疫情是2020年最大的黑天鵝事件，它正以雷霆之勢正在改變整個全球經濟的走向，將對社會商業活動造成重大的衝擊和影響。企業應對這種衝擊，除了具有穩健的財務風險控制能力外，更需要適應整個社會活動的新變化。我們看到在線教育，在線辦公在疫情期間井噴式發展，一個很明顯趨勢是未來人們的工作生活將更多的走向線上，創新的企業通過SaaS服務，對沖了疫情的影響。同時全球疫情的發展，使全球化突然凍結，但卻是產業互聯網發展的新機遇。5G、新基建、內需刺激，都為產業互聯網提供了豐富的土壤。以傳統的人工交易為主的協作範式已然落後，以數據驅動的模式將得到更強大的證明。
可以看到，數據驅動的滔滔大勢，不可逆轉，企業順之者昌，逆之者亡。唯有擁抱新的商業範式，進行升維創新，才可基業長青。企業數字化轉型的本質，其實就是基於數據的升維過程。利用數據在新的形勢下洞察商業機會，提高企業效率、降低風險，提升企業利潤是企業數字化的核心。
如果企業相信並開始著手以數據驅動的方式進行企業升級改造，它會面臨一系列的挑戰。首先企業面臨的是數據孤島問題，數據散落在企業的車間、工廠、倉庫、物流、電商等各個角落，數據標準不統一、數據質量參差不齊。如果數據孤島問題是限制企業發展的第一個攔路虎的話，數據洞察就是阻礙企業能力提升的一座高山。數據孤島問題，可以主要靠投入體力解決，而數據洞察就需要企業智慧的提高。沒有好的體系、方法和工具數據洞察寸步難行。企業要成為頭部企業，不僅需要翻過這座高山，而且需要邁向數據驅動的決策和執行，通過數據自動化，提升企業的運營效率。
當然，企業構建數據驅動的架構體系，不僅僅是一個技術工作，更是對企業組織、文化的昇華。企業需要進行頂層設計，從一把手的視角進行規劃，看到整個企業的痛，打通企業運營的七經八脈。我們建議，企業要在組織上配套，建立平行於IT的DT組織，賦予更多的預算和決策權力。DT組織不僅要承擔企業數據驅動的技術和業務落地，同時也要推動企業數據驅動的文化建設，幫助業務部門，在決策上有數據的支撐，基於數據說話。在規劃、組織、文化上的思路統一後，一般來說企業數據驅動的轉型和執行就不會有大的偏差。在實施上， 選擇更靠譜的供應商、更先進的技術，幫助企業少走彎路，直奔目標。
企業數字化轉型，主要有兩種流行的模式。一種模式是應用先行，一種模式是平臺掛帥。兩種模式都有其優點和缺點。應用先行，有明確的價值導向，平臺掛帥高屋建瓴，前者適用於中小型企業，後者更適合於大型核心企業，前者更快速的看到改變，後者通過生態體系，構建強大的生命體系。但無論如何構建，只存在路徑的不同，在技術上的訴求都要求能夠打破數據孤島、彈性可擴展、強大的數據洞察能力、場景化的智能算法和模型等。
用友企業服務三十多年，在企業服務中具有豐富的領域和行業經驗，這種經驗被沉澱到用友的大中臺體系。用友雲數據中臺，主要幫助企業從三方面解決數據驅動的問題，首先是幫助企業構建全新的企業數據架構，以新的技術，幫助企業打破數據孤島，實現全域數據的共享、融合，在這之上我們賦能企業數據智能，通過高級的分析、算法和模型，實現企業的商業價值洞察，在洞察之上，我們通過應用嵌入的服務能力，幫助企業業務以數據驅動的方式進行執行，實現執行的自動化、流程化。
在過去的一年，我們推出數據中臺的產品架構，今年我們對數據中臺進行了升級，成為智能數據中臺。在原有數據中臺之上，我們發展了智能中臺。整個中臺從數據湖、數據工場、智能分析、智能工場、智能搜索，多個維度不同側面為企業提供了一個共享、開放、創新的平臺。它從數據接入、數據開發、數據資產管理、AI與高級分析、應用開發，覆蓋企業數據驅動的全流程，解決了企業數據驅動的幾個核心問題。一是數據的管理：通過數據湖技術，實現對海量的、多類型的、多來源的數據統一管理，沉澱並形成數據資產；二是數據的融合：在數字化時代，企業融入了整個互聯網生態，企業內部、企業之間的聯繫在新的技術和工具下，業務連接更加緊密，這催生了企業之間的數據通過開放、共享，企業和社會級數據的連接服務，實現企業內、企業間、企業與社會公共服務的數據之間的融合共享；三是數據的運用，數據最終是為了服務於應用，通過面向智能的方法和工具，可大幅的提升數據運用的效率，幫助企業實現業務的實時響應。
用友雲數據中臺已經成為用友雲整個產品體系數據驅動的核心引擎，在NCC雲化、YonSuite產品融合等發揮了關鍵性作用。從數據湖解決方案，到進行報表、分析的嵌入，到營銷、採購等領域的智能算法應用，提供了全面的服務。
用友雲數據中臺解決方案，通過BigFusion這個產品，可基於Hadoop開源生態進行建設，也可採用商用產品或雲服務進行構建。它提供了統一運維、統一資源調度、統一監控的能力，支持根據不同的數據類型和場景服務需要，構建不同的湖區，支持交易型、分析型業務場景，也支持關係型、結構化、非結構化的各類數據的統一存儲和處理。
企業數據湖的數據可以通過數據資產管理，進行統一的數據編目、元數據和數據血緣的管理。同時數據資產管理也提供了數據主題的服務工具，幫助企業內、企業間進行數據主題的構建、共享和開放服務，為企業級數據進行融合提供了新的方法和工具。數據資產管理和主數據管理結合，提升了企業的數據治理能力，更好的幫助了企業數據資產的流通和運用。數據資產管理在數據湖中管理了企業的全域數據，並且為外部的數據訪問，如智能分析、智能工場、數據開發提供了數據統一訪問的入口。
企業間、企業內分散的數據源可以通過數據移動平臺實現數據快速進入到數據湖中，並進行初步的數據抽取和加工。數據移動平臺支持市面上主流的數據源，提供面向數據流的分佈式數據處理和調度能力，可支持大規模數據處理的線性擴展，並且支持實時數據處理。目前數據移動包含372處理器能力，128個數據處理組件，用於支撐數據ETL處理，支持122個數據源採集組件，覆蓋30多種類型數據源，其中包括10種不同類型關係型數據庫、預置20種場景模板，開箱即用，應對數據採集處理的各種場景。
今年我們即將推出更高階的數據處理工具，數據工場，企業可以通過數據工場進行協作化的數據開發和建模工作，滿足數據倉庫建設、指標體系建設、大規模數據分析處理的需要。
智能中臺，是我們今年最重點的工作內容，我們推出了智多星·智能分析、智多星·智能工場、智多星·智能搜索等產品，從分析到智能，從搜索到問答，為產品應用提供了主流的智能嵌入能力，實現企業大腦。
智多星·智能分析是一站式的數據分析平臺，提供了交互式查詢，自助式多維分析，輕量數據採集填報，類Excel報表，專業打印等能力支持。同時它也是一個分析中臺，具備圖表多樣可擴展，移動多端應用構建，動態磁貼卡片發佈、輕分析應用集成、組織權限角色擴展等中臺服務能力。這裡我們重點介紹幾個重點特性：
·卡片：我們提供了全新的卡片設計器，支持卡片設計，包括設計圖表類型、篩選過濾、排序、TopN、刷新頻率、樣式等；支持發佈卡片到卡片庫，並設置卡片權限；支持用戶在外部業務系統的工作臺和門戶對卡片進行嵌入使用
·輕分析：通過把卡片、故事板與單據聯繫起來，我們可以讓分析場景化，從任意交易單據出發，都可以對單據對象的數據進行分析和洞察，增強了業務的分析洞察能力。同時它支持豐富的數據探索、數據可視化能力，業務用戶可通過簡單拖拽製作多維度透視的圖表，可更高效地對業務數據進行分析探索；支持用戶在瀏覽態簡便快捷的對分析結果進行交互設置（鑽取、聯動、鏈接）、複製對象、調整維度指標、切換圖表類型、發佈、分享等
·移動應用構建：針對移動應用的特點，我們提供了移動應用的設計器，幫助構建移動型分析應用，所構建的移動應用，可以運行在友空間、微信等多個不同的終端平臺上。
·對話式探索分析：新的智能分析，引入智能發現功能，構建了底層數據模型的知識圖譜，對數據進行了語義上的學習理解，並在之上通過語音輸入、自然語言處理、自然語音理解等技術，綜合的實現了對數據的對話式探索，非專業人員，不再需要對數據模型有了解，完全從業務出發探索和洞察數據。
·時間序列預測：通過引入時序預測的能力，智能分析具備了初步的時序分析能力，可以靈活的調節時序窗口，選擇不同的影響要素，精確的進行數據的預測分析，並可視化展現。
·敏捷填報：新的填報能力不再依附於外部的填報服務，可獨立運行，並且支持多種填報的建模方式，例如可以通過先建立數據模型再製作表樣的方式，也可以只製作表樣，再根據表樣自動生成數據模型的方式進行填報設計，前者適用於嚴謹的開發過程，後者適用於靈活的即興填報需要如疫情數據採集。同時我們支持主流的填報單據表樣，如單主表、主子表、卡片表，也支持多種填報形式，滿足個人填報、組織填報的不同需求。
智多星·智能工場是我們智能方向的重點產品，它提供了模型工場、模型庫、場景故事板等模塊，從模型的開發、訓練、上線、迭代以及模型本身的管理提供了較為完整的解決方案。用戶只需要Click-And-Point即可方便的構建分析、預測和分類等模型。規劃中，智多星將提供12類，40多種算法支持，數十種場景故事板服務。
我們舉幾個案例，一個是吃自己狗糧的案例，我們用友雲產品的數據中臺建設，利用了數據湖的能力，我們從近十個領域，數十個數據庫中，同步數據到用友雲數據湖，基於我們數據湖數據移動的實時數據處理能力，我們在秒級延遲內實現了數千張表的實時數據同步，實現了多領域的數據融合服務。
接下來的案例是一個門店銷售的分析案例，通過經營分析月報查看門店的總體銷售情況，我們可以選擇不同的門店、不同的商品向下挖掘門店的商品銷售明細數據，對於毛利率下降的門店，我們可以自動生成診斷報告，分析門店毛利率下降的原因。在這個案例中下降的原因是由於促銷活動太猛，因此我們可以調低促銷的粒度，但具體如何調低，我們可以通過預測性分析，進一步模擬分析，例如我們可以看看促銷過程到底是由於折扣力度太大還是促銷時間太長，或者又是促銷的目標客戶不對導致的。
最後講一個銷售預測案例，通過智能工場提供的銷售預測模型，用戶可以選擇某個SKU、某個門店、某個時間週期內，產品特性和活動對銷量的影響，從而我們可以提前佈置門店貨物品類和數量，提高銷售效率。
智能的場景豐富多樣，我們希望客戶能夠在我們的智能數據中臺上，生長出更多的場景和應用。
最後我們總結一下，我們智能數據中臺適應的典型場景和解決方案。用友雲智能數據中臺首先是為了滿足用友雲的各類領域產品的需要自然生長出來的平臺，如果企業已經使用了用友旗下的各類領域產品，如友空間、YonSuite， NCC，採購雲、財務雲、營銷雲等，選擇用友雲數據中臺將為企業從移動到PC，從標準報表到定製化圖表，從數據中臺到應用嵌入集成提供最好的解決方案。
如果企業選擇完全自開發進行數字化轉型，或者開發夥伴選擇一個優秀的數據驅動平臺構建創新的數字化場景，用友雲數據中臺，從數據湖基礎設施構建、數據治理、商業智能（BI）服務、高級數據分析、智能算法模型，為企業提供了一個全方位的智慧化操作系統，賦能數字化創新的企業大腦。
