客戶群體如何劃分？哪個類型的客戶利潤最高？
市場如何劃分，有哪些特點？增長最快的是哪個細分市場？
哪些產品更賺錢，如何規劃發展？
如何改變集團管理松散的現狀？如何降低成本，提高利潤率？
企業智慧決策需要解決諸如此類的問題，大數據為智慧決策提供依據。
企業智慧決策的挑戰
企業智慧決策就是企業利用數據在各個層面上進行實時科學的決策，企業經過多年的信息化建設，目前一般的企業都會存在多個業務系統。這些業務系統本身已經很好地支撐了企業業務板塊的一些流程管理，并且能夠提供業務板塊內的一些比較簡單的數據報表。但是，企業面臨競爭加劇的市場環境下，企業市場洞察力、整體戰略和執行力成為企業核心競爭力，能夠及時準確地決策，很大程度上成為企業發展成敗關鍵的因素。
用友集團iUAP中心商業分析產品經理王翀認為，“對于企業智慧決策來說最大的挑戰就是信息碎片化，數據散落在不同的部門和不同的系統，這使得企業回答很簡單的問題就會面臨一些無從著手或者是得不到準確的答案。馬云說過大家還沒搞清楚PC互聯網的時候，移動互聯網來了，大家還沒搞清楚移動互聯網的時候大數據的時代又來了。大數據時代下，企業決策過程是無時無刻不在計算和處理這些問題，找到應對方案，并且貫徹到企業運作當中。把分散在企業各個業務系統數據有機整合起來，提升企業在分析層面的落實和監控企業的戰略戰術是企業決策者面臨非常大的挑戰。”
王翀還舉例說，“實施過程中的一個企業，最先建立的財務系統，對產品編碼是六位的，后來又建立了一個ERP系統，同樣的產品編碼由于一些新的要求，就被擴充到七位，最后在建立營銷系統的時候，這個產品編碼又被擴充到十五位，它其實指的都是同一個產品。在這種情況下企業很難看到一個實時聯動的企業運維前景，同時耗費大量的人力物力進行低級數據的整合，同時數據的準確性也存在一定的隱患。”
企業各類數據的總和構成了企業在數字世界中一個完整的畫像，企業大數據正成為企業的核心資產，企業需要從這些資產中獲得價值，也驅動自己在數字化社會中得到不斷的發展。隨著企業業務外延從企業內部不斷向外部、向企業所處的產業鏈和生態圈擴展，企業的數據視野也越來越寬，從主要關注企業內部數據，已經延伸到關注社會數據，包括交易的數據、人工合成的數據、機器的數據、社會網絡的數據等在內的企業數據在不斷被重新認識。
在進行這些海量數據管理時，企業面臨很大的挑戰。據IDC 2014年5月調查顯示，72%的受訪者認為當前數據的指數增長和復雜性是目前遇到最大的數據管理調整，38%的人希望通過一個單一的平臺保護和管理自己所有的數據。
避免為大數據而大數據 企業大數據管理的關鍵要素和原則
用友網絡科技股份有限公司助理總裁兼集團iUAP中心副總經理謝東
企業為了讓資產能夠產生價值，必須要把自己收集到所有的數據真正管理好、利用好，大數據其實就是在多樣的或者大量數據中快速獲取信息的能力，并不是說數據放在這兒就可以了。用友網絡科技股份有限公司助理總裁兼集團iUAP中心副總經理謝東認為，企業市場要做好三個方面的事情，才有可能做好大數據的管理和應用：
第一，選擇好自己的數據基礎架構。企業數據基礎架構變革的驅動力，最基本的驅動力來源于數據量的增長，以及數據類型的變化。此外，不同的企業需求不同，實時性、成本、數據增長的趨勢可能也會影響數據基礎架構的選擇。如果企業面臨是一個量級不大，結構化的數據，也許傳統的關系數據庫就可以解決；如果量級增大，10TB左右，可能原有的關系數據庫不能滿足，列式數據庫是一個比較好的選擇；當它的量級越發增大，類型越發增多的時候，需要考慮新型的New SQL、NoSQL，甚至有Hadoop這樣的計算系統和數據存儲系統。
第二，做好數據的管理工作，選擇好數據管理的關鍵技術。企業的數據管理一般都會經歷孤立系統、數據集、數據倉庫和統一元數據的數據倉庫等幾個階段。企業在數據建設過程中，初期很難從頂層把自己的整體元數據管理包括數據倉庫規劃做到位，更易于見效的方式是先做部門級應用或者是領域級的應用，后續逐步整合。
第三，數據應用建設，要把數據利用起來，才能真正產生價值。從分析應用來講，分為四個部分：報表報告、交互分析、挖掘預測、決策自動化。其中交互分析涵蓋的東西比較多，很多時候會把敏捷分析、自助分析、多維OLAP分析都放在這里面。總的來說，企業應該根據現今自身所處的階段以及企業數據實際情況來規劃后續的數據管理和分析應用的發展路線。
圖一：企業大數據管理的關鍵因素
現階段因為數據非常之大，所以難免會陷入為了收集數據和整理數據而做大數據建設的一種可能性，謝東還分享了企業大數據分析建設應該遵循的原則：
圖2：企業大數據分析建設原則
第一，一定是業務目標驅動的。現在業務目標很好找，包括不同的領域，比方說提升財務收益或者優選供應鏈，比如說零售企業的定價和促銷策略等等。
第二，自下而上的原則。在數據倉庫上，建議采用以點帶面的形式，沒必要初始就做一個頂層的設計，可以先做一些領域級、部門級的應用，把數據建起來，多個數據集中以后可以快速見到效益。也就是現在逐漸迭代，螺旋式上升的一種發展路線。
第三，價值最大化的原則。現在數據分析技術很多，我們不應該只停留在簡單的報表報告層面，至少應該做到把交互分析里面很多的技術應用起來。
第四，數據價值推向全員應用。全員應用比較好理解，現在決策非常快，單純靠領導決策也不夠，如果全員都可以收到數據的價值，可以在自己的范圍內做快速決策，這也是互聯網時代全員創新的概念。
總之，企業做大數據管理不是為了應用大數據技術而做大數據，而是一定要為業務服務的。
新一代數據管理平臺應具備的七大關鍵特性
基于以上分析與認識，用友iUAP認為，目前，能真正在業務上幫助用戶提升生產力的數據管理平臺應具備以下關鍵性： 第一，實時性。用友BQ商業分析平臺在數據采集上采用數據庫日志分析技術，在不對業務系統的性能產生影響的前提下，能夠抓取實時的業務數據，在數據處理層，結合列存、行存以及混存的技術，基于內存的多維聚合技術能夠對變化的數據進行實時數據處理，相比傳統的技術，經過測試，可以得到最高50倍的分析能力提升、性能提升。
第二，可視化。在構建數據模型報表以及儀表盤開發過程中全程可視化。大家以前對可視化的概念就是數據展現的可視化，用友BQ商業分析平臺產品設計中擴展了可視化的理念，提出了全程可視化的概念，從模型的構建，報表的設計，數據展現到用戶操作交互的過程，都采用了可視化和所見即所得的理念。
第三，對大數據的處理架構。對大數據的處理架構可以滿足企業對擴展各種數據接入的需求，結構化的數據和非結構化的數據可以在統一架構下進行處理和計算，能夠接入Hadoop分布式文件處理以及分布式的數據庫，從而能夠處理圖象、視頻、網站日志等非結構化和半結構化的數據。
第四，數據預測。用友BQ商業分析平臺有一個開放的數據挖掘架構，現在企業已經不滿足于簡單看數據的匯總報表，有一些企業積累了比較多的數據，希望能夠從大量的數據中挖掘出更有價值的知識，用友BQ商業分析平臺可以擴展基于L元模型的數據挖掘的算法，同時在展現層擴展數據挖掘的可視化展現方式。
第五，移動分析。現在用友BQ商業分析平臺有一個移動數據分析產品，叫BQ Mobile，它是一套獨立的面向移動分析的產品，能夠開發iOS和安卓平臺的應用，針對手機和平板進行移動終端原生分析應用的開發，這種方式能夠利用移動屏幕比較小的，特有的交互方式，滿足對移動分析能力有較高要求的企業。
第六，統一元數據。對元數據管理的支持。數據倉庫領域有一句話，如果數據準確性得不到保證，那在前端強大的展現效果也沒有意義，依賴于這些數據做出的決策也是錯的。針對這種情況用友做了很多工作，用友BQ商業分析平臺有強大的元數據管理能力，提供了影響分析的功能，這個功能可以幫助用戶發現數據處理結果和源頭之間的關聯，一旦結果的數據不準確，可以迅速定位到是源頭的哪一個數據字段導致了這個問題。
第七，嵌入式分析。可以嵌入到企業現有的應用中去，可以嵌入到企業現有的門戶、網站去，甚至在Word里面可以嵌入到分析的插件，使得Word可以生成基于最新數據的報告。
用友集團iUAP中心商業分析產品經理王翀
用友認為，新一代數據管理平臺只有具備了以上特性，才能幫助企業在互聯網時代迎接大數據管理的挑戰。
基于新一代大數據管理平臺的成功實踐
理論和工具都離不開實踐的檢驗，用友BQ商業分析平臺已經幫助諸多用戶實現了基于大數據管理的業務目標。
天瑞集團：
天瑞集團是集鑄造、水泥、旅游、煤電鋁、礦業、商貿物流為一體的綜合性企業集團，有員工1.6萬人，在2014年中國制造業企業500強中位列第196名。
天瑞集團面臨的問題是：缺少一個統一的信息系統來支撐總公司對下屬項目公司的指導和監控;下屬公司在管理上容易形成各自為政的情況，總公司也難以了解即時了解各項政策的執行;數據只能分散存儲在不同的下屬公司或不同的管理部門;總公司與下屬項目公司間的信息傳遞只能依賴于傳統的郵件、電話、 excel 等方式;無法為總公司領導提供準確、及時、全面的管理信息，最終導致決策效率較低，而無法發揮集團管理的優勢。
用友在這個項目上重點針對天瑞關鍵類型的業務數據進行建模、采集、抽取、整合，形成管理、共享的統一商業分析管控平臺。還通過對財務、資金、供應鏈、生產數據的分析洞察企業問題、降低運營成本、提高利潤和企業價值，實現與NC一體化的業務分析體系。通過這些工作，幫天瑞集團純料煤耗大大降低，總體成本縮減4%，生產率也得到了提升。
對于能源消耗型企業，國家隊其打造綠色工廠以及節能減排有一定的要求，天瑞集團項目負責人說：“商業分析系統讓管理視角多樣化起來，看待問題更加客觀分析問題更加透徹。通過部署BQ8 平臺，我們有更多的機會去實現企業在數據治理、數據中心、 大數據分析方面的規劃落地；掌握了這套分析工具，也為我們企業內部積累了一批商業分析人才。 ”
大娘水餃
大娘水餃是知名的餐飲連鎖企業，全國擁有連鎖店350多家，在職員工8000多人。每年大娘水餃的消費者超過5千萬人次，年銷售額10億多元。
大娘水餃面臨的問題是：1、多年來大娘水餃在門店、工廠、 OA、財務等方面都進行了一些信息化應用的嘗試，但都屬于局部應用的狀態，各系統孤立運行，完全沒有形成基本的信息共享，未能達到信息化管理的整體效果。2、大娘水餃已經出現了嚴重的集團管控能力不足，包括對經營機構和管理機構的預算控制，資金管理和財務核算，高效率集中采購等等方面，已經影響到了整個公司的經營效益。3、大量的傳統手工管理方式的存在，隨著門店的擴展致使管理更顯得粗放，造成許多不必要的浪費，信息化的、規范標準的管理系統建設已經到了刻不容緩的時刻，特別是對于連鎖經營這種業態尤為必須。
用友在這個項目里根據大娘水餃目前的信息化建設程度確立了企業經營管理決策分析平臺的分步實施策略。建設以集中采購、銷售管理、商業智能分析和人力資源管理的運營支撐平臺。建設了以辦公自動化 OA 和集中核算的集團整體管控平臺。對于大娘水餃的門店經理來說，有了用友BQ商業分析平臺，現在每天在辦公室只要打開電腦十分鐘內就能掌握各分店的最新動態。而一旦發現問題，能迅速找到相關負責人，防患于未然。有了這套軟件，以前需要一天解決的事情，現在 1 個小時就足夠了。
清源華衍水務
清源華衍水務集團總資產 36.85 億元，擁有日供水 45 萬噸的自來水廠 1 座，日處理量分別為20 萬噸和15萬噸的污水處理廠2 座。建成投運供水管網 870 公里、污水管網 688 公里 、污水泵站 44 座。
清源華衍水務面臨的問題是：1、水價沒有建立根據市場供求和成本變化及時調整的機制，供水價格普遍偏低，虧損較為嚴重。由于以上原因，水務企業在經營方式上形成了“ 低水價＋虧損＋財政補貼”的模式，從而造成了行業經營效率不高、盈利能力低微的局面。2、清源華衍水務希望通過加強企業管理能力，提高財務核算水平，對生成成本、供水成本、污水處理成本、管網運行成本、人力成本等精細核算，在政府水價調整進行聽證時，能夠提供財務依據。3、清源華衍水務希望提升水務工作效率，提升水務管理和服務水平，運用信息技術手段實時采集源水、出廠水、管網末梢水質數據、管網壓力、管網流量數據，防范惡劣環境和突發事件情況，防止或及時處理突發事件。
在這個項目里，用友主要將地理信息系統GIS、數據采集與監視控制系統SCADA、實時數據的水力模板等系統數據，通過基于SOA架構的系統平臺，集成匯聚生產、輸配等關鍵信息，打造一個管理人員、專家、運營信息高度融合的集成管理環境，從而實現快速響應和優化決策。
通過這個系統使得清源華衍水務的資金利用率從實施前的68%上升到實施后的74%,污水處理利潤率從實施前的5%提升到實施后的8%。通過這個項目，清源華衍已經認識到：商業分析以及大數據是未來信息化發展的必然趨勢，數據分析必定能為企業創造更多價值。
上海醫藥
上海醫藥集團是一家總部位于上海的全國性醫藥產業集團，主營業務覆蓋醫藥研發與制造、分銷與零售全產業鏈。企業綜合排名位居全國醫藥行業第二。
上海醫藥集團面臨的問題是：1、企業已規劃并建設完成了集團管控、ERP企業資源管理等信息化系統布局，并初步建立了一些針對獨立業務的輔助分析系統。但數據多而不精，無法為日常運營決策提供支持。2、各系統在日常運營中產生了大量數據，但卻沒有一個統一的數據標準，沒有形成信息資源共享和交換的機制。3、現有報表無法為公司高層決策、中層領導管理、業務層分析應用提供全面、及時、準確的數據支持，提高公司應變和決策能力。
在這個項目里，用友為上海醫療構建精準實時的數據分析系統，上藥集團和用友 BA 團隊在現有上藥 ERP、項目管理系統及各類重要非結構化的業務數據應用之上，共同規劃并由用友BA團隊實施建設了以集成平臺、業務模型、分析主題這三層架構的分析層次的集團BI系統。上海醫藥通過實施這個項目，使得其集團數據治理比例得到了明顯提升，同時數據冗余度從治理前35%下降到治理后的18%，數據分析周期也從實施前的T+1天降低到實施后的實時分析。
用大數據幫助企業進行智慧決策，是一項長期而又復雜的系統工程。用友公司從諸多大數據實踐中積累了豐富的經驗，并將其梳理并上升到理論層面，希望能夠藉此幫助更多的用戶實現其業務發展的目標。
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