2020年，国家在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，首次将数据与土地、资本、劳动力并列为关键生产要素，并提出加快培育数据要素市场的愿景，此举可谓意义重大。背后的原因是，当下中国企业正从数字化走向智能化，因此对数据的挖掘和利用，不应该只是实现单纯的数据汇集过程，或者只停留在对已有的管理数据挖掘，而是需要将整个数据进行全生命的周期管理，将数据真正转化为实时业务决策，将业务决策再转化为行动，最终转化为业务的成功。事实上，Gartner在2020数据和分析技术十大趋势中就预测，到2022年，公有云服务将会成为90%的数据分析的基石，这表明一种趋势，即越多越多的数据分析服务会迁移到云上；到2023年，33%以上的大型企业机构将聘用分析师实现包括决策建模在内的决策智能；而到2024年底，75%的企业机构将从人工智能（AI）试点转为AI运营，基于流数据的分析基础架构的数量将因此增加5倍。
也正因此，过去几年越来越多的企业用户普遍强化了在数据分析与可视化方面的投资。但与此同时，在IoT、大数据分析等需要对于海量异构数据进行整合、对于性能要求极为苛刻的复杂应用场景中，既有的基础设施可能会面临性能不足的压力。在此背景下，用友与英特尔联手合作，通过新一代硬件选型、软件优化等方式，持续提升方案的性能表现，在为更多用户提供灵活管理和分析处理数据的同时，也真正把数据源源不断的转换为智能和洞察，最终为用户挖掘更多的大数据红利夯实了重要基础。今天，对越来越多的中国企业来说，海量数据中蕴藏了大量的价值金矿已成为共识，而对数据的分析和处理能力直接决定企业挖掘数据商业价值的能力，如果企业想要正确地对数据进行分析，数据分析与可视化项目就是必不可少的一个关键环节。以制造业为例，中国虽然早已成为全球公认的制造业大国，但中国制造业的优势主要体现在制造成本上，甚至主要还是集中在资源密集型、劳动密集型产业。再叠加上最近几年，中国制造业还面临着劳动力和原材料成本上升的双重压力，传统层面的成本优势逐渐消失，这也让制造业的转型刻不容缓。数据分析与可视化在制造业的数智化转型中就能够起到很好的支撑价值，比如通过数据的整合，在数据分析平台上进行数据建模、统计与分析，形成科学的生产制造数据分析报表，辅助生产现场及时处置生产异常，辅助企业管理者快速进行管理决策，助力企业提高制造效率与品质，最终帮助企业实现“降本增效”。
一是，实现生产管理可视化。企业生产制造环节的生产要素数据实时采集，包括智能生产设备的基本信息、状态数据、运行过程数据、异常情况信息、订单信息、工艺文件等。在产线和车间放置生产看板，实现生产过程的数字化、可视化，及时调整生产数据，有序化生产管理。二是，实现企业决策数据化。通过平台的数据接入、数据分析、数据建模、主数据管理等能力，实现数据中有效信息提炼，数据价值挖掘，数据资产沉淀，最终为企业决策提供实时准确的数据支撑。三是，实现生产排单智能化。借助数据分析和可视化项目，企业还能够打通生产管理的全流程，并通过整合内部生产经营数据，打通“人、机、料、法、环”，结合外部市场环境数据，最终建立开放透明、过程可监控的可视化制造体系与管理模式，最终智能生成生产计划，进而构建以客户为中心的智能制造供应链。由此可见，通过进一步释放数据时代的创新红利价值，中国制造业无疑会被实质性地影响和改变，未来中国的制造企业转型升级为智能工厂、实现跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置也有望得以实现，最终推动“中国制造”向“中国智造”的跨越式升级。也正是洞察到包括中国制造业在内数智化转型痛点，用友分析云“应运而生”，该方案是面向行业运营分析场景的全分析服务解决方案，能够基于最新的大数据、云计算等技术，为企业提供灵活、实时、高效的数据分析服务，让企业即使在瞬息万变的商业社会，也能通过海量数据高效、系统地了解业务决策的正确性，充分利用数据价值驱动企业的发展。用友分析云不仅可以完成对数据的展示，还可以识别数据的特性，为用户智能推荐相关图表，通过按业务需求，对不同的可视化图表进行组装，形成汇报决策建议。此外，用友分析云还支持同比、环比等高级计算功能，识别可能出现的业务异常数据，并通过短信、邮件、微信等方式为用户预警。这一功能可“快、全、新、准”地对企业业务本质特征进行定位分析，从而提供数据业务服务，加速企业的数智化转型。
值得一提的是，面向行业化商业分析平台、供应链可视化、计划排程优化等行业场景，用友分析云基于英特尔®️至强®️平台架构基础上，构建了软硬件融合的数据分析与可视化系统，支撑企业海量数据的灵活分析、挖掘，满足在高度动态环境中运营的企业的复杂需求。而得益于用友分析云的高性能数据处理引擎，以及英特尔® 至强® 可扩展处理器的卓越性能，该方案不仅满足数据采集、分析、可视化渲染等带来的性能需求，还能将数据处理时间控制在毫秒级别。在此过程中，用友分析云也发现，随着用户需求的变化，分析场景的越来越多样化和复杂化，数据分析与可视化项目在落地实施中也在性能等方面遭遇了严重挑战，可以从三个维度来做观察：首先，海量数据考验基础设施承载能力。今天，数据分析与可视化平台需要收集来自前台业务系统、后端运营管理 系统、IoT设备等数据源的广泛数据，数据维度、数据量都呈现快速增长的趋势，要对如此海量的数据进行分析，后端基础设施承受着巨大压力。其次，用户对于实时性要求不断提升。为了反映业务运行的实时特征，提供快速、敏捷的决策辅助能力，用户也正在要求更高的实时数据分析能力，同样这也这对于数据分析与可视化系统的性能提出了更高的挑战。最后，新的应用场景需要更强大的性能。其中，3D实时可视化就要求强大的渲染能力，为了获得更好的视觉效果，带来更具参与度、沉浸感的数据可视化体验，目前企业的数据大屏等数据可视化应用普遍强化了3D展示效果，而其带来的负载压力将显著超过2D数据可视化应用。不难发现，随着数据的爆炸，用户对实时性的要求不断提升，以及越来越多新应用场景的出现，企业要真正实现挖掘数据价值，释放数据的新红利，就需要通过对底层技术设施平台与架构的升级，才能更好的满足用户的需求。为了进一步提升分析云的性能表现，降低数据分析与可视化应用的延迟，用友在分析云系统设计中使用了第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器。该处理器提供了8个插槽配置的多插槽内核计数密度，每个处理器最多可达40个核心，与第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器相比，性能、吞吐量和CPU 频率都实现了显著提高。不仅如此，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器还内置AI加速功能，可提供无缝性能基础，有助于加快多云、智能边缘和后端等数据的变革性影响，具体体现在以下几方面：第一，支持更大规模的数据处理。在实际测试中，第三代 英特尔® 至强® 可扩展处理器能够提升更高的事务处理能力，应对更大规模数据集查询、处理所带来的复杂 压力。第二，即时性更高的数据分析。在将处理器升级为第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器之后，用友能够加速分析云的响应速度，显著降低数据洞察生成的延迟，支持 高效的数据监控与决策。第三，降低基础设施的整体TCO成本。由于单服务器节点性能的显著提升，用友能够采购更少的服务器节点，为更大规模的数据分析与可视化应用提供基础算力，从而有助于降低相应的采购、运维等成本。
值得一提的是，为了验证在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器所带来的性能提升，用友使用了分析基准测试。该基准测试模拟了客户对存储在数据表中的数据进行的典型SQL查询，属于IO密集型的负载。而测试数据显示，在典型配置下，相较于上代 CPU，基于第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的用友分析云的性能提升了56%，这是由于第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备更好的微架构，以及更多的内核数量，其较大的缓存可降低缓存未命中率并实现更高的性能，有助于加速IO密集型负载的处理，在大规模数据的处理中提供更高的处理能力、更快的响应速度。更为关键的是，性能的提升也为企业的数智化转型提供了更好的支持。例如，在某水利项目的实施过程中，用友为该项目提供了分析云解决方案，并采用了基于第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的服务器来提供基础算力支撑。该解决方案通过边缘部署的物联网网关，收集分布在全国各个生产设备的风机、水 泵、水质监测仪等IoT设备所产生的海量数据，并通过光纤、4G/5G 等网络发送到总部数据中心的采集平台之中，进行数据分析以及可视化展现，支撑实时监控、智能辅助决策等业务。数据显示，在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器的“加持”之下，该解决方案能够有效应对IoT设备所产生的海量数据所带来的性能压力，保证数据分析与可视化系统的高效运行，确保“数据采集—加工—可视化渲染”流程完成时间在1秒以内，数据处理时间则控制在300ms以内，有助于企业实现生产状态的全局可视化，提升了企业智能运营、决策能力。总的来说，用友与英特尔合作，通过新一代硬件选型、软件优化等方式，不仅让用友分析云的性能更强大，分析更智能，同时也更好地让客户能够把源源不断数据的转换为智能和洞察，由此在未来企业数智化转型中，帮助客户创造出拥有无限想象空间的新业态、新服务和新动能。正如用友网络平台与数据智能事业部产品总监陈楠最后所说：“寻求数智化转型已成为产业和企业的共识。如何在数据的支撑下，简单、便捷、快速地开展商业创新，是所有企业在云时代和数智化浪潮下的核心诉求与竞争力，而用友与英特尔等合作伙伴开展深入合作，聚合企业服务生态圈，将为企业提供随需而用的企业云服务和无处不在的数智价值，并打造数智平台、实现产业互联。”点击了解用友分析云解决方案详情：
https://bizwebcast.intel.cn/intelicx/partnerDetails.html?tc=wibddn2knm&partner=yonyou
申耀的科技观察，由科技与汽车跨界自媒体人申斯基创办，18年企业级科技媒体工作经验，长期专注企业数字化、产业智能化、ICT基础设施、汽车科技内容的观察和思考。
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