京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业互联网时代 大数据管理的挑战与建设方针
近日,用友集团iUAP中心召开媒体沟通会,就企业面临的数据管理挑战,分享了用友对企业大数据分析关键特性与建设原则的看法,并阐述了用友大数据产品“用友BQ商业分析平台”的特点与价值。笔者就用友网络科技股份有限公司助理总裁兼集团iUAP中心副总经理谢东的分享,对企业互联网时代大数据处理与分析面临的挑战与建设方针进行了整理。
用友BQ(Business Quotient)是基于UAP平台的商业分析平台和应用套件。它是一个综合的商业分析平台产品和工具集,能够帮助企业将各类数据进行整合分析,并可通过查询、报表、报告、多维分析、仪表板、移动分析、嵌入式分析等丰富的可视化分析和展现方式为客户提供灵活直观的交互分析能力和信息展现能力。
谢东在会上表示,企业互联网化正在迅速渗透到企业以及企业所处产业链和生态圈,借助互联网能力企业可以更容易与前端供应商、服务商,包括后端的客户、最终客户建立密切的联系。在此过程中,新业务模式如供应链优化、智能制造、产业链协同、电子商务以及电子商务里细分的B2B、B2C、O2O等新业务模式正在不断兴起,并迅速发展。这个过程中,企业数字化过程得到迅猛发展,同时越来越多的企业内部运营管理系统更快走向移动化、云化、数据化。
用友网络科技股份有限公司助理总裁兼集团iUAP中心副总经理谢东
企业数据发展变革与挑战
企业业务互联网化必然依赖企业内部各类元素的数字化,而企业对数字化信息处理能力是支撑企业互联网化的一个基础。企业各类数据的总和构成了企业在数字世界中一个完整的画像,企业大数据正成为企业的核心资产,企业需要从这些资产中获得价值,也驱动自己在数字化社会中得到不断的发展。
随着企业业务外延从企业内部不断向外部、向企业所处的产业链和生态圈扩展,企业的数据视野也越来越宽,从主要关注企业内部数据,已经延伸到关注社会数据,包括交易的数据、人工合成的数据、机器的数据、社会网络的数据等在内的企业数据在不断被重新认识。
在进行这些海量数据管理时,企业面临很大的挑战。据IDC 2014年5月调查显示,72%的受访者认为当前数据的指数增长和复杂性是目前遇到最大的数据管理调整,38%的人希望通过一个单一的平台保护和管理自己所有的数据。
企业大数据管理构建要素及建设原则
面对这种挑战,用友iUAP认为企业为了让数据资产产生价值,必须要把收集到所有的数据真正管理好、利用好,大数据其实就是在多样的、大量的数据中快速获取信息的能力。现阶段用友认为企业大数据管理具备三大关键因素,企业市场要做好以下三个方面的事情,才有可能做好大数据的管理和应用。
第一,选择好自己的数据基础架构。企业数据基础架构变革的驱动力,最基本的驱动力来源于数据量的增长,以及数据类型的变化。此外,不同的企业需求不同,实时性、成本、数据增长的趋势可能也会影响数据基础架构的选择。如果企业面临是一个量级不大,结构化的数据,也许传统的关系数据库就可以解决;如果量级增大,10TB左右,可能原有的关系数据库不能满足,列式数据库是一个比较好的选择;当它的量级越发增大,类型越发增多的时候,需要考虑新型的NEW SQL、NO SQL,甚至有Hadoop这样的计算系统和数据存储系统。
第二,做好数据的管理工作,选择好数据管理的关键技术。企业的数据管理一般都会经历孤立系统、数据集、数据仓库和统一元数据的数据仓库等几个阶段。企业在数据建设过程中,初期很难从顶层把自己的整体元数据管理包括数据仓库规划做到位,更易于见效的方式是先做部门级应用或者是领域级的应用,后续逐步整合。
第三,数据应用建设,要把数据利用起来,才能真正产生价值。从分析应用来讲,分为四个部分:报表报告、交互分析、挖掘预测、决策自动化。其中交互分析涵盖的东西比较多,很多时候会把敏捷分析、自助分析、多维OLAP分析都放在这里面。总的来说,企业应该根据现今自身所处的阶段以及企业数据实际情况来规划后续的数据管理和分析应用的发展路线。
紧接着谢总分享了企业大数据分析建设原则。现阶段因为数据非常之大,所以难免会陷入为了收集数据和整理数据而做大数据建设的一种可能性。我们的原则:
第一,一定是业务目标驱动的。现在业务目标很好找,包括不同的领域,比方说提升财务收益或者优选供应链,比如说零售企业的定价和促销策略等等。
第二,自下而上的原则。在数据仓库上,建议采用以点带面的形式,没必要初始就做一个顶层的设计,可以先做一些领域级、部门级的应用,把数据建起来,多个数据集中以后可以快速见到效益。也就是现在逐渐迭代,螺旋式上升的一种发展路线。
第三,价值最大化的原则。现在数据分析技术很多,我们不应该只停留在简单的报表报告层面,至少应该做到把交互分析里面很多的技术应用起来。
第四,数据价值推向全员应用。全员应用比较好理解,现在决策非常快,单纯靠领导决策也不够,如果全员都可以收到数据的价值,可以在自己的范围内做快速决策,这也是互联网时代全员创新的概念。
基于以上分析与认识,用户数据平台产品具备以下关键特性。用友数据平台产品包括数据整合、分析加速、海量的数据处理,统计建模、挖掘和预测的支持等特性;用友BQ商业分析平台包括实时分析可视化、对大数据的支持、对移动分析的支持、对挖掘预测的支持、元数据的管理以及嵌入第三方系统的能力。
最后,谢东总结了用友大数据产品的客户价值。统一的数据平台可以提升企业管理能力,通过海量数据深度挖掘,可以深度洞察数据价值,并且通过技术性手段可以扩大企业数据边界,做到全面分析、智慧决策、实时分析、快人一步,通过移动分析可以扩大企业数据边界,做到全面分析、智慧决策、实时分析、快人一步,通过移动分析可以运筹千里之外。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09