用友iUAP:应变“互联网+”时代的企业大数据管理与分析

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
简介:

企业运营模式在互联网+时代已经发生了革命性的转变,客户导向、实时运营、数据驱动。互联网化让企业从供应商、服务商、渠道商到客户,甚至最终用户都希望能够建立一个密切的联系。

并且伴随着互联网化的不断深入,企业也将越来越向着数字化发展。数据管理和分析数据的需求越来越大,而这需要多个平台配合解决。用友iUAP的数据平台和用友BQ商业分析平台则可以很好的支撑用户的不同需求,在互联网+时代快速帮助企业开展大数据管理和分析。

企业大数据管理发展进程

用友网络助理总裁,兼集团iUAP中心副总经理谢东指出,数字化的信息和处理能力是支撑企业互联网化的技术,企业各类数据的综合构成了企业在数字世界的完整画像,这也意味着企业需要从数据中挖掘价值。

用友iUAP:应变互联网+时代的企业大数据管理与分析

用友网络助理总裁,兼集团iUAP中心副总经理谢东

随着企业业务应用的深化与外延,企业需要处理的数据在两个维度延伸,第一,处理数据类型的增加;第二,企业涉及的数据视野更广泛。在这样一个大数据的环境下,企业需要重新认识数据,从关键业务数据到一切都是数据;从关注自己的数据到关注所有相关甚至看似不相关的数据 ;从自己处理所有数据,到利用一切可以利用的处理能力。因此,企业现在需要解决自己的数据资产变现的问题,即价值如何最大化。

伴随着大数据的发展,企业开展大数据管理和分析需要经历不同的阶段。谢东认为企业要想做好大数据,需要管理好以下三方面,一是解决企业数据管理架构问题;二是解决企业大数据管理的技术问题;三是大数据应用的建设问题。

企业数据架构的选择思路要从一种架构支持所有应用,转变成多种架构支撑多种应用,针对不同应用场景选择不同的架构来解决相应的问题。像半结构化、非结构化数据处理要引用NoSQL、NewSQL,甚至Hadoop等新兴数据处理技术。

之后将进入数据管理阶段,分为孤立系统、数据集市、数据仓库以及统一元数据仓库几个阶段。分析应用的发展路径则会经历报表报告、交互分析、挖掘预测,最终到决策自动化四个阶段。

用友iUAP:应变互联网+时代的企业大数据管理与分析

最后企业将开始大数据分析建设,并且需要遵循四个原则,业务驱动、自上而下、价值最大化、全员应用。

iUAP平台的全方位支撑

用友iUAP是面向大型企业的互联网开放平台,分为开发与集成、移动与社交、大数据、互联网与云服务四大部分,十二大产品。iUAP在应对数字化企业变革和企业大数据管理和分析上有两大平台:数据平台和用友BQ商业分析平台。

数据平台包括iUAP DI(数据集成)、iUAP CDC(实时数据集成)、iUAP AE(结构化数据引擎)、iUAP UDH(非结构化数据引擎)。CDC实现业务库与分析库秒级数据延时的同步;AE采用列存储技术,使查询响应提高10倍以上,并实现透明压缩;UDH基于Hadoop开源产品体系,实现大规模结构化、非机构化数据集成、分析处理和统一展现。

用友网络集团iUAP中心数据平台总经理李长山指出,基于数据平台企业可以做到数据整合,同时支持企业外部数据整合;通过列式存储技术加速分析;支持结构化、非结构化、半结构化数据处理、PB级分布式并行计算、离线和在线数据处理;对分析模型和业务模型统一建立和管理,以及元数据整体的传递;提供了相应的工具进行预测。

用友iUAP:应变互联网+时代的企业大数据管理与分析

用友网络集团iUAP中心数据平台总经理李长山

目前AE的用户量要多于UDH,也间接反映出企业在数据管理和分析的应用还主要在结构化数据阶段。企业引入UDH会有很多考虑因素,用友加速UDH扩展的思路是提供企业管理器支持快速部署。当然企业也可以基于自身各方面能力自建,所以对企业而言AE可能是必选,UDH则是可选。

在数据平台之上,用友BQ商业分析平台是一个综合的商业分析平台产品套件。包含数据集成、分析引擎、多维展现工具、自由报表、移动分析等功能模块。

用友iUAP:应变互联网+时代的企业大数据管理与分析

用友网络集团iUAP中心产品与技术与技术管理部商业分析产品经理王翀表示,用友BQ拥有实时数据分析能力,可以实现全程的可视化,在统一架构下处理结构化和非结构化数据,并进行数据挖掘,同时可以展现到移动端。以及通过对元数据的处理保证准确度,还可以将其嵌入到业务系统中。

用友iUAP:应变互联网+时代的企业大数据管理与分析

用友网络集团iUAP中心产品与技术与技术管理部商业分析产品经理王翀

用友BI的未来发展也将围绕着敏捷BI和商业分析云展开。商业分析云的产品原型已经在设计阶段,同时还会有用户参与其中,目前看到最主要的用户需求包括自助、分享、离线三部分。


 

原文发布时间为:2015-7-14

本文作者:王聪彬

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网


相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
19天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
1月前
|
数据采集 运维 数据挖掘
API电商接口大数据分析与数据挖掘 (商品详情店铺)
API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中,各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Serverless
高顿教育:大数据抽数分析业务引入polardb mysql serverless
高顿教育通过使用polardb serverless形态进行数据汇总,然后统一进行数据同步到数仓,业务有明显高低峰期,灵活的弹性伸缩能力,大大降低了客户使用成本。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
大数据分析技术与方法探究
在当今信息化时代,数据量的增长速度远快于人类的处理能力。因此,如何高效地利用大数据,成为了企业和机构关注的焦点。本文将从大数据分析的技术和方法两个方面进行探究,为各行业提供更好的数据应用方向。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大数据分析的技术和方法:从深度学习到机器学习
大数据时代的到来,让数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一环。如何高效地处理庞大的数据集并且从中发现潜在的价值是每个数据分析师都需要掌握的技能。本文将介绍大数据分析的技术和方法,包括深度学习、机器学习、数据挖掘等方面的应用,以及如何通过这些技术和方法来解决实际问题。
52 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
大数据分析:探索信息世界的钥匙
在当今信息爆炸的时代,大数据分析成为挖掘宝藏般的技术和方法。本文将介绍大数据分析的基本概念、技术与方法,并探讨其在商业、科学和社会领域中的广泛应用。从数据收集和预处理到模型构建和结果解读,大数据分析为我们揭示了信息世界的钥匙,为决策者提供了有力的支持。
|
2月前
|
API
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
106 0
|
3月前
|
数据挖掘
离线大数据分析的应用
离线大数据分析的应用