“數據”已經成為企業資產的重要組成部分。尤其在數字化轉型階段，企業如何基于數據來驅動業務的創新能力，是企業將數據轉化為真正“資產”，所需要思考的一個問題。
然而，現實是，很多企業的信息資源共享不夠充分，數據價值挖掘不夠深入，數據支撐決策、驅動運營、促進創新的作用還未充分發揮出來。
通過數字化加強企業數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準等數據能力建設，構建一體化數據，可促進數據流通共享，并為數據的價值挖掘提供保障，從而推動企業數字化發展及業務創新。
一體化數據建設亟需六大能力
一體化數據建設需要六大數字化能力體系支撐，包括：頂層設計能力，一體化模型能力，數字化運營能力，行業大數據能力，數據匯聚能力，數據管理能力。
一、一體化數據模型能力，通過全面梳理全產業鏈供應鏈各關鍵環節數據要素，統一數字對象的定義，實體類對象(物料實體對象，人機實體對象，業務實體對象)，流程類對象，服務類對象。基于數據標準和規范進行層級分類，基于行業標識解析進行對象打標識。結合標準、規范、建模方法論構建行業一體數據模型。
二、頂層設計能力。基于企業一體化數據模型，通過業務數據建模，數采，仿真等技術，實現數據驅動的數字化能力建設和優化，并指導全行業應用體系建設。
三、數字化運營能力，基于企業一體化數據模型，通過數用分離的新型數字化架構，行業標識解析體系，云技術等協同建設，提升企業業務應用的數字化能力，一體化數據資源在產業鏈的有序流動及開放共享能力，持續推進業務數據化和數據業務化能力。
四、行業大數據能力，基于企業一體化數據模型及場景化服務需求，打造行業大數據資產化能力，通過大數據技術能力及“數據+算法”構建行業大數據應用體系，推動數據業務化能力。
五、數據匯聚能力，基于邊緣計算、物聯網，5G，大數據技術，云技術等新型技術，結合一體化數據模型和場景化服務需求，實現數據的泛采集和共享。
六、數據管理能力。業務產生的數據和利用，需要規范化，標準化的管理。在一體化數據模型基礎上，通過管理體系的構建，為數字化運營，行業標識解析，行業大數據，數據匯聚，組織運營管理等提供標準，規范，指導和管理的支撐。
用友iuap數據中臺，讓一體化數據建設成為可能
用友YonBIP通過運用新一代數字與智能技術幫助企業客戶實現轉型升級，成就數智企業。iuap云平臺作為YonBIP的支撐底座，提供了3中臺(數據中臺、智能中臺、業務中臺)+3平臺(技術平臺、低代碼開發平臺、連接集成平臺)能力，這成為了構建數智企業的基礎設施。
其中，用友iuap數據中臺，將跨行業、跨領域、跨場景、跨企業的海量異構數據，進行精細化治理和資產化管理，以此推動基于用友YonBIP的全域、全量數據的精確估值、開放共享，促進數據資產的協同增效和保值增值。
數據中臺與傳統的數據系統區別主要在于，數據中臺更多聚焦在業務思維，以能夠快速實現數據的業務價值為目標。數據中臺能力的復用，并實現了對業務的反哺，創造出真正的商業價值。
用友iuap數據中臺提供一體化、端到端的解決方案。從數據的連接和獲取到數據的計算與存儲，從數據的資產化、數據治理到數據工場中的模型開發、任務調度、指標管理，直至頂層的智能分析、企業畫像以及眾多業務領域典型數據場景化應用，用友自主開發的軟件平臺具備完整的端到端數據能力，覆蓋整個數據生命周期管理。
一體化數據建設必經的三個階段
用友iuap數據中臺它不僅是一個技術類的支撐平臺，還是一套以業務需要為導向，包含建設方法、基礎設施、運營體系在內的綜合解決方案，伴隨著企業組織的變革和業務流程的創新。
比如，在上面提到一體化數據建設需要的六大數字化能力中，可以看到“一體化數據模型”最重要的基礎。其它幾個能力都是在此基礎上的能力擴展。
一體化數據模型的構建隨著業務發展，需要不斷持續優化和完善。在一體化數據建設過程中，圍繞一體化數據模型，用友iuap數據中臺將這個過程分為三個建設階段：數據現狀分析，一體化數據建設規劃，一體化數據實施。
第一階段，數據現狀分析?；诟鹘M織業務數字化發展需求，從戰略理解，經營環境分析，業務模式梳理等角度，明確一體化數據建設需求。基于業務現狀的數字化成熟度評估，為數據建設規劃提供必要性的輸入。
第二階段，一體化數據建設規劃?；诂F狀分析，結合整體一體化數據建設方案，進行發展藍圖、基于數據孿生的數據方案規劃設計、數據管理體系設計、一體化平臺規劃設計等規劃。
第三階段，一體化數據實施?；谝巹澰O計，結合組織特點及要求，對標行業最佳實踐，制定項目實施規劃，并通過規范化的項目管理，展開項目實施，并在過程中及時規避風險，保障系統開發質量和上線應用。
提升數據架構能力，讓業務數據化
數據架構是行業數據一體化建設的基礎能力部分，也是數據管理體系的核心能力之一。通過數據架構能力的構建，可以構建出一個完整的行業數據視圖，為業務數據化，數據的互聯互通，數據規范化管理提供指導建議。
用友iuap數據中臺為企業所構建的數據架構，主要包含了數據模型、數據分布、數據集成與共享、元數據管理幾個部分。
一，數據模型。從模型的內容覆蓋顆粒度，一體化數據模型分為主題域模型，概念模型，邏輯模型和物理模型。從應用角度分為組織級模型和系統應用級模型。在模型構建過程中，應建立和維護組織級和應用級模型，建立一套組織遵循組織模型設計的開發和規范，使用組織級數據模型指導應用系統的建設。
二，數據分布?；跀祿Ｐ?，明確數據在系統，組織，流程等方面的分布關系。
三，數據集成與共享。建立全產業鏈一體化組織之間的數據共享機制，并提供相關制度，標準，技術等方面的管理，促進組織間的數據互聯互通。
四，元數據管理。包含了元數據的建設，存儲，整合與控制等一整套流程。構建過程中，通過元數據分類，模型標準，保障不同來源元數據集成和交互，形成元數據全景視圖，提供元數據不同維度的使用和服務，實現元數據規范化管理。
數據價值是否得到充分發揮，也要看閉環做的怎么樣。持續推進業務數據化、數據業務化，構建數據廣泛采集、合理共享、高效利用的新機制，形成數據供給應用閉環。通過數據中臺，在整個閉環過程中，基于一體化數據模型及數據標準，規范化管理，可以實現數據在整個產業鏈供應鏈中的高效生產，流通和應用，以數據驅動業務及商業創新!
