科技觀察：

2020年，國家在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》中，首次將數(shù)據(jù)與土地、資本、勞動(dòng)力并列為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，并提出加快培育數(shù)據(jù)要素市場的愿景，此舉可謂意義重大。

背后的原因是，當(dāng)下中國企業(yè)正從數(shù)字化走向智能化，因此對數(shù)據(jù)的挖掘和利用，不應(yīng)該只是實(shí)現(xiàn)單純的數(shù)據(jù)匯集過程，或者只停留在對已有的管理數(shù)據(jù)挖掘，而是需要將整個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命的周期管理，將數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)決策，將業(yè)務(wù)決策再轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，最終轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)的成功。

事實(shí)上，Gartner在2020數(shù)據(jù)和分析技術(shù)十大趨勢中就預(yù)測，到2022年，公有云服務(wù)將會(huì)成為90%的數(shù)據(jù)分析的基石，這表明一種趨勢，即越多越多的數(shù)據(jù)分析服務(wù)會(huì)遷移到云上；到2023年，33%以上的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)將聘用分析師實(shí)現(xiàn)包括決策建模在內(nèi)的決策智能；而到2024年底，75%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將從人工智能（AI）試點(diǎn)轉(zhuǎn)為AI運(yùn)營，基于流數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)架構(gòu)的數(shù)量將因此增加5倍。

[[426450]]

也正因此，過去幾年越來越多的企業(yè)用戶普遍強(qiáng)化了在數(shù)據(jù)分析與可視化方面的投資。但與此同時(shí)，在IoT、大數(shù)據(jù)分析等需要對于海量異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、對于性能要求極為苛刻的復(fù)雜應(yīng)用場景中，既有的基礎(chǔ)設(shè)施可能會(huì)面臨性能不足的壓力。

在此背景下，用友與英特爾聯(lián)手合作，通過新一代硬件選型、軟件優(yōu)化等方式，持續(xù)提升方案的性能表現(xiàn)，在為更多用戶提供靈活管理和分析處理數(shù)據(jù)的同時(shí)，也真正把數(shù)據(jù)源源不斷的轉(zhuǎn)換為智能和洞察，最終為用戶挖掘更多的大數(shù)據(jù)紅利夯實(shí)了重要基礎(chǔ)。

釋放數(shù)據(jù)時(shí)代創(chuàng)新紅利價(jià)值

今天，對越來越多的中國企業(yè)來說，海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏了大量的價(jià)值金礦已成為共識，而對數(shù)據(jù)的分析和處理能力直接決定企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的能力，如果企業(yè)想要正確地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目就是必不可少的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

以制造業(yè)為例，中國雖然早已成為全球公認(rèn)的制造業(yè)大國，但中國制造業(yè)的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在制造成本上，甚至主要還是集中在資源密集型、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。再疊加上最近幾年，中國制造業(yè)還面臨著勞動(dòng)力和原材料成本上升的雙重壓力，傳統(tǒng)層面的成本優(yōu)勢逐漸消失，這也讓制造業(yè)的轉(zhuǎn)型刻不容緩。

數(shù)據(jù)分析與可視化在制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型中就能夠起到很好的支撐價(jià)值，比如通過數(shù)據(jù)的整合，在數(shù)據(jù)分析平臺上進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計(jì)與分析，形成科學(xué)的生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)分析報(bào)表，輔助生產(chǎn)現(xiàn)場及時(shí)處置生產(chǎn)異常，輔助企業(yè)管理者快速進(jìn)行管理決策，助力企業(yè)提高制造效率與品質(zhì)，最終幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)“降本增效”。

[[426451]]

一是，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)管理可視化。企業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，包括智能生產(chǎn)設(shè)備的基本信息、狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)行過程數(shù)據(jù)、異常情況信息、訂單信息、工藝文件等。在產(chǎn)線和車間放置生產(chǎn)看板，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的數(shù)字化、可視化，及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)數(shù)據(jù)，有序化生產(chǎn)管理。

二是，實(shí)現(xiàn)企業(yè)決策數(shù)據(jù)化。通過平臺的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、主數(shù)據(jù)管理等能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有效信息提煉，數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，最終為企業(yè)決策提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

三是，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)排單智能化。借助數(shù)據(jù)分析和可視化項(xiàng)目，企業(yè)還能夠打通生產(chǎn)管理的全流程，并通過整合內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，打通“人、機(jī)、料、法、環(huán)”，結(jié)合外部市場環(huán)境數(shù)據(jù)，最終建立開放透明、過程可監(jiān)控的可視化制造體系與管理模式，最終智能生成生產(chǎn)計(jì)劃，進(jìn)而構(gòu)建以客戶為中心的智能制造供應(yīng)鏈。

由此可見，通過進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)新紅利價(jià)值，中國制造業(yè)無疑會(huì)被實(shí)質(zhì)性地影響和改變，未來中國的制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級為智能工廠、實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)價(jià)值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化配置也有望得以實(shí)現(xiàn)，最終推動(dòng)“中國制造”向“中國智造”的跨越式升級。

數(shù)據(jù)分析與可視化三重挑戰(zhàn)

也正是洞察到包括中國制造業(yè)在內(nèi)數(shù)智化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)，用友分析云“應(yīng)運(yùn)而生”，該方案是面向行業(yè)運(yùn)營分析場景的全分析服務(wù)解決方案，能夠基于最新的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，為企業(yè)提供靈活、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，讓企業(yè)即使在瞬息萬變的商業(yè)社會(huì)，也能通過海量數(shù)據(jù)高效、系統(tǒng)地了解業(yè)務(wù)決策的正確性，充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。

用友分析云不僅可以完成對數(shù)據(jù)的展示，還可以識別數(shù)據(jù)的特性，為用戶智能推薦相關(guān)圖表，通過按業(yè)務(wù)需求，對不同的可視化圖表進(jìn)行組裝，形成匯報(bào)決策建議。此外，用友分析云還支持同比、環(huán)比等高級計(jì)算功能，識別可能出現(xiàn)的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù)，并通過短信、郵件、微信等方式為用戶預(yù)警。這一功能可“快、全、新、準(zhǔn)”地對企業(yè)業(yè)務(wù)本質(zhì)特征進(jìn)行定位分析，從而提供數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)，加速企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

值得一提的是，面向行業(yè)化商業(yè)分析平臺、供應(yīng)鏈可視化、計(jì)劃排程優(yōu)化等行業(yè)場景，用友分析云基于英特爾®️至強(qiáng)®️平臺架構(gòu)基礎(chǔ)上，構(gòu)建了軟硬件融合的數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)，支撐企業(yè)海量數(shù)據(jù)的靈活分析、挖掘，滿足在高度動(dòng)態(tài)環(huán)境中運(yùn)營的企業(yè)的復(fù)雜需求。而得益于用友分析云的高性能數(shù)據(jù)處理引擎，以及英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器的卓越性能，該方案不僅滿足數(shù)據(jù)采集、分析、可視化渲染等帶來的性能需求，還能將數(shù)據(jù)處理時(shí)間控制在毫秒級別。

在此過程中，用友分析云也發(fā)現(xiàn)，隨著用戶需求的變化，分析場景的越來越多樣化和復(fù)雜化，數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目在落地實(shí)施中也在性能等方面遭遇了嚴(yán)重挑戰(zhàn)，可以從三個(gè)維度來做觀察：

首先，海量數(shù)據(jù)考驗(yàn)基礎(chǔ)設(shè)施承載能力。今天，數(shù)據(jù)分析與可視化平臺需要收集來自前臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)、后端運(yùn)營管理 系統(tǒng)、IoT設(shè)備等數(shù)據(jù)源的廣泛數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)量都呈現(xiàn)快速增長的趨勢，要對如此海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，后端基礎(chǔ)設(shè)施承受著巨大壓力。

其次，用戶對于實(shí)時(shí)性要求不斷提升。為了反映業(yè)務(wù)運(yùn)行的實(shí)時(shí)特征，提供快速、敏捷的決策輔助能力，用戶也正在要求更高的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力，同樣這也這對于數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)的性能提出了更高的挑戰(zhàn)。

最后，新的應(yīng)用場景需要更強(qiáng)大的性能。其中，3D實(shí)時(shí)可視化就要求強(qiáng)大的渲染能力，為了獲得更好的視覺效果，帶來更具參與度、沉浸感的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)，目前企業(yè)的數(shù)據(jù)大屏等數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用普遍強(qiáng)化了3D展示效果，而其帶來的負(fù)載壓力將顯著超過2D數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。

不難發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)據(jù)的爆炸，用戶對實(shí)時(shí)性的要求不斷提升，以及越來越多新應(yīng)用場景的出現(xiàn)，企業(yè)要真正實(shí)現(xiàn)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，釋放數(shù)據(jù)的新紅利，就需要通過對底層技術(shù)設(shè)施平臺與架構(gòu)的升級，才能更好的滿足用戶的需求。

“加持”至強(qiáng)后系統(tǒng)更強(qiáng)大

為了進(jìn)一步提升分析云的性能表現(xiàn)，降低數(shù)據(jù)分析與可視化應(yīng)用的延遲，用友在分析云系統(tǒng)設(shè)計(jì)中使用了第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器。該處理器提供了8個(gè)插槽配置的多插槽內(nèi)核計(jì)數(shù)密度，每個(gè)處理器最多可達(dá)40個(gè)核心，與第二代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器相比，性能、吞吐量和CPU 頻率都實(shí)現(xiàn)了顯著提高。不僅如此，第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器還內(nèi)置AI加速功能，可提供無縫性能基礎(chǔ)，有助于加快多云、智能邊緣和后端等數(shù)據(jù)的變革性影響，具體體現(xiàn)在以下幾方面：

第一，支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。在實(shí)際測試中，第三代 英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器能夠提升更高的事務(wù)處理能力，應(yīng)對更大規(guī)模數(shù)據(jù)集查詢、處理所帶來的復(fù)雜 壓力。

第二，即時(shí)性更高的數(shù)據(jù)分析。在將處理器升級為第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器之后，用友能夠加速分析云的響應(yīng)速度，顯著降低數(shù)據(jù)洞察生成的延遲，支持 高效的數(shù)據(jù)監(jiān)控與決策。

第三，降低基礎(chǔ)設(shè)施的整體TCO成本。由于單服務(wù)器節(jié)點(diǎn)性能的顯著提升，用友能夠采購更少的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析與可視化應(yīng)用提供基礎(chǔ)算力，從而有助于降低相應(yīng)的采購、運(yùn)維等成本。

值得一提的是，為了驗(yàn)證在第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器所帶來的性能提升，用友使用了分析基準(zhǔn)測試。該基準(zhǔn)測試模擬了客戶對存儲在數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行的典型SQL查詢，屬于IO密集型的負(fù)載。而測試數(shù)據(jù)顯示，在典型配置下，相較于上代 CPU，基于第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器的用友分析云的性能提升了56%，這是由于第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器具備更好的微架構(gòu)，以及更多的內(nèi)核數(shù)量，其較大的緩存可降低緩存未命中率并實(shí)現(xiàn)更高的性能，有助于加速IO密集型負(fù)載的處理，在大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理中提供更高的處理能力、更快的響應(yīng)速度。

更為關(guān)鍵的是，性能的提升也為企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了更好的支持。例如，在某水利項(xiàng)目的實(shí)施過程中，用友為該項(xiàng)目提供了分析云解決方案，并采用了基于第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器的服務(wù)器來提供基礎(chǔ)算力支撐。該解決方案通過邊緣部署的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，收集分布在全國各個(gè)生產(chǎn)設(shè)備的風(fēng)機(jī)、水 泵、水質(zhì)監(jiān)測儀等IoT設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并通過光纖、4G/5G 等網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到總部數(shù)據(jù)中心的采集平臺之中，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以及可視化展現(xiàn)，支撐實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能輔助決策等業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)顯示，在第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器的“加持”之下，該解決方案能夠有效應(yīng)對IoT設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)所帶來的性能壓力，保證數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)的高效運(yùn)行，確保“數(shù)據(jù)采集—加工—可視化渲染”流程完成時(shí)間在1秒以內(nèi)，數(shù)據(jù)處理時(shí)間則控制在300ms以內(nèi)，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)的全局可視化，提升了企業(yè)智能運(yùn)營、決策能力。

總的來說，用友與英特爾合作，通過新一代硬件選型、軟件優(yōu)化等方式，不僅讓用友分析云的性能更強(qiáng)大，分析更智能，同時(shí)也更好地讓客戶能夠把源源不斷數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換為智能和洞察，由此在未來企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中，幫助客戶創(chuàng)造出擁有無限想象空間的新業(yè)態(tài)、新服務(wù)和新動(dòng)能。

正如用友網(wǎng)絡(luò)平臺與數(shù)據(jù)智能事業(yè)部產(chǎn)品總監(jiān)陳楠最后所說：“尋求數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的共識。如何在數(shù)據(jù)的支撐下，簡單、便捷、快速地開展商業(yè)創(chuàng)新，是所有企業(yè)在云時(shí)代和數(shù)智化浪潮下的核心訴求與競爭力，而用友與英特爾等合作伙伴開展深入合作，聚合企業(yè)服務(wù)生態(tài)圈，將為企業(yè)提供隨需而用的企業(yè)云服務(wù)和無處不在的數(shù)智價(jià)值，并打造數(shù)智平臺、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。”

點(diǎn)擊了解用友分析云解決方案詳情：

https://bizwebcast.intel.cn/intelicx/partnerDetails.html?tc=wibddn2knm&partner=yonyou

點(diǎn)擊下方鏈接，獲取解決方案白皮書！

用友利用第三代英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器打造高效分析云解決方案 (intel.cn)