用友BQ：揭开指标化生存蕴含的大数据秘密

“指标”是衡量目标的单位或方法，自从有了可植入设备，我们的生活进入指标化。科技的设备越来越多，比如通过手环测血压、运动量、睡眠质量；通过耳机导入声波测某种疾病；通过隐形眼镜测泪腺，获取身体数据；通过将某种信息植入胶囊，生成人体识别等等。这些工具已经发展成了一种生活方式，为什么人们愿意被这些工具所“绑架”？为什么人们越来越依赖于指标？为什么越来越多的企业竞相走入可植入设备产业？那都是因为这些指标背后的大数据！

人类在不断窥探自然的秘密，在不断解码中进化。因为解码可以让人类更了解自然，了解自己的身体，以更好的善待自己。可植入设备正是这个原理，通过科技来采集人的身体数据，而后用来分析，给予一个判断结果。当我们在网络中搜索信息时，都是已发生既有的，是面向过去已知的数据。而大数据的好处正是，它可以发现未来数据，根据众多碎片化数据，合成之前没有的信息，是面向未来未知的数据。这正符合了人类窥探的本性，通过大数据来认识未知的自己。

同样，企业经营也是在不断对企业的业务和管理状况进行解码，发现更多成长的可能。那么，企业管理者可以从各项企业指标中发现什么呢？他们怎样用大数据来更了解企业状况，并预测到未来呢？

其实大数据已经不再局限于技术领域，已成为一项业务上优先考虑的工作任务。因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。企业正将大数据用于以客户为中心的收益创造、内部数据的探索以及更优秀的信息生态系统的构建。企业要从大数据中获得最高的价值，首先要将可伸缩、可扩展的信息管理作为前提；其次需要先进的分析能力，将数据生成为信息，将信息变成知识，从知识升华为智慧。然而，企业通常缺乏这些能力。

用友通过所服务的国内大型企业和组织发现，他们的应用和数据架构正在发生演变。应用，由传统的线下端到端的事务型，向O2O、事务与分析融合演变。数据，由结构化、事务型。向结构化、非结构化结合，事务与分析融合演变；而典型的数据架构是，统一、分层、融合，统一生命周期管理、统一存储、统一计算、统一服务、统一数据治理、统一可视化展现。

用友AE大数据处理平台结构

针对用户的数据处理和分析需求，以帮助企业高效管理数据资产，有效分析数据价值，更好的适应未来市场和技术的变革为出发点，基于十几年的信息化平台实践，积累形成了一整套企业数据管理分析经验、方法和产品，结合用友BQ在大数据分析等行业新领域的研究成果，形成企业数据处理平台的全景图。

一层是平台产品层：平台层是一个业务无关的技术平台。它涵盖企业数据存储和处理的所有基础产品。平台层解决通用、完整的支撑能力和广泛的适用性和扩展性；一层是应用产品层：基于平台工具，结合领域、行业等的最佳实践开发的解决特定行业或领域问题的数据处理和分析产品。应用层解决企业具体领域需求的快速开发，敏捷部署、即时投资回报，节省时间和资金资源，降低总拥有成本。通过两个层次的划分，用友BQ可以完整的覆盖不同的企业对数据处理领域的各个层面的所有需求。同时又有灵活性，企业可根据自己的实际情况按需选择产品和产品组合，最大限度的满足需求、保证扩展、快速部署、降低成本。

在大数据中，不仅有结构化数据，还有非结构化数据，这也是很多企业在做数据处理时的头疼问题。新一代的用友BQ，基于AE处理引擎，利用Hadoop开源产品体系发布UDH产品，并围绕UDH开发了一系列解决企业大数据应用需求的产品和组件，使企业可实现大规模结构化、非结构化数据的集成、分析处理及统一展现；在结构化大数据处理中，基于SHARENOTHING、MPP架构的列存式数据仓库产品和用友自主研发的采用ROLAP架构的和内存分析技术的分析引擎，可进行大规模结构化数据分析，实现分析场景50倍的性能提升。

用友BQ大数据分析效果图

我们都知道，大数据的核心问题还是取决于数据挖掘所产生的价值，也就是通过对大数据的分析，进而作用于业务。用友BQ为了帮助企业把各类数据进行整合，根据不同人员的需要，将信息进行展示，灵活快速地响应企业需求，为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系。它在减轻企业基层工作人员大量报表统计工作的同时，结合实际业务需要为企业提供他们所需要的各类报表、报告、多维分析、仪表板综合分析，更重要的是能够结合企业需要建设多种数据模型，包括语义模型和多维模型，而且通过仪表盘、图表等数据可视化方式将信息呈现出来，让企业经营者以及业务人员能够实时、准确的了解企业经营和业务拓展状况，并辅之以示警等应用，让企业管理更加有的放矢。

新的技术架构体系下的BQ大大提高了数据分析效率与速度，通过运用实时数据集成、列存、自适应压缩、水平分区、智能索引、分布式计算等技术，将从不同数据源收集到的数据，实时载入到内存中，再进行ETL后提供给商业分析使用，提高了数据实时访问和分析效率。

企业用各项数据指标来考核业务是否过关，通过大数据，不仅仅是得出各项指标，还可以利用各项指标进行深度分析，挖掘出更多信息，供决策者参考，转化为推动企业不断发展的一种智慧力量。