认为企业真正关系的是其业务数据，业务数据才是企业流动的血液、燃烧的石油。企业在数据治理的投资一定要瞄准业务数据在整个数据湖架构下的治理，真正打破数据的孤岛。

　　打通企业数据上的七经八脉，让数据的流动更加顺畅，需要在企业业务链路上的各个环节实现数据价值的嵌入。用友云数据中台的智能分析产品，帮助企业实现数据价值可视。它不仅能够独立的作为企业的专业化数据分析平台，也能被企业的各种业务管理和执行系统集成，实现场景化的、现场化的即时分析，有些产商把此称为轻分析，与友商不同，我们的轻分析不只固化于某类应用，我们的轻分析能力可以在企业的应用上无处不在，成为企业数据分析的中台。

（图6）智能分析

　　在嵌入方面，一些友商的产品也具有一定的能力，他们称为组件。我们的智能分析的嵌入能是通过微服务架构实现的。智能分析产品自身是一个完整的分析产品，包括用户、角色、功能权限、数据权限等，而不是一个简单的组件，这种方式一方面解决了企业部署智能分析的效率问题，也为企业提供了应用级的集成方案，区别于组件化的简单集成。

　　我们的智能分析产品也是业界功能最全面的产品之一。我们一个产品，集分析、报表、填报、报表报告于一体，所有的功能都是通过纯WEB化进行写作，为用户提供了一体化的体验。企业使用我们智能分析产品，从部署和使用上更简单直接，总体投入会更低。智能分析的分析能力支持数十种图表，并充分考虑了自助式的交互，实现用户的自助式分析。报表、填报支持复杂的中国式报表和中国式数据采集，类似Excel的操作，并能与Excel的表格模型良好的集成，用户上手容易简单。

（图7）智能分析特性

　　另外智能分析产品对大数据技术有良好的支持，具有大量的数据源支持，基于数据湖架构的执行引擎，可支持PB级数据的分析能力。

　　作为一个开放的体系，我们的数据中台产品的核心能力之一是能够集成和被集成。在人工智能方面，我们根据技术发展的需要，目前采用被集成的策略，以适应整个人工智能计算技术快速迭代和发展的节奏。我们认为，对一般性的企业来说人工智能的商业化最大的价值出口时场景化，人工智能建设的核心是数据和算法，而人工智能的框架和基础设施尽量的利用业界成熟的解决方案，特别是开源的解决方案，更是显示出超乎寻常的活力。

（图8）数据中台与人工智能

　　在场景嵌入上，用友云中台的协同体系就非常明显了，我们技术中台、业务中台、数据中台并行，结合在之上的营销中台、采购中台、制造中台已经为企业提供了丰富的智能服务能力，例如客户画像、智能推荐，智慧寻源…

（图9）数据中台与智能场景

　　 用友云数据中台已经深入的融入到了用友云的各个产品体系中，无论是大型的云ERP产品NCC，还是面向成长型企业的YonSuite，都基于用友云数据中台进行了架构上的升级。选择用友云数据中台，企业可以获得全面立体的数据驱动能力支持。

（图10）数据中台与用友云

　　 用友云加持的数据中台，已经被广泛用与金融、能源、政务、制造等各个行业，为各行各业实现统一的信息系统，提供数据治理服务，智能工厂升级、企业实时运营提供了可以信赖的解决方案。

（图11）案例：数据中台与智能工厂

　　如上图案例，某制造企业通过采用我们数据中台方案，从产线上收集了生产链条的各环节的数据，并基于我们数据中台提供的大数据能力，进行分析、处理、可视化等，实现了设计、排程、调度、物流和服务的全链路数据化驱动，提高了企业生产成品的品质，降低了材料消耗，拉近了生产与消费者的距离。

　　另外一个案例，我们在人力资源分析上，利用数据中台的能力进行员工画像，对公司的人才从数据上进行梳理，有效的挖掘了企业的潜力人才，对公司的人才发展和保留提供了良好的帮助。

（图12）案例：数据中台与数字人资

　　通过使用数据中台的方案和方法，企业可一举解决诸如销售线索分散、营销活动孤立、产线数据滞留边缘、供应链优化不足、经营决策不科学等困扰企业发展的问题。用友云数据中台，力图为企业从业务的视角，构建一个全域的数据中心，实现对数据有效的连接、组织、运营、分析和探索，赋能企业智能运营，实时在线，支撑企业在AI时代的数据智能创新，实现企业的经营决策的数据驱动，实现从数据架构到业务应用的全面智能化、数字化提升，帮助企业进行科学、高效和智能的决策。