引言
在數(shù)智化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心生產(chǎn)要素,如何挖掘、釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值,讓企業(yè)數(shù)據(jù)從 “沉睡的資源” 真正成為 “增長(zhǎng)的動(dòng)力”。 「洞見(jiàn)數(shù)據(jù)」專(zhuān)題將持續(xù)聚焦企業(yè)的數(shù)據(jù)需求,為您介紹數(shù)據(jù)價(jià)值釋放的技術(shù)、能力、場(chǎng)景、價(jià)值等。
用友BIP企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用全場(chǎng)景方案,聚焦企業(yè)的數(shù)據(jù)能力和需求,提供了不同形式的數(shù)據(jù)服務(wù)方案,幫助企業(yè)連接、處理數(shù)據(jù),最終以看板和報(bào)表的方式實(shí)現(xiàn)豐富多樣的數(shù)據(jù)可視化效果,或者以DataAgent(數(shù)據(jù)智能體)的自然語(yǔ)言交互方式進(jìn)行智能問(wèn)數(shù)。
方案1:基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)看板和報(bào)表
方案2:基于數(shù)倉(cāng)的關(guān)系建模方式進(jìn)行自助分析
方案3:基于數(shù)倉(cāng)的維度建模方式進(jìn)行商業(yè)分析
本文我們聚焦第三種方案——基于數(shù)倉(cāng)的維度建模方式進(jìn)行商業(yè)分析。針對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和多維度、精細(xì)化分析需求,用友BIP基于“數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)+指標(biāo)平臺(tái)+智能分析”的產(chǎn)品組合方案,幫助大型集團(tuán)企業(yè)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的采集、加工處理、多維分析。
企業(yè)需求
海量數(shù)據(jù)處理及多維、精細(xì)化數(shù)據(jù)分析
伴隨企業(yè)從中小型企業(yè)發(fā)展為大型集團(tuán)企業(yè),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量級(jí)越來(lái)越大,需要建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理、全鏈路的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力,以業(yè)務(wù)分析與查詢(xún)性能為核心,優(yōu)化多維度復(fù)雜查詢(xún)的響應(yīng)速度,高效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、賦能業(yè)務(wù)決策。
? 在數(shù)據(jù)處理層面,實(shí)現(xiàn)企業(yè)多源異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步,數(shù)據(jù)的加工、轉(zhuǎn)換、清洗和建模;在數(shù)倉(cāng)模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建企業(yè)指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)指標(biāo)口徑一致;幫助企業(yè)建立完整的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,明晰數(shù)據(jù)血緣關(guān)系,管控并提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,為數(shù)據(jù)全生命周期管理提供治理能力。
? 在數(shù)據(jù)展現(xiàn)層面,通常需要做專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)建模、加工,使用BI工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析展現(xiàn),形成各類(lèi)豐富展現(xiàn)的分析圖表、大屏展現(xiàn),以及自助的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)探索,形成符合個(gè)性化需求的分析報(bào)表、報(bào)告;同時(shí),通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)主題的數(shù)據(jù)挖掘和分析,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的智能化決策。
產(chǎn)品匹配
數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)+指標(biāo)平臺(tái)+智能分析
用友BIP“基于數(shù)倉(cāng)的維度建模方式進(jìn)行商業(yè)分析”為大型企業(yè)的這一需求提供了解決方案,其核心產(chǎn)品組合是依靠數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理、基于指標(biāo)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)維度建模和指標(biāo)分析、通過(guò)智能分析提供多元的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
用友BIP數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)首先通過(guò)數(shù)據(jù)同步,建立 “業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源” 與 “數(shù)倉(cāng)分析層” 的連接紐帶,進(jìn)而通過(guò)創(chuàng)建關(guān)系模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)模型設(shè)計(jì)和物化;自助ETL則為企業(yè)提供畫(huà)布式開(kāi)發(fā)界面,以拖拽方式、可視化地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、加工和轉(zhuǎn)換,更加高效便捷。
指標(biāo)平臺(tái)基于維度建模理論,構(gòu)建企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)星型模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)維度表與事實(shí)表,建立清晰的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上定義標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo),為企業(yè)構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范的指標(biāo)體系提供支撐。提供預(yù)置業(yè)務(wù)指標(biāo)模板,支持動(dòng)態(tài)計(jì)算引擎,實(shí)現(xiàn)指標(biāo)定義、計(jì)算、存儲(chǔ)及可視化展示的全流程管理,助力企業(yè)高效完成業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析的目標(biāo)。
標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)指標(biāo)可直接銜接智能分析平臺(tái)的儀表板、大屏。用戶(hù)根據(jù)智能分析平臺(tái)的可視化配置界面,可便捷設(shè)置報(bào)表的樣式、交互和布局,快速生成專(zhuān)業(yè)且炫酷的數(shù)據(jù)看板。
構(gòu)建企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系
快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求變化
用友BIP“基于數(shù)倉(cāng)的維度建模方式進(jìn)行商業(yè)分析”解決方案,通過(guò)“數(shù)據(jù)采集、開(kāi)發(fā)、維度建模、指標(biāo)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析”這幾個(gè)核心步驟實(shí)現(xiàn)多維分析的數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)源管理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā),以及數(shù)據(jù)分析這幾個(gè)步驟上兩篇內(nèi)容已講到,本文不再贅述。
本文我們聚焦維度建模和指標(biāo)開(kāi)發(fā),解析企業(yè)如何構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系,以更靈活的數(shù)據(jù)能力,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
維度建?!?guī)范化數(shù)倉(cāng)建設(shè),提升數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)效率
維度建模是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的核心方法,專(zhuān)為業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景優(yōu)化。其核心價(jià)值在于將復(fù)雜的業(yè)務(wù)過(guò)程轉(zhuǎn)化為直觀(guān)、高效的分析模型。比如零售業(yè),需要分析促銷(xiāo)活動(dòng)的銷(xiāo)售額影響,追蹤不同門(mén)店、商品類(lèi)別的業(yè)績(jī)波動(dòng)。
比如在營(yíng)銷(xiāo)分析場(chǎng)景中,事實(shí)表記錄銷(xiāo)售過(guò)程中的核心度量值(比如銷(xiāo)售額、次數(shù)),作為量化業(yè)務(wù)績(jī)效的核心指標(biāo);而業(yè)務(wù)過(guò)程的分析視角由維度表提供(如銷(xiāo)售分析需關(guān)聯(lián)時(shí)間、商品、門(mén)店各個(gè)維度),二者關(guān)聯(lián),形成“何人、何時(shí)、何地、何事”的完整上下文。
維度建模方式消除了溝通鴻溝,將各系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一聚焦在數(shù)倉(cāng)中管理,計(jì)算口徑一致;同時(shí),跨事實(shí)表模型通過(guò)一致性維度拉通分析,可解決跨部門(mén)指標(biāo)融合分析難問(wèn)題。用友BIP維度建模平臺(tái),為企業(yè)提供規(guī)范化數(shù)倉(cāng)建模,提升數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)效率。
? 拖拉拽式可視化方式,實(shí)現(xiàn)數(shù)倉(cāng)建模過(guò)程和數(shù)據(jù)血緣管理,降低使用門(mén)檻,縮短開(kāi)發(fā)周期和運(yùn)維成本;
? 支持基于標(biāo)準(zhǔn)層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)過(guò)程,提升數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品化程度,實(shí)施交付開(kāi)箱即用,降低交付成本;
? 支持基于一個(gè)模型快速創(chuàng)建多個(gè)指標(biāo),響應(yīng)客戶(hù)千變?nèi)f化的指標(biāo)查看需求。
通過(guò)維度建模,企業(yè)完成了維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中星型模型的構(gòu)建,創(chuàng)建了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWD明細(xì)表、DIM維度表,構(gòu)建起維度可視化數(shù)倉(cāng)的整體數(shù)據(jù)分層,提升數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率;基于維度建模架構(gòu),下一步則需要構(gòu)建企業(yè)規(guī)范化的指標(biāo)體系。
指標(biāo)開(kāi)發(fā)——實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)的體系化、標(biāo)準(zhǔn)化
企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)分析都需要基于不同維度的指標(biāo),比如成本指標(biāo)、收入指標(biāo)、利潤(rùn)指標(biāo)等,用于費(fèi)用分析、利潤(rùn)分析等各類(lèi)數(shù)據(jù)看板中。傳統(tǒng)指標(biāo)按需開(kāi)發(fā),指標(biāo)冗余在不同的報(bào)表中,難復(fù)用、難維護(hù)。
用友BIP指標(biāo)平臺(tái)為企業(yè)提供了跨部門(mén)共享、復(fù)用的規(guī)范化指標(biāo)體系,指標(biāo)來(lái)源、指標(biāo)的計(jì)算口徑、指標(biāo)血緣一目了然,一處定義多處復(fù)用,方便企業(yè)運(yùn)營(yíng)維護(hù),提高資源利用率。從指標(biāo)開(kāi)發(fā)、管理、使用,提供了企業(yè)級(jí)指標(biāo)一張藍(lán)圖。
指標(biāo)庫(kù)是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核心載體,其業(yè)務(wù)場(chǎng)景貫穿數(shù)據(jù)治理、決策支持、運(yùn)營(yíng)監(jiān)控三大領(lǐng)域,本質(zhì)是將分散的業(yè)務(wù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化、體系化,解決“數(shù)據(jù)孤島、口徑不一、分析低效”三大痛點(diǎn),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑、敏捷決策支持和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)監(jiān)控。
用友BIP各領(lǐng)域已累計(jì)預(yù)置指標(biāo)1900+個(gè),從指標(biāo)庫(kù)到儀表板、數(shù)據(jù)大屏、移動(dòng)分析,用戶(hù)僅需要建少量的原子、衍生指標(biāo),在設(shè)計(jì)看板時(shí),根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活地進(jìn)行指標(biāo)和維度的組合,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)指標(biāo)需求的變化。
用友BIP指標(biāo)平臺(tái)以”統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),統(tǒng)一規(guī)范“筑基,以“一張藍(lán)圖、統(tǒng)一視角”概覽,讓企業(yè)級(jí)指標(biāo)一目了然,以“統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一來(lái)源”定規(guī),確保指標(biāo)純凈無(wú)歧義,以“一次定義、多次復(fù)用”為魂,讓企業(yè)級(jí)指標(biāo)直面業(yè)務(wù)需求,加速數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與價(jià)值釋放。
在數(shù)據(jù)展現(xiàn)層面,用友BIP為企業(yè)提供兩類(lèi)數(shù)據(jù)服務(wù),一類(lèi)是數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)(BI)方式,前文已經(jīng)介紹;第二種是DataAgent 服務(wù)(AI+BI),我們將在后續(xù)的內(nèi)容中介紹數(shù)據(jù)智能體這一服務(wù)形式,請(qǐng)持續(xù)關(guān)注「洞見(jiàn)數(shù)據(jù)」專(zhuān)題。
洞見(jiàn)數(shù)據(jù)
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