京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
应变互联网+的大数据管理分析_数据分析师考试
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。
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。
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。
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。
用友网络集团iUAP中心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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17