发挥AI势能，实现价值替代，国产多维数据库有戏

云数智观察 2023-05-16

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这是发生在不久前刚刚结束的用友BIP技术大会上的一场别开生面的“人机对话”。

智能分析云助手：您好，我是智能分析云助手。

用友BIP大财税产品总监黄贞发：看一下公司的财务综合分析。

智能分析云助手：好的。财务综合分析图已展开，请查验。

大屏幕上，公司的整体财务状况及相关统计数据一目了然。

智能分析云助手：疫情缓解后，经济增长加速，行业内本季度出现了同比15%的增长，但是本公司的营收规模及利润并未出现相应的高增长，相反营收出现了10%的降幅。

黄贞发：分析一下原因。

于是，智能分析云助手开始了鞭辟入里的分析，有理有据，并且还给出了改进建议。

用友BIP大财税产品总监黄贞发演示的是一个典型的数智员工场景，它以底层的多维数据库为支撑，再加上数据分析与AI分析，以实现财务智能化，从而为我们打开了一个无人值守的财务管理新世界。

多维数据

加速数据决策

当前，各行各业的数智化转型正不断走向深入。在这一过程中，加速数字技术与财务管理的深度融合，进而推动财务的数智化转型，已成为国央企及重点行业头部企业构建世界一流财务体系的必然选择。顺理成章，世界一流的财务体系更需要一个强大的数智化底座作为支撑。能够帮助企业快速提炼有用的信息，并实现高效应用分析的多维数据库，则是这个底座中不可或缺的一项核心支撑力，也是企业精细化管理的迫切需求。

所谓多维数据库，即可以从多个维度对业务数据做好标记、归类，并进行规整化存储，基于内嵌的计算引擎，对外提供包括数据增删改查、切片、钻取等一系列操作在内的数据服务。从企业的实际应用来看，多维数据库在EPM（企业绩效管理）领域的计划预算、合并报表以及作业成本分析等场景中正发挥着越来越重要的作用。

为了更好地理解什么是多维数据库，可以将它与传统的二维关系型数据库进行一下对比。首先，两者适用的主场景不一样：关系型数据库主要适用于TP应用，比如采购、销售、应收应付等；而多维数据库主要适用于EPM的合并报表、计划预算以及各种模拟测算和多维分析。其次，数据模型不同：关系型数据库是以行的方式来存储数据，全量数据主要存储在磁盘上；而多维数据库根据存储结构可分为列存式存储和多维结构存储，全量数据一般都存储在内存中(不同厂商的实现策略不尽相同)。最后，技术规范不同：关系型数据库一般都是商用或者开源的，支持SQL规范；多维数据库目前主要是厂家将多维数据库与应用深度整合，提供整体解决方案，一般不单独销售，通常除了会提供MDX、XMLA、Olap4J等规范接口外，还会提供一系列的原生API(效率更高)。

黄贞发指出：“在VUCA时代，企业会面临更多的不确定性，因此更需要在错综复杂的数据中快速寻找有用的信息，进行高效地分析，寻找解决业务问题的答案。”归纳来说，多维数据库具有以下天然优势：降噪——面对海量的数据信息，多维数据库可以将财务核心的决策所需信息抽象成多维数据库中的维度和维值，基于明细数据，按照业务的属性进行初步聚合，从而将冗余、复杂的信息过滤掉；快速反馈——基于内存计算，可以快速返回查询结果，提高查询性能，满足业务实时性的要求；易于理解——多维数据库中的每一个维度就代表一种业务属性，比如产品、客户或区域都可以作为一个维度，便于查询和理解；多角度——多维数据库提供了丰富的数据切片、切块和钻取操作，所谓“横看成岭侧成峰”，一个数据有N个标签，使得分析人员可以轻松地从不同角度和维度对数据进行探索，也更便于管理。

正如用友所提：实现高效流程自动化和快速反应，加速数据决策。这正是多维数据库的价值所在。

路漫漫其修远

价值替代才是根本

“多维数据库的兴起，是因为流程型业务日积月累的数据需要更高效地处理和分析。多维数据库并不仅仅是一种新的技术，更重要的，它是管理价值的一种灵活体现，是由企业战略层提出，并且需要从战略层到经营层逐层贯彻执行的。”黄贞发进一步解释说，“多维数据库是一个顶级的管理类系统，高度抽象，技术能力、逻辑能力的门槛比较高。”

正因为如此，在经济发达、精细化管理相对成熟的欧美市场，多维数据库已经形成了规模化的应用。但是在中国，将先进管理思想的融入多维数据库的应用正在快速发展过程中。黄贞发坚信，随着国内企业数智化水平的进化，多维数据库未来在中国会有更大的发展空间。

作为国内管理软件厂商中率先“吃螃蟹”的，用友较早就开始了在多维数据库领域的布局与研发，并且选择了“纯内存多维结构存储多维数据库”这条道路。因为在应对复杂场景时，内存计算尤其是纯内存的技术架构具有非常明显的优势，而且基于多维结构构建的多维数据库，相比列式存储结构的多维数据库，在计算速度、存储成本等各方面也更具优势。

基于多年来服务众多超大型央国企的经验，以及在多样化场景下的反复磨炼，用友的多维数据库产品逐渐成熟、完善，如今已跻身国内多维数据库市场的领先行列。

回顾用友BIP多维数据库的发展历程，黄贞发十分感慨。他将用友BIP多维数据库起步的第一个阶段概括为“洞悉先机，躬身入局，初具能力”。21世纪初，随着管理水平的提升，企业对多维应用的需求逐步显现，此时国际顶级的EPM产品也开始陆续进入中国市场。同期，用友启动了相关产品的研发，于2004年8月，发布了基于多维技术的预算管理、BI等产品，并且积累了大量的多维应用场景。

一方面，国外先进产品大量涌入并快速占领市场；另一方面，中国企业的管理水平相对有限，对多维应用的需求还在孕育期。因此在这个阶段，用友秉持学习的心态，正视与国际EPM产品的差距，持续跟进多维数据库、内存计算以及数据存储技术的演进，为日后实现突破积蓄力量。

随着用友对应用场景的理解更加深入，对国际领先产品持续研究，以及在新一代多维数据库及EPM软件开发方面的经验日益丰富，用友BIP多维数据库的发展步入了快车道，实现技术突破与国际化替代成为其新的使命。在用友BIP企业绩效产品部和平台技术部门等多个团队的共同努力下，2019年，用友BIP多维数据库产品经测试已具备国际同类产品的能力，基本能够实现对国际化产品的替换。这一阶段也堪称用友BIP多维数据库“厚积薄发，深度优化，比肩一流”的关键攀升阶段。

国际市场风云变幻，国产化信创大潮汹涌澎湃，用友抓住这一有利时机，不断加大投入，快速升级迭代产品，发布了V3版本——国际化多维引擎(存算一体版)，基于自有专利技术的MDS引擎和多维卷积算法，大幅度优化了产品性能，改善了内存管理、数据存储机制等。用友BIP多维数据库也迈入了“升级迭代，全面超越,成就世界级”的崭新发展阶段。“在这个阶段，我们并不满足于产品层面的功能替代，而是要在更多的行业客户中实现价值替代。”黄贞发举例说，“很多大型央国企都对多维应用提出了更高的要求。我们一方面瞄准国际领先产品，另一方面从中国客户的实际需求出发，在架构上创新，在应用上优化，秉承开放的原则，打造世界级的多维数据库产品，同时又不失中国特色。”

从2004年开始到现在，用友BIP多维数据库的发展经历了一个漫长的阶段，从最初的学习、模仿，到后来的独立自主研发、攻克“卡脖子”技术难关，再到现在能够与国际化产品相媲美，用友BIP多维数据库确立自己的差异化竞争优势。

2022年，用友联合中国软件评测中心，基于信创平台(海光硬件+银河麒麟操作系统)做了专项测试，其多维数据库基于用友自研MDS引擎专利技术，写入1亿基础数据的速度约为250w/s，在1亿数据中检索100万数据耗时约360毫秒；用友BIP多维数据库基于其自研多维卷积算法(专利)，1亿Base数据顶级聚合小于1秒。在实际应用中，某一级央企在典型的复杂计算场景下，基于用友BIP多维数据库达到的性能是某国际厂商产品的5倍多。

“唯快不破”似乎是多维数据库给人留下的最深印象。对此，游志强指出，“快”虽然是多维数据库追求的一个目标，但并不是唯一的目标。用友BIP多维数据库目前能够支持千亿级数据（后续还会继续提升），并且具有强大而灵活的计算引擎，能够很好地满足各种业务场景的需求。更重要的是，用友BIP多维数据库在不同数据量规模下具有更高的性价比，且从多个方面保障了数据库本身的安全可靠，这才是用友BIP多维数据库受到大型企业客户青睐的重要原因。

AI使能

为多维数据库注入思想

国内某央企在做合并报告时，采用某国际化产品用时25分钟，而采用用友BIP多维数据库只花费了10分钟，超出其预期。“我们所说的价值替代，不是产品功能相当，而是要全面超越，给客户带来更多的收益。”黄贞发如是说。实际上，用友BIP多维数据库确实在核心能力上做到了全面替代，包括多维建模、规则引擎、即席分析等。用友BIP多维数据库基于BIP领先技术，具有高性能、高安全（自研、可控）等特性，并且支持云原生，做了大量国产化适配的工作，实现了场景化、图形化、智能化和“用户+AI”友好。

针对私有云客户，用友BIP多维数据库能够满足复杂的业务和管理需求；针对公有云客户，用友维数据库采用模型和规则预置技术，进行了场景深度优化，开箱即用。

从用友的大量成功实践来看，多维数据库可以用于企业绩效管理平台，基于多维数据、规则引擎和报告呈现能力，将企业级大数据做完整的呈现，这在零售行业应用得比较普遍；基于多维数据库技术还能实现更深层次的数据加工和处理，比如助力大型航空企业实现作业成本分析；基于数据与智能的融合，多维数据库还能很好地支撑财务智能化。

用友BIP多维数据库的一大特色就是融入了智能化能力，可以帮助客户实现智能分析、智能预测。尤其是基于预算模型，进行销量预测、采购预测、资金流入流出预测等，更需要拥有极强的AI能力，而这些都是国际化产品所不具备的。“多维数据库与智能分析相结合是一个典型的场景。”黄贞发举例说，“在智能分析云助手的演示中，数智员工具有专业水平的财务分析能力，能够根据营收规模、销量、利润等，分析企业到底存在的是效率问题，还是销售渠道问题。在这种场景下，一个多维模型其实本身蕴含着一套管理思想。我们的想法是基于数据模型，将人的知识和想法做成图谱放到AI中，以满足复杂管理的需要。”

多维数据库本身是没有思想的，只是提供了很好的数据基础。为其植入管理思想，再加上丰富的业务分析模型、智能化的展现和AI分析，充分发挥多维数据的价值，正是用友BIP多维数据库努力的方向和目标。以多维数据库为依托，再加上数据分析与AI能力，成就了数智员工这一场景。诸如此类需要将数据和智能相融合，并嵌入更多分析模式和AI的应用场景层出不穷。

数据智能时代

多维数据能力是“试金石”

随着数据成为企业重要的战略资产，应用多维数据库的重要性和必要性将进一步凸显。作为数据底座，必须具备三大核心能力——多维建模、规则引擎的能力、多维呈现的能力。这也正是用友iuap平台作为企业数智化底座，实现数据驱动价值的重要支撑。

当前，多维数据库市场发展方兴未艾。展望其前景，黄贞发归纳了以下三个方面：

首先，数据交互、数据智能时代已经来临，AI使能的EPM发展值得特别关注。基于数据进行模拟测算、推演，以及实时分析、决策将成为企业的刚需。从用友的角度，将持续运用人工智能和大数据分析技术，丰富算法模型，如建立决策树、随机森林、BP神经网络、 XGBoost、LightGBM、LSTM 等算法模型 ,更好地实现目标测算及其他算法的延展。

其次，未来，基于多维数据的应用场景将更加丰富，返利、资金计划、盈利分析、作业成本分析等都离不开多维数据库。

最后，随着自然语言处理、语音识别、深度学习等智能化技术持续演进，将自然语音处理和语音识别相结合，实现语音唤醒一站式财务报告合并，并使用深度学习与增强学习技术实现智能预测，以及使用强化学习技术实现智能决策应用，将成为业界研究和探索的方向。

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