2022-11-14 16:09
来源:
智达方通发布于：北京市
企业每天都在产生数据，数据的运营是一个企业经营管理的重要内容。随着数字化时代的到来，大量数据正以前所未有的速度涌入企业信息管理系统。在这种情况下，智达方通通过高效的数据管理模式，基于独立研发的多维数据库搭建企业全面预算管理系统（Intcube EPM），帮助企业拥有较高的数据素养（Data Literacy），实现数字化的成功转型。
什么是“数据素养”？
凯西·潘妮塔（Kasey Panetta），Gartner品牌内容经理，将数据素养（Data Literacy）定义为：“具备在上下文中读取、写入和沟通数据的能力，包括：对数据源和数据构造的理解；所应用的数据分析方法和技术的理解；以及对用例、应用程序和数值结果描述的能力。”数据素养具备数据意识和数据敏感性，即能够有效且恰当地获取、分析、处理、利用和展现数据,并对数据具有批判性思维。
如果说前几年“大数据”还是个概念的话，那现在，大数据就已经深入到了我们生活的各个方面。疫情防控、日常出行、网络购物等都离不开数据的支撑。数据成为了一个企业关键的生产要素，而数据素养也成为了企业管理必不可少的能力。肯定数据的资源价值，完善数据管理制度，将成为市场环境下重要的环节，且具备较大的经济价值。
企业数据素养特质
在数字文化中，上到数据分析师、首席财务官等数据管理人员，下到企业所有员工，都有可能访问和修改数据。为了确保每一个相关者都能在收集、处理、存储和使用数据等各个阶段了解政策和程序，良好的数据素养成为了提高企业数据运行效率和质量的关键。数据素养是企业一个新的综合能力体现，也是组织和个人新的竞争力。
一个企业数据治理不善有可能带来数据质量差、数据预测危机、数据源断裂等风险，进而导致数据管理困难、数据孤岛运营和一些错误的决策，这会阻碍企业的发展，无法应对不断变化的市场环境。没有良好的数据素养，企业在不确定性因素下的高效响应能力也会降低。因此一个能够帮助企业有效管理数据的系统在数字化时代显得至关重要。
Intcube EPM，帮助客户实现最大价值
随着数字化的普及，不断优化的数据模型和数据算法期望帮助企业实现动态智能管理，并可以借助数据科学机动地行进自主分析和探索。智达方通全面预算管理系统（Intcube EPM）为客户企业个性化实施的专有的数据模型可以帮助客户实现最大价值。在研发过程中，Intcube EPM基于多维数据库Mutildimensional Database核心技术，将整个企业在同一个共享数据平台上进行业务建模、预算编制、执行控制和分析预测，将模型普遍性地嵌入到技术性平台，并实现前瞻性的数据分析。
通过高度结构化的企业全量数据管理系统，Intcube EPM可以根据企业属性自定义数据模型，实现简化数据组织、数据因果联动、管理数据变更等目标。Intcube EPM 帮助企业实现以多维数据库为核心的全面预算预实联动完整闭环管理，提供全面预算管理完整闭环业务的系统落地。其中多维数据库中的数据高度结构化，并且在计算引擎的支持下可实现企业业务数据的高速计算分析，满足管理者实时分析、快速决策的管理需求。
Intcube EPM系统界面
另外，与一些预置业务逻辑的企业软件不同，Intcube EPM的多维数据模型、业务规则以及数据的查询和分析呈现方式，都可以由非开发背景的业务部门人员自助式，即席式操作实现，不再依赖服务商的技术开发支持，实现企业自行维护开发扩展符合本企业业务变化发展的信息化系统。对于数据仓库存储的大量业务信息，将数据转化为可视化信息，以支持数据驱动的快速决策。真正做到从人力资源到运营再到财务人员，全方位的提升数据素养，以确保数据简单正确地使用。
Intcube EPM数据仓库系统界面
数据素养是一个企业成功的关键。疫情时代，也许会在将来的某天结束，但远程工作似乎不会终止。伴随着的是线上数据也会不断的飞速增加，大量数据流入企业系统，需要做到的是对所有数据进行无缝管理。智达方通确保企业的关键数据信息在整个业务范围内得到有效管理和保护。使用Intcube EPM，促进数据治理原则，帮助企业发展数据素养，在增加价值方面发挥着重要作用。返回搜狐，查看更多
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智达方通新一代多维数据库Intcube Booster发版后完成了与包括全面预算管理软件在内的智达方通企业绩效管理软件系统Intcube EPM的整合。与上一版多维数据库Intcube
OLAP相比，Intcube Booster的新功能和性能提升，为全面预算管理等EPM应用场景，带来了更为灵活便捷的实现方式和性能提升。
以下结合全面预算管理项目实施的应用场景，介绍Intcube Booster的部分新功能。
1、智能区间动态计算提升数据读写及表单性能
计划预算等EPM软件应用的性能问题主要集中在数据量大、计算复杂和频繁改动的多维数据表单查询和业务规则运行方面。性能消耗大的主要原因是多维数据查询时会触发大量的聚集计算。以多维数据表单的查询开表为例，性能耗费主要发生在从数据立方体中查询明细级多维数据，并根据维度大纲层级结构进行聚集计算。其中，实时的聚集计算通常耗时占比最高。智达方通多维数据库通过智能判断表单呈现范围内的数据依赖关系，最小化动态计算的区间范围，降低计算量，从而提升了性能，并大幅度降低了动态计算对内存的占用。
2、结构化属性、标签化属性、只读属性等多种属性功能支持灵活筛选和高速分析
尽管所有多维数据库系统都不会约束维度的数量，但在任何一个实际应用场景中，使用超过10个维度建立业务数据模型，都不算是优化设计。因为对任何一种多维数据库技术路线而言，每增加一个维度，其计算复杂度都呈指数级上升；同时，过多维度组成的多维数据模型对业务场景的描述必然带来不必要的复杂性，进而带来不必要的存储空间和计算资源的消耗。复杂业务场景可以通过拆分组合的原则以多个多维数据模型表达实现。那种用维度数量衡量多维数据库性能的指标体系，没有任何实际应用意义。
以“项目”维度为例，对于“项目类型”这类元数据标签，如何创建才不会增加维度数量？最直接的解决方案就是用维度属性。维度属性，包括标签型的结构化属性、标签化属性、只读属性等，是维度的属性而不是维度。将某些项目维度成员标识上“项目类型”的属性，并不会增加维度数量，并且维度大纲还可支持基于属性的个性化聚集。因此，灵活运用维度属性功能，可以减少维度数量，并可更智能的基于维度的属性标签做灵活的过滤查询以及聚集计算和业务规则计算。
3、自动配置维度稠密稀疏属性
任何一个MOLAP型多维数据库，都需要设置维度的稠密或系数属性。这是其底层技术原理决定的。MOLAP多维数据库与ROLAP不同，需要自己解决存储问题。而满足磁盘存储效率的方案，就是将稠密维度构成数据块，稀疏维度构造成复合索引形成的键值对存储结构。其中，多维数据立方体中各个维度的稠密稀疏属性设置的是否合理，直接影响读写及计算效率。
智达方通多维数据库的自动配置维度稠密稀疏属性，是指当用户没有设置维度的稠密稀疏属性时，多维数据库将根据维度的特征、成员数量等信息自动优化设置维度系数属性，同时也支持用户根据自己的建模需求，设置维度稠密稀疏属性。
4、结构化维度库支持维度大纲高度复用
全面预算管理等EPM项目，由于企业的业务复杂性，通常会建立多个模型，如项目计划、成本预算、资金计划、物料计划、销售测算等。其中很多模型会用到同样的维度，如组织、科目、产品物料等。但在不同的模型中，同一个组织维度，其大纲的层级结构和成员增减也有可能不同。如何满足不同模型中的同一个维度既有共性的成员和数据共享，又有个性化的变化满足不同模型业务差异性要求，这几乎是所有项目上都会遇到的问题。
智达方通多维数据库实现了维度的结构化设计。以组织维度为例，支持基础组织维度大纲设计，及在各个多维数据模型中派生的、子代组织维度大纲。各模型之间，共性的维度成员具有同一个标识，便于引用、查询和共享数据，以避免不同模型中创建新的维度带来的同一个业务维度无法共享的问题。
5、支持完整MDX语法及函数库
MDX语法及函数库，是多维数据库计算引擎的核心功能，也是多维数据库语言的工业标准。相当于SQL之于关系型数据库的作用。任何一种多维数据库，如不支持MDX语法，很难具有实际应用价值。Intcube Booster业务规则设置
智达方通多维数据库支持完整的MDX语法及函数库，并支持扩展自定义函数及调用。详细文档参见《智达方通多维数据库Intcube Booster V1.0 mdx函数语法手册》。
6、维度成员命名空间解决多维数据库中维度成员的重名问题
多维数据库设计通常会要求在维度大纲范围内，维度成员名称唯一，以保证查询时的准确定位。但实际业务中，经常会出现：集团总公司->科技部，子公司->科技部 这样的重复名称出现。在实际建模过程中，为了满足维度成员名称的唯一性，不得不将成员名称人为更改以保证其唯一性。但这种做法牺牲了用户实际业务场景描述的客观性，同时也给元数据管理带来了一定困难。
智达方通多维数据库通过维度成员命名空间的设计，实现维度成员名称可重复出现在维度大纲中，但又不破坏维度成员的独特性。解决了上述建模问题，给项目实施带来了便利。
7、补充层次结构(Alternative Hierarchy)解决同一维度沿多路径聚集（汇总）关系计算问题
以时间维度为例，默认为自然日历层级结构：年-季度-月。如需要“财务年度”，并且是以3月或4月作为第一个财务年度的月度等个性设置，以往的做法是手工创建分支并设置共享维度成员。新的维度大纲补充层次结构(Alternative Hierarchy)可以更为结构化地定义维度大纲的主从层次结构，并支持基于维度大纲的主要层级结构，根据条件自动生成补充层次结构。
8、 ReadFrom函数支持更为灵活的跨模型取数
全面预算管理等EPM应用中，不可避免会涉及到不同模型间的数据调用。如何支持并高效运行这一功能，是很多多维数据库产品的一个难题。智达方通多维数据库实现了包括ReadFrom等跨模型读写操作函数，并可在业务规则等计算引擎及查询指令中高效运行，使更为灵活的多维建模方法成为可能。
结语
多维数据库是包含全面预算管理软件在内的企业绩效管理（EPM）系统的底层核心技术，没有多维数据库技术，就无法高效实现全面预算管理软件等EPM系统的功能设计。多维数据库技术的每一项优化和突破，也都会给全面预算管理等EPM应用带来新的提升和变革。专注全面预算系统的研发及预算模型的研究北京智达方通科技有限公司}