互聯網+時代，對于企業用戶而言，無論對于結構化數據處理，或者非結構化數據、半結構化數據的處理已然成為眾多企業迫切需要解決的問題。面對當前企業用戶的需求，作為亞太最大管理軟件及企業互聯網服務提供商，用友網絡到底在大數據的管理和分析方面具有那些核心優勢呢?

近日，針對用友在大數據方面的諸多問題，記者采訪了用友集團iUAP中心(www.yyuap.com)相關負責人。

攫取核心資產價值勢在必行

為何大數據會成為當今企業用戶關注的話題?在該方面到底呈現出何種優勢呢?用友方面又是如何看待當前大數據發展的趨勢呢?

對此，用友網絡助理總裁，兼集團iUAP中心副總經理謝東表示，在移動互聯的驅動下，企業運營模式已發生革命性轉變，逐漸從產品導向走向客戶導向，并且從延時運行轉向實時運行，從流程驅動轉向數據驅動。更多企業用戶希望從數據獲取更多的價值，并且快速指導決策。而站在用友的立場，我們也希望助力企業打造一種全新運營模式，即從領導決策逐漸走向全員決策、全員創新。

 用友集團iUAP中心副總經理謝東

另外，企業互聯網化已迅速滲透到企業業務體系的整個生態圈，企業數字化過程也在伴隨著企業互聯網化過程不斷深化。與此同時，企業內部運行的過程不斷走向智能化和數據化。在這一訴求之下，數字化成為企業發展的支柱，數字化的信息和處理能力是支撐企業互聯網化的技術。而企業各類數據總和也構成了企業在數字世界中的一個完整畫像，企業大數據已經成為企業核心組成部分、核心資產。因此，企業如何從資產中攫取價值勢在必行。

多維度、新認知是前提

要想充分發揮企業數據的價值，合理的認知大數據發展呈現的狀態必不可少。那么用友方面是如何理解企業大數據如今的發展態勢?對于我們面臨的數據環境又是如何認知的呢?

在謝東看來，企業大數據的發展，更應該將視角立足于以下兩方面的維度。首當其沖地即是對企業所需處理類型的認知。現階段企業數據類型，結合IBM觀點，可分為海量交易數據、人工合成數據、機器數據以及社會網絡數據。另外，現如今企業對于大數據的關注已從企業內部數據延展到整個產業鏈、生態圈的數據。

面對上述維度的發展態勢，企業更需重新認識數據。這不僅囊括關注自身業務數據，同時還需將關注重點延伸至所有數據，包括不相關的數據。另外，面對海量數據，企業到底是自身處理數據，擬或者借助其他方式或途徑處理，都是企業需要重新認知和考慮的問題。

同時，謝東強調，面對大數據的發展，企業開展大數據管理和分析并非是一蹴而就的，而是要經歷不同階段。企業要想做好大數據管理，如何正確解決數據管理架構問題、技術問題以及大數據應用的建設問題是重中之重。

在架構選擇方面，要將一種架構支持所有應用的思路轉變為多種架構支撐多種應用的層面上，針對不同應用場景可以選擇最佳架構。例如半結構化、非結構化數據處理要引用NoSQL、NewSQL，甚至Hadoop等新興數據處理技術。而進入數據管理層面，需要經歷孤立系統、數據集市、數據倉庫以及統一元數據倉庫等幾個階段。最后，在開始大數據分析建設方面，則必須遵循四個原則，業務驅動、自上而下、價值最大化、全員應用。

讓整合、實時、統一管理成為可能

結合上述的企業需求趨勢以及對于大數據發展的的全新認知，在提出合理的解決思路背后，用友的產品和解決方案層面到底是如何激發和支撐企業用戶真正實現大數據管理和分析的?解決方案的關鍵體現在那里呢?

據悉，iUAP在支撐數字化企業變革和企業大數據管理和分析上主要涉及兩大平臺，即數據平臺和用友BQ商業分析平臺。數據平臺包括iUAP DI(數據集成)、iUAP CDC(實時數據集成)、iUAP AE(結構化數據引擎)、iUAP UDH(非結構化數據引擎)。而用友BQ商業分析平臺則是綜合的商業分析平臺產品套件。包含數據集成、分析引擎、多維展現工具、自由報表、移動分析等功能模塊。

用友網絡集團iUAP中心數據平臺總經理李長山認為，針對大數據利用，在業務層面和底層技術層面對企業提出巨大挑戰。面臨這兩大層面的挑戰，從數據處理的采集、組織存儲、探索分析、可視化決策四個階段，用友均有相關的產品和解決方案。例如數據集成方面，CDC可以解決數據實時分析的問題，實現業務庫與分析庫秒級數據延時的同步。至于數據采集，用友可以實現企業外部數據采集到相關的社會化數據，加入到企業統一數據倉庫里面進行分析應用。當數據采集結束后，針對結構化數據，用友AE采用列存儲技術，使查詢響應提高10倍以上，針對半結構化、超大規模的結構化數據以及非結構化數據來說，基于開源Hadoop的UDH，可以實現大規模結構化、非機構化數

據集成、分析處理和統一展現。

用友網絡集團iUAP中心數據平臺總經理李長山

因此，一定意義上，用友基于底層數據處理平臺能夠做到數據整合。而數據整合則具備幾大特征，一是支持多種類型數據源的整合，二是實時同步。對于企業業務而言，實時變化能夠快速反饋到企業分析系統中，同時支持企業外部數據的整合。立足分析加速角度，分析效率可形成詳細的對比測試，具備10倍以上的效益提升，同時對數據空間有10倍以上的壓縮。另外，在統一建模方面，用友可真正實現支撐從底層數據倉庫到數據處理、分析建模以及可視化建模的完整的數據處理、分析的流程。同時，支持模型的統一管理、統一分析，實現對模型之間關系進行追溯。