北京2018年1月18日電 /美通社/ -- 無(wú)論是基礎(chǔ)層的智能財(cái)務(wù)共享平臺(tái)，還是核心層的管理會(huì)計(jì)平臺(tái)，數(shù)據(jù)都是核心資源。“智能化的首要條件就是建立數(shù)據(jù)化的應(yīng)用平臺(tái)。首先要有數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)的支撐，才能進(jìn)行智能化”，在之前由北京元年科技股份有限公司（證券代碼：834507）舉辦的智能財(cái)務(wù)論壇上，元年科技正式對(duì)外發(fā)布了元年C1智能化管理平臺(tái)，該平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)為企業(yè)提供了從管理思想、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)到云端應(yīng)用的一體化解決方案。元年C1 CEO 井普源先生在論壇上以數(shù)據(jù)開(kāi)場(chǎng)，就智能財(cái)務(wù)展開(kāi)了分享。
企業(yè)在經(jīng)營(yíng)中通常要面對(duì)三類數(shù)據(jù)，即財(cái)務(wù)小數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)和社會(huì)大數(shù)據(jù)。然而，長(zhǎng)期以來(lái)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用以財(cái)務(wù)小數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，但這僅僅涵蓋了一小部分的數(shù)據(jù)信息，更豐富、蘊(yùn)含大量潛在價(jià)值和規(guī)律的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括各種格式的信息等，涵蓋如各類客戶的特征、購(gòu)買習(xí)慣與購(gòu)買偏好之間的聯(lián)系等有價(jià)值的信息，由于難以被清洗、整理和加工長(zhǎng)期處于沉睡狀態(tài)。
然而，數(shù)字化對(duì)財(cái)務(wù)工作的首要影響就是對(duì)數(shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響。
在華爾街擁有“圣經(jīng)般”地位的《互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)報(bào)告》中頻繁出現(xiàn)的眼球、頁(yè)面瀏覽、平臺(tái)、斷口、流量、出貨量、用戶、黏性、按需服務(wù)、計(jì)算界面、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)隱私、共享度等等分析指標(biāo)，早已取代了我們傳統(tǒng)的毛利率、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、資產(chǎn)增長(zhǎng)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)。人們已經(jīng)日益認(rèn)識(shí)到，決策者真正需要的不是傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而恰恰是一直被忽略的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如何將海量數(shù)據(jù)、尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集起來(lái)并加以有效處理，依托商業(yè)智能技術(shù)我們可以走得越來(lái)越遠(yuǎn)。
商業(yè)智能（BI）是一套商業(yè)方面輔助決策的解決方案。它通過(guò)組建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，得到企業(yè)數(shù)據(jù)的全局視圖，在此基礎(chǔ)上，再利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘OLAP等工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，形成有用的信息?？傮w來(lái)說(shuō)，商業(yè)智能擁有強(qiáng)大的建模能力、多維度的構(gòu)架體系、專業(yè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和靈活的技術(shù)特點(diǎn)，可以深度應(yīng)用于企業(yè)管理信息系統(tǒng)中，推動(dòng)智能財(cái)務(wù)的發(fā)展和落地。
“我們?cè)谧鲋悄芑脚_(tái)的時(shí)候，首先有一個(gè)理念是把企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，這些數(shù)據(jù)包含了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)、企業(yè)流程的數(shù)據(jù)、企業(yè)行動(dòng)的數(shù)據(jù)等等。企業(yè)在努力建立外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)的同時(shí)，需要將企業(yè)內(nèi)部流程活動(dòng)數(shù)據(jù)化，通過(guò)構(gòu)建分析模型，結(jié)合先進(jìn)的智能分析工具促使企業(yè)業(yè)務(wù)的迭代升級(jí)”，井普源表示。在這個(gè)過(guò)程中，商業(yè)智能是當(dāng)仁不讓的核心技術(shù)。
總體來(lái)說(shuō)，商業(yè)智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用主要經(jīng)由三大環(huán)節(jié)得以實(shí)現(xiàn)。首先是通過(guò)分主題的數(shù)據(jù)建模組建一個(gè)全面的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse），得到企業(yè)數(shù)據(jù)的“全局視圖”；在此基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）等工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析和處理，從企業(yè)核心的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)延伸到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)延伸到外部數(shù)據(jù)，形成有用信息；最后，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化工具為管理者展現(xiàn)出數(shù)字化儀表盤，為決策提供智能化支撐。
商業(yè)智能的應(yīng)用可分為三個(gè)層級(jí)，報(bào)表系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。隨著時(shí)代的發(fā)展，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)早已無(wú)法滿足企業(yè)日益增長(zhǎng)的管理需求，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的需求日益旺盛，這推動(dòng)商業(yè)智能在2007年之后就由關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)入了以多維數(shù)據(jù)庫(kù)為主流的時(shí)代。
在2016年年底，元年科技與IBM中國(guó)有限公司簽署軟件授權(quán)許可協(xié)議，成功獲得IBM Cognos軟件在中國(guó)的源代碼使用權(quán)，并于2017年正式對(duì)外發(fā)布了元年C1智能化管理平臺(tái)。由于IBM Cognos產(chǎn)品的核心優(yōu)勢(shì)在于底層的TM1內(nèi)存多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。IBM Cognos TM1是一款全球領(lǐng)先的內(nèi)存多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，定位于BI架構(gòu)當(dāng)中的OLAP（聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析）層。TM1將多維度數(shù)據(jù)模型完全加載在服務(wù)器內(nèi)存中，利用內(nèi)存計(jì)算存取速度快的優(yōu)勢(shì)向用戶實(shí)時(shí)提供高并發(fā)的查詢、計(jì)算、數(shù)據(jù)模擬的功能。
從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)講，傳統(tǒng)的多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品盡管具有靈活多變、建模能力強(qiáng)等特點(diǎn)。然而，隨著企業(yè)精細(xì)化要求不斷提升和應(yīng)用時(shí)間日積月累帶來(lái)的數(shù)據(jù)量的不斷增加，響應(yīng)速度和運(yùn)算速度都容易隨之不斷衰減。而基于內(nèi)存的多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品利用內(nèi)存快速訪問(wèn)的特性，把數(shù)據(jù)完整保留于內(nèi)存，并通過(guò)優(yōu)化的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜邏輯，將用戶的數(shù)據(jù)讀寫請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為內(nèi)存讀寫和內(nèi)存計(jì)算，可以將幾億條的數(shù)據(jù)在幾秒鐘內(nèi)快速算出結(jié)果。同時(shí)系統(tǒng)性能不會(huì)因數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加而發(fā)生衰減。隨著技術(shù)環(huán)境的不斷變化，未來(lái)，商業(yè)智能將由多維數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)為基于內(nèi)存的多維數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代?；趦?nèi)存的多維數(shù)據(jù)庫(kù)將成為未來(lái)智能財(cái)務(wù)平臺(tái)中核心的技術(shù)之一。
