用友数据中台解决方案

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用友数据中台解决方案 用 友 网 络 科 技 股 份 有 限 公 司 企业数据中台 —— 助力企业创新化、提升对用户需求的响应力—— 元数据管理、 数据标准、 数据质量、 数据清洗、 数据安全 SOD(Systems of differentiation) 用友数据中台是基于新的数据湖存储方案基础上重新定义的企业 IT 架构核心组成部分 稳定可靠 产品系统 客户管理 系统 财务系统 SOI(Systems of innovation) SOR(Systems of record) 轻而快 画像标签 智能分析 绩效评分 决策分析 风控管理 商机发现 精准营销 人才发现 “ 今天的数据仓库基于几十年前的技术。 为了满足当今 的需求和机遇 , 数据仓库必须从根本上改变” – Jef Shu kis, VP Engineering and Tech Ops, VoiceBase 传统数据仓库面临的挑战 38% 前期购买和持续维护成本 Source - CIO Research Report: Biggest Challenges of Current Data Warehousing Solution 复杂和成 本高 95% 需要大量 的 手工参与 33% 太慢和太长时间部署 60% 太复杂难于管理 CIO 认为目前数据仓库遇到的挑 战 人工 慢 湖 是以其自然格式存储的数据的系统或存储库 ，通常是对象 blob 或文件。 数据湖通常是所有企业数据的单一存储 ，包 括源系统数据的原始副本和用于报告 ， 可视化 ，分析和机器 学习等任务的转换数据。 数据湖可以包括来自关系数据库 （行和列） 的结构化数据 ， 半结构化数据（ CSV ， 日志， XML ， JSON ） ，非结构化数据（电子邮件 ， 文档 ， PDF ） 和二进制数据（图像 ， 音频 ， 视频） 。 数据湖是一 种解决方案 数据湖是一个集多个来源 ， 多种类型的海量数据的集中存储， 并可以对数据进行快速加工 ，分析的平台 ，本质上是一套先进的企业数据架构 Hadoop 生态 云产商 传统的数据库 / 存储产商 数据湖与数据仓库的对比 特点 数据仓库 数据湖 数据来源 来自交易系统 ，运营数据库和业务线应用程序的关系 型数据 来自物联网设备 ，网站 ，移动应用程序 ，社交媒体和企业 应用程序的非关系型和关系型数据 Schema 在数仓模型设计实时时 ， 预先制定好 (schema-on- write) 无需预先设计 ，在使用和分析时确定数据的 schema （ schema-on-read) 成本 / 性能 使用高级的存储实现最快的查询需求 使用廉价的存储实现稍快的查询 数据质量 高度治理过的数据 ，是数据的单一事实版本 任何数据 ，可能是没有调校过的原始数据（但数据质量依 然要求有保障） 用户 业务分析师 数据科学家 数据工程师 业务分析师（使用经过调校的数据） 优劣势 结构严谨、生态稳固、事务保障、 IO 效率 成本低、快速构建、全量数据、高算力、人工智能 分析场景 报表 ， BI 、仪表盘 机器学习、预测分析、数据画像、数据发现 企业数字化的数据挑战 管理问题 数据规范执行 数据质量监控 数据变更管理 使用问题 查询不便 关联关系不清晰 有效信息过少 数据问题 多存储系统 高频数据变化 大数据量 用友云数据中台 数据智能 分析、报表、搜索与机器学习 智慧数据服务 社会化大数据 + 企业小数据 技术 + 数据 企业数据湖 OneData, OneID, OnePlatform, 基于数据湖实现一站式服务的数据中 台 One Platform 统一数据使用 | 分析、 模型训练、 数据开放 数据计算 探索分析 AI 流水线 运维管理 统一数据管 | 数据访问、 资源占用、 元数据 One ID 数据目录 元数据 访问审计 账号权限 资源管理 One Data 统一数据存储 | 主数据、 数据主题、 数据集市 财务数据 人员数据 订单数据 供应链数据 用户数据 商品数据 数字化企业数据中台全景图 依托于数据湖的存储技术 ，构建完整的跨行业多领域数据资产体系。 实现企业内部的数据驱动与外部客户的数据服务。 生态 统一数据服务 中心 业务 中心 领域 中心 统一 中心 数据资产管理 资产托管 资产借阅 资产授权 资产盘点 资产审计 元数据查询 业务模型 日志分析 生产数据 报表服务 计算引擎 数据传输 数据开发 数据建模 任务调度 监控预警 基础集群 离线计算 实时计 算 通信 营销 工业 合作数据 爬取数据 餐饮 金融 协同 财务 数据化运营 内部 服务 业务 驱动 企业 赋能 业务数据 用户生态 数据治理 基础数据 外采数据 解决方案 可视分析 数据引擎 商品生态 行业洞察 行业生态 内容生态 企业生态 数据 数据 数据 数据 烟草 采购 建筑 制造 人力 用 友 数 据 中 台 应 用 场 景 新零售 全域营销 LOT 数据中台应用场景 智能生活 新物流 自助服务 提供多种方式、多种维度的数据自服务能力 ，方便数 据 的业务触达 统一融合 打破业务丛林式发展、多云部署、微服务等形成的数 据孤岛 ，满足数据时利用和离线处理之需 安全合规 还数据与客户 ，让客户触达数据价值 ，确保数据在客 户、产品单元和数据平台之间利用的合规 全量数据 面向业务 ，全量聚合云、移动、边缘以及符合 价 值需要的社会化数据 面向智能 智能为先 ，构建数据流水线支持智能的搜 索、分析和机器学习 ，支持智能的数据运营 。 " : , " " 用友云企业数据营销中台的特点卜 " ., · · 简单易用 公有云、专属云一个架构 ，开箱即 用的产品化部署支持 ，简化 IT 。 开放 弹性 高 效