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1. 概述
“数据”曾经成为企业资产的重要组成部分。尤其在数字化转型阶段，企业如何基于数据来驱动业务的创新能力，是企业将数据转化为真正“资产”，所须要思考的一个问题。
然而，事实是，很多企业的信息资源共享不够充沛，数据价值开掘不够深刻，数据撑持决策、驱动经营、促成翻新的作用还未充分发挥进去。
通过数字化增强企业数据架构、数据利用、数据安全、数据品质、数据规范等数据能力建设，构建一体化数据，可促成数据流通共享，并为数据的价值开掘提供保障，从而推动企业数字化倒退及业务翻新。
2. 一体化数据建设亟需六大能力
一体化数据建设须要六大数字化能力体系撑持，包含：顶层设计能力，一体化模型能力，数字化经营能力，行业大数据能力，数据汇聚能力，数据管理能力。
01 一体化数据模型能力
通过全面梳理全产业链供应链各关键环节数据因素，对立数字对象的定义，实体类对象（物料实体对象，人机实体对象，业务实体对象），流程类对象，服务类对象。基于数据规范和标准进行层级分类，基于行业标识解析进行对象打标识。联合规范、标准、建模方法论构建行业一体数据模型。
02 顶层设计能力
基于企业一体化数据模型，通过业务数据建模，数采，仿真等技术，实现数据驱动的数字化能力建设和优化，并领导全行业利用体系建设。
03 数字化经营能力
基于企业一体化数据模型，通过数用拆散的新型数字化架构，行业标识解析体系，云技术等协同建设，晋升企业业务利用的数字化能力，一体化数据资源在产业链的有序流动及凋谢共享能力，继续推动业务数据化和数据业务化能力。
04 行业大数据能力
基于企业一体化数据模型及场景化服务需要，打造行业大数据资产化能力，通过大数据技术能力及“数据 + 算法”构建行业大数据利用体系，推动数据业务化能力。
05 数据汇聚能力
基于边缘计算、物联网，5G，大数据技术，云技术等新型技术，联合一体化数据模型和场景化服务需要，实现数据的泛采集和共享。
06 数据管理能力
业务产生的数据和利用，须要规范化，标准化的治理。在一体化数据模型根底上，通过管理体系的构建，为数字化经营，行业标识解析，行业大数据，数据汇聚，组织经营治理等提供规范，标准，领导和治理的撑持。
3. 用友 iuap 数据中台，让一体化数据建设成为可能
用友 YonBIP 通过使用新一代数字与智能技术帮忙企业客户实现转型降级，成就数智企业。iuap 云平台作为 YonBIP 的撑持底座，提供了 3 中台（数据中台、智能中台、业务中台）+ 3 平台（技术平台、低代码开发平台、连贯集成平台）能力，这成为了构建数智企业的基础设施。
其中，用友 iuap 数据中台，将跨行业、跨畛域、跨场景、跨企业的海量异构数据，进行精细化治理和资产化治理，以此推动基于用友 YonBIP 的全域、全量数据的准确估值、凋谢共享，促成数据资产的协同增效和保值增值。
数据中台与传统的数据系统区别次要在于，数据中台更多聚焦在业务思维，以可能疾速实现数据的业务价值为指标。数据中台能力的复用，并实现了对业务的反哺，发明出真正的商业价值。
用友 iuap 数据中台提供一体化、端到端的解决方案。从数据的连贯和获取到数据的计算与存储，从数据的资产化、数据治理到数据工场中的模型开发、任务调度、指标治理，直至顶层的智能剖析、企业画像以及泛滥业务畛域典型数据场景化利用，用友自主开发的软件平台具备残缺的端到端数据能力，笼罩整个数据生命周期治理。
4. 一体化数据建设必经的三个阶段
用友 iuap 数据中台它不仅是一个技术类的撑持平台，还是一套以业务须要为导向，蕴含建设办法、基础设施、经营体系在内的综合解决方案，随同着企业组织的改革和业务流程的翻新。
比方，在下面提到一体化数据建设须要的六大数字化能力中，能够看到“一体化数据模型”最重要的根底。其它几个能力都是在此基础上的能力扩大。
一体化数据模型的构建随着业务倒退，须要一直继续优化和欠缺。在一体化数据建设过程中，围绕一体化数据模型，用友 iuap 数据中台将这个过程分为三个建设阶段：数据现状剖析，一体化数据建设布局，一体化数据施行。
01 第一阶段，数据现状剖析
基于各组织业务数字化倒退需要，从策略了解，经营环境剖析，业务模式梳理等角度，明确一体化数据建设需要。基于业务现状的数字化成熟度评估，为数据建设布局提供必要性的输出
02 第二阶段，一体化数据建设布局
基于现状剖析，联合整体一体化数据建设计划，进行倒退蓝图、基于数据孪生的数据计划规划设计、数据管理体系设计、一体化平台规划设计等布局。
03 第三阶段，一体化数据施行
基于规划设计，联合组织特点及要求，对标行业最佳实际，制订我的项目实施规划，并通过规范化的项目管理，开展我的项目施行，并在过程中及时躲避危险，保障系统开发品质和上线利用。
5. 晋升数据架构能力，让业务数据化
数据架构是行业数据一体化建设的根底能力局部，也是数据管理体系的外围能力之一。通过数据架构能力的构建，能够构建出一个残缺的行业数据视图，为业务数据化，数据的互联互通，数据规范化治理提供领导倡议。
用友 iuap 数据中台为企业所构建的数据架构，次要蕴含了数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理几个局部。
01 数据模型
从模型的内容笼罩颗粒度，一体化数据模型分为主题域模型，概念模型，逻辑模型和物理模型。从利用角度分为组织级模型和零碎利用级模型。在模型构建过程中，应建设和保护组织级和利用级模型，建设一套组织遵循组织模型设计的开发和标准，应用组织级数据模型领导利用零碎的建设。
02 数据分布
基于数据模型，明确数据在零碎，组织，流程等方面的散布关系。
03 数据集成与共享
建设全产业链一体化组织之间的数据共享机制，并提供相干制度，规范，技术等方面的治理，促成组织间的数据互联互通。
04 元数据管理
蕴含了元数据的建设，存储，整合与管制等一整套流程。构建过程中，通过元数据分类，模型规范，保障不同起源元数据集成和交互，造成元数据全景视图，提供元数据不同维度的应用和服务，实现元数据规范化治理。
数据价值是否失去充分发挥，也要看闭环做的怎么样。继续推动业务数据化、数据业务化，构建数据宽泛采集、正当共享、高效利用的新机制，造成数据供应利用闭环。通过数据中台，在整个闭环过程中，基于一体化数据模型及数据规范，规范化治理，能够实现数据在整个产业链供应链中的高效生产，流通和利用，以数据驱动业务及商业翻新！
