本文來源：云數智觀察
智能化時代，Data-First！
眾所周知，數據是人工智能（AI）的基礎與前提，先建設與AI相關的數據基礎設施與資源，再進行智能化創新，這是已經驗證的成功路徑。Gartner認為，當今時代，數據、分析與AI共同構成了一個廣闊的市場，其中數智基建，也就是在數據源的基礎上構建強大且具備魯棒性的數智底座，是實現更好的分析與智能的必須。
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非數據平臺不可
大約從去年開始，“數據驅動”就成了一個熱詞。中共中央、國務院發布的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，確立了我國數據基礎制度的“四梁八柱”，也對激活數據要素價值，賦能實體經濟發展提出了明確而具體的要求。在數據要素、數據資產入表、數據流通等政策、措施和目標的推動下，企業如何構建數據平臺，為數據平臺塑造怎樣的能力；如何在真正意義上拉通整個數據鏈條，讓DevOps整套體系更加順暢絲滑；如何讓數據平臺與具體的應用場景深度融合，促進業務創新，成了企業最迫切需要解決的問題。
我們已經邁入AIGC時代，打造數據平臺不僅是技術發展的需要，更是企業提升競爭力、實現業務創新和轉型的必然選擇。具體來看，AI技術的發展和應用依賴于大量高質量的數據，數據平臺能夠為AI應用提供相應的數據收集、存儲、處理和管理支撐，從而快速地從海量數據中提取有價值的信息，更好地支持AI模型的訓練和優化，加速價值釋放。隨著市場、業務需求和技術的快速演進，企業和服務的智能化已是大勢所趨。構建數據平臺是企業順應這一趨勢、實現數智化轉型的必由之路。
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最懂業務的數據架構
“數據是企業精細化管理、智能化業務運營的基礎。” 用友網絡副總裁兼數智平臺解決方案事業部總經理羅小江表示，“基于開箱即用的用友YonData數據平臺，我們致力于打造企業級智能數據新引擎。”
用友專注企業管理與應用三十多年，不僅沉淀了大量先進的管理理念與知識，構建了卓越的業務應用平臺，而且對數據擁有足夠的掌控能力。“讓數據成為真正意義上的企業資產，讓數據在企業中真正流動起來，讓數據能夠供應給所有場景，讓所有場景中的數據能夠有效沉淀下來，并反哺給應用。”羅小江表示，“為了讓AI更好地賦能業務，我們著重實施了數據的工程化。無數據不AI，無應用不AI，其前提就是一定要做好數據供給。”
站在企業架構的角度，數據必須為業務服務、為整個戰略服務。因此，企業要考慮從業務架構到數據結構，到數據模型，再到指標體系，如何融入數據業務場景，不僅要實現實時調優，更要實現反哺回饋，從而讓數據真正流動起來。
通過在傳統數據技術基礎之上不斷增強功能并進一步創新，用友逐漸摸索出了一套行之有效的方法論，能夠幫助企業對多數據平臺進行有效融合，并讓數據與業務場景充分結合，從而實現數據驅動。
“所謂數據驅動，就是要讓數據支撐起商業模式的創新。”羅小江表示，“數據能夠真實地反映企業目前的狀態、存在的業務問題等。一些企業的管理層正是因為看不到真實的數據，所以無法了解自身的狀況，更不能看到同行以及生成式AI世界的最新變化，這也導致了決策不敏捷、不正確。”
作為實現數據驅動的引擎，用友YonData平臺從底層調度引擎到數據處理、數據走向、業務場景及供給，再到ChatBI，為企業管理層更好地掌控、分析和應用數據夯實了數據底座。”我們致力于打造一個‘最懂業務的數據架構’。“羅小江表示，”通過技術層、數據管理層和業務價值層的構建，幫助企業提升數據應用能力，將數據貫穿于應用的全場景，更好地呈現數據應有的價值。“
成都航空基于用友的數據平臺，構建了整個航運的實時協同和精益運營系統，通過數據優化整體成本結構，降低碳排放。廈門航空、南方航空都在做同樣的事，最大程度地釋放數據平臺的能量。
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數據供應那些事兒
從需求規劃到數據的歸集、開發、治理、應用和運營，企業在數據全生命周期的每個階段，都可能遇到這樣或那樣的困惑、難點甚至痛點。很多人可能會這樣想：假如有一個一站式的數據采集、開發、治理、應用的數據底座就好了。這個假如已經由用友變成了現實。
作為全球領先的企業數智化平臺與應用軟件，用友BIP經過8年的臥薪嘗膽、創新實踐，目前已經升級到最新的用友BIP 3 R6版本。用友BIP 3 R6的核心價值觀就是以“AI服務于人、AI融入業務、AI數據優先”。在Data-First的原則指導下，用友 BIP 3 R6具有更強的數智能力，提供了50項數據服務，助力企業實現業務敏捷、精益管理、全球運營。
用友 BIP 3 R6的數據底座就是YonData，它包括數據開發、指標平臺、數據治理和智能分析四個產品，每個產品還有很多細分的功能模塊。相比其他數據平臺，YonData的優勢集中體現在，擁有全面的服務能力、對行業的深入理解、持續的技術創新，以及強大的集成和協同能力。
眾所周知，智能應用的基礎就是對數據的存儲與利用。大模型的應用框架通常技術棧比較復雜，組件也很多。根據不同的使用場景，數據也有多種存儲方案，HBase、Hive、Doris等數據庫是比較常用的。YonData數據平臺不僅兼容這些數據庫，而且推薦了最佳路徑，即以YonMatrix超融合數據庫為基座構建數據平臺。YonMatrix是一個HTAP數據庫，支持STAP、MTP；同時又是一個多模實時超融合的數據庫，既支持TP場景、AP場景，也支持時序、向量等數據庫。有了YonMatrix，從數據庫的底層能力上，就可以更好地支持數據實現層層匯總，包括擴圍、匯總、分析、加工等，而且也不需要投入更多的硬件資源。對用戶來說，這無疑是一舉多得。
特別值得一提的是，YonMatrix還實現了庫內流批一體，能夠支持任意規模的業務，真正實現提質降本增效。用友在YonMatrix中對流表的能力進行了新的封裝。基于這一新的機制，在對一個統一的數據指標進行加工時，數據平臺就不再強依賴于Spark或Flink這樣的計算框架，而是由YonData+YonMatrix，就能輕松實現整個過程。對于用戶來說，這樣的改變不僅減少了對硬件資源的采購，而且可以獲得更好的效果，大大增強實時性與準確性。
另外，YonData數據平臺還能通過采用數據治理產品，幫助企業沉淀數據資產，支持數據資產入表，并且將數據資產與財務系統對接。目前，YonData已累計沉淀了企業級模板資產60+、模型資產800+、指標資產1000+，能夠實現企業級數據應用服務開箱即用，進一步加快了企業數據要素價值化進程。
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AI背后神奇的“數據之手”
用友BIP 3 R6實現了數字化與智能化技術的深度融合，突出強調數據與智能間的相互作用與協同效應。數據與智能如同一枚硬幣的兩面：數據是智能的基礎，為智能算法學習和優化提供了原材料，支持AI的自我學習與進化；反過來，智能也是數據的增值引擎，通過AI技術可以對海量數據進行高效處理與分析，挖掘數據中隱藏的價值，并轉化為可操作的見解和決策，從而實現數據增值。用友用友BIP 3 R6就是實現數據與智能相互促進、螺旋上升的統一體。
那么，用友用友BIP 3 R6是如何應用神奇的”數據之手“，推動AI場景化落地的呢？在YonGPT智能能力的加持下，YonData數據平臺具有更好的彈性，能夠支持多種建模方式，并全面滿足信創要求。
由于YonData搭載了YonGPT2.0等先進的大模型技術，使得它在處理復雜的業務邏輯、數據分析和決策支持時表現更為出色。基于YonGPT，用友開創了靈活、智能的數據分析新模式，并且提升了質量問題發現、集合規則智能推薦等能力。
大模型對YonData的賦能集中體現在與數據匯集、加工處理相關的方面。比如大模型提升了特征識取方面的能力，可以感知到以前不為人知的一些細微的點，從而識別出更多的特征。在數據加工處理過程中，因為大模型的存在，可以根據業務的特點，智能地進行匹配和統一的清洗，從而讓數據更智能，并且提升其質量，最后形成統一的標準輸出。
在用戶觸達方面，用友推出的ChatBI是一個具有代表性的產品，它可以實現“質問、質選、質探”。舉例來說，企業的領導安排一個員工做報表分析。以前，若想完成此項工作，就需要從底層和業務數據開始，經過建數據模型、建指標，以及制定抽取規則等一系列環節和步驟，最終才能實現報表展現。這樣一個過程不僅耗時長，且工作量巨大，對于普通用戶來說門檻較高。現在再進行銷售數據分析，只需向ChatBI提問：“我想看一下上個月的銷售收入情況。”系統便會根據問題，智能地進行搜索并推薦，并通過分析卡片、看板等進行展現，大大提升了工作效率。當企業積累了大量看板和報表之后，如果想做更深入的探查，也只需向ChatBI繼續提問，系統會推薦與問題最相關的報表或看板，并細致分析銷售數據背后的成因。
正是利用了模型的泛化能力，YonData打破了原有的信息孤島，將企業大量的業務數據有機地結合在一起，梳理出隱藏的邏輯脈絡，從而找到問題和癥結所在，并提出調整的建議和措施，輔助管理者進行決策。
可信的數據，才有可信的AI。YonData將企業多個業務系統的數據匯總后，經過一系列治理、清洗過程，以“統一標準、統一規范”確保標指純凈無歧義，并通過“一張藍圖、統一視角”使得企業級指標一目了然，從而更好地支持企業級數據分析及其他上層應用。
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以數為先 變化萬千
YonData不僅僅是一個簡單的數據平臺，它更注重在產業鏈場景下的數據驅動。YonData是基石也是引擎，比如配合用友BIP事項會計中臺，企業就能構建業財大數據服務；再比如，與企業群跨租戶主數據管理相結合，就能更好地支持產業互聯網應用，實現社會化創新。
用友BIP 3 R6真正做到了Data-First，它以YonData數據平臺為橋梁，為企業提供深入的業務洞察，支持基于數據的創新，從而推動企業數智化轉型又快又好地前行。
