企業大數據價值最大化的(de)關鍵因素——內(nèi)存多維數據庫

數據中台· 發布時間：2022-01-27

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近年(nián)，企業級大數據應用逐漸普及，伴随着一(yī)批緻力于商(shāng)業和(hé)企業應用服務的(de)大數據初創企業迅速成長(cháng)，大數據更廣泛地(dì)應用到各領域企業中。業務轉型是目前大多數企業的(de)普遍需求，大數據分析不僅可(kě)以優化訪問、加快決策、最大程度提高(gāo)可(kě)用性，還可(kě)以輔助業務轉型。如(rú)今，幾乎所有(yǒu)企業都在數字化轉型、快速互聯網化，大數據應用在企業中受到高(gāo)度重視(shì)，如(rú)何挖掘企業大數據的(de)價值，真正幫助企業決策層快速做(zuò)出判斷是衆多信息化管理(lǐ)常常思考的(de)命題。

什麽是企業大數據？

企業大數據最核心的(de)價值就是企業在對于海量數據進行(xíng)收集、存儲和(hé)分析之後，通過對這些數據的(de)挖掘與分析，為(wèi)提高(gāo)企業運營效率、業務價值和(hé)開拓企業新業務提供參考與導向，并為(wèi)企業未來發展戰略提供支持，實現企業整體競争力的(de)提升。

企業大數據不可(kě)或缺的(de)一(yī)部分是來自(zì)日常經營和(hé)管理(lǐ)中産生的(de)數據，它全面記錄企業經營和(hé)管理(lǐ)活動的(de)數據。在企業數據化經營和(hé)管理(lǐ)中，隻有(yǒu)全面的(de)、相互關聯的(de)數據才能發揮作用。

如(rú)何讓大數據分析更具價值？

1、讓數據驅動決策

以往很多企業的(de)經營決策可(kě)能都是出于管理(lǐ)者的(de)經驗，它是相對主觀的(de)。而數據是對客觀事物的(de)邏輯歸納，它真實的(de)反映了事物的(de)狀态和(hé)變化，相比于傳統決策，基于數據的(de)決策更準确，同時對作出決策人的(de)要求也更低(dī)。

在一(yī)個技術創新大爆炸的(de)時代，我們别無選擇，必須做(zuò)好數據分析，利用大數據分析為(wèi)所有(yǒu)職場人員作出迅捷、高(gāo)質、高(gāo)效的(de)決策，提供具有(yǒu)指導意義的(de)洞察和(hé)可(kě)規模化的(de)解決方案。

2、快速建立分析模型

數據分析的(de)目的(de)是将數據變為(wèi)信息，賦予數據生命力，解決業務的(de)核心訴求。建立多維分析模型是将大數據進行(xíng)場景化、即席化、可(kě)視(shì)化以及智能化的(de)強大基礎。

相對于表格，以三維立方體形式呈現的(de)數據結構更加直觀。在這個數據立方體中，每一(yī)個坐标軸都代表一(yī)個業務角度（時間、地(dì)區、産品），坐标軸上的(de)坐标值則表示了某個業務角度的(de)一(yī)個确定的(de)值（如(rú)：北(běi)京市(shì)、3月份、手機(jī)），不同坐标軸坐标值的(de)交叉點則表示一(yī)個具體的(de)銷售額。

3、支持場景化分析

場景化分析是針對企業業務經營的(de)具體場景開展的(de)數據分析，場景化分析符合數字分析敏捷化、業務化、前瞻化的(de)發展趨勢，将替代财務分析成為(wèi)企業數據分析的(de)主流。場景化分析并非隻是簡單的(de)基于對業務場景的(de)數據分析。它是建構于數字化時代企業IT新架構之上，以企業各類數據為(wèi)基礎的(de)應用。

在大數據分析中，很多分析都是使用相關關系進行(xíng)的(de)。而企業經營是由一(yī)個個具體的(de)場景串聯疊加的(de)結果，對于企業經營而言，将分析深入到企業最基礎的(de)業務環節中，基于業務的(de)因果分析甚至更為(wèi)重要。

市(shì)場變化需要考慮的(de)因素越來越多，需要企業家做(zuò)出決策的(de)時間越來越短(duǎn)，對形成決策依據的(de)各項數據的(de)獲取、提煉、分析的(de)準确速度要求就越來越高(gāo)！基于多維數據庫和(hé)沙箱等技術分析型軟件系統越來越受到企業青睐。

4、更短(duǎn)的(de)響應時間

更高(gāo)的(de)響應速度永遠是數據分析的(de)追求。決策者在實時獲得信息和(hé)分析結果的(de)情況下，能夠以前所未有(yǒu)的(de)方式獲得新的(de)洞察和(hé)完成業務流程。實時數據檢索不僅可(kě)以降低(dī)成本、提高(gāo)效率和(hé)可(kě)視(shì)化速度。

企業不再局限于在數據倉庫中劃分的(de)數據子(zǐ)集，而是可(kě)以更全面地(dì)收集和(hé)處理(lǐ)業務數據，使企業從原來被動的(de)事後分析轉變為(wèi)主動的(de)實時決策，并可(kě)以以此為(wèi)基礎創建基于預測的(de)、而非基于響應的(de)業務模型。

快速響應讓分析應用惠及普通員工和(hé)管理(lǐ)鏈的(de)上下遊。即使沒有(yǒu)多少IT專業知識的(de)員工也可(kě)以構建查詢條目和(hé)儀表闆，由此培養出更多內(nèi)容創建方面的(de)專家，激發他們的(de)工作積極性。

元年(nián)內(nèi)存多維數據分析引擎

如(rú)今，基于數據中台架構的(de)大數據應用已深入人心，得到廣泛的(de)關注和(hé)應用，加上主數據管理(lǐ)、數據治理(lǐ)能力、對外數據服務（API）、大數據和(hé)AI應用産品端，形成了新一(yī)代的(de)IT數據架構。元年(nián)多維數據庫是這一(yī)架構之上基于內(nèi)存計算(In-Memory Computing)的(de)數據分析計算引擎，它讓企業大數據分析如(rú)虎添翼。

內(nèi)存計算技術就是基于內(nèi)存的(de)計算，其實質就是CPU直接從內(nèi)存而非磁盤上讀取數據，并對數據進行(xíng)計算、分析。實現了數據的(de)實時更新，實時計算，實時查詢，輸入端數據的(de)變動即刻反應在結果端，适用于企業構建神經系統式的(de)實時決策平台，對業務數據實時監控，幫助管理(lǐ)決策者即時掌握經營狀态。

不僅如(rú)此，由于其架構優勢，可(kě)以支持大數據分析急需的(de)場景化分析訴求，它具備如(rú)下特點：

1、快速建模能力

傳統的(de)建模方式需要經過需求分析、領域建模、系統建模、開發實現等四個步驟，業務人員的(de)需求經過層層翻譯和(hé)轉換才能在系統裏實現，溝通成本極高(gāo)；元年(nián)多維數據庫通過業務語言建模，學(xué)習成本低(dī)于EXCEL的(de)學(xué)習成本，非常适合業務用戶快速建模使用。

2、獨特的(de)模拟技術

基于實時、高(gāo)性能計算的(de)技術基礎，獨有(yǒu)沙箱技術，實現場景模拟，簡單調整模型參數就可(kě)以實現結果的(de)快速測算，複雜的(de)測算模型在幾秒、十幾秒內(nèi)就可(kě)計算出模拟結果，常用于目标試算、模拟利潤分析、投資回報試算等需要快速試算和(hé)決策的(de)場景。

3、支持頻繁讀寫

絕大多數OLAP技術都僅僅支持查詢，不支持寫入操作，或者隻能通過批量加載的(de)方式進行(xíng)數據寫入，元年(nián)多維庫支持同時讀寫，非常适合同時要進行(xíng)數據寫入、計算、查詢的(de)場景，例如(rú)，企業級的(de)計劃預算編制、跨部門協作的(de)投資測算、多人同時協作的(de)場景模拟等場景。

4、複雜叠代計算

您可(kě)以想象EXCEL裏跨單元格的(de)公式引用，一(yī)個公式可(kě)以引用另一(yī)個公式的(de)計算結果，被引用的(de)單元格又引用别的(de)單元格的(de)計算結果或數據，這樣不斷叠代下去(qù)，元年(nián)多維庫的(de)計算過程和(hé)上面EXCEL的(de)例子(zǐ)幾乎一(yī)模一(yī)樣，但元年(nián)多維庫用更先進的(de)技術實現，使得它可(kě)以支撐跨部門、企業級的(de)叠代計算。

5、高(gāo)并發訪問

很多市(shì)面上的(de)多維數據庫（OLAP）技術雖然支持海量數據彙總，但對多用戶同時讀寫訪問的(de)場景支持不好，或者隻能支持少量用戶并發查詢，元年(nián)多維庫為(wèi)并發訪問專門設計實現了多版本機(jī)制，支持大用戶并發訪問。