用友BQ商业分析

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用友BQ商业分析

发布人：致友发布时间：

商业分析为企业的管理决策提供企业级的统一支持: 近几年来，“大数据”成为最热的技术词汇之一，在“大数据”时代，数据不仅仅由互联网产生，汽车、物流、工业设备、道路交通监控等设备上装有无数的传感器，其产生的数据信息也是海量的。从TB 级别跃升到了PB 级别，传统的数量级已经无法衡量如今社会各行各业产生的庞大数据，“大数据”时代的来临，给各行各业都带来了巨大的冲击，衡量一个企业的实力，其拥有的资源、财力不再成为最重要的标准，数据才是在“大数据”时代最为看重的竞争力。

面对“大数据”时代的到来，商业分析产品不单单要帮助企业实现对数据的整合，更重要的通过深入挖掘和利用更加多样和大量的数据来获取信息，获得更深层次的洞察力，帮助企业寻求管理模式的创新。用友公司应用领先的大数据处理技术、云计算技术、实时分析技术、移动应用技术针对集团型企业的经营大数据分析需求开发出新一代商业分析产品BQ，为用户提供更全面、更高效的商业分析产品BQ和整体解决方案。

用友企业经营大数据分析产品BQ在大数据处理平台的基础上，结合企业实际情况，帮助企业进行主数据建设、数据质量改善等数据的优化治理，从而建立良好的数据仓库体系结构；进而通过高效的商业分析平台，借助成熟的商业分析模型及分析主题，帮助企业在海量的数据中发掘有价值的知识信息。

通过扩展的移动端的服务模式和列存储的数据处理方式，您可以实时数据分析，随时随地分析决策，辅助企业实现差异化竞争，帮助企业轻松面对多变市场。

同时，用友特色的持续运营服务将伴随着企业的成长，持续为企业提供最适合的商业分析解决方案，为企业持续发展保驾护航。

用友BQ是基于UAP平台，面向集团型企业和公共组织的商业分析平台和应用套件。用友BQ利用大数据处理技术，能够将各类数据进行快速整合，实现对海量数据的加速处理与实时分析。

用友BQ能够帮助企业将各类数据进行快速整合，并根据不同业务分析场景的需要，通过查询、报表、报告、多维分析、仪表板、嵌入式分析等丰富的展示分析手段提供所需信息，灵活快速地响应企业管理和业务变化，为企业搭建一套完善的企业经营大数据决策分析体系。

通过用友BQ商业分析平台可以帮助您快速、准确地对市场做出判断。用友BQ商业分析平台覆盖了数据整合、分析、报表等商业分析全功能。凭借组件化、平台化的设计思想，可以为您打造按需定制、灵活扩展的商业分析系统，让您轻松应对业务整合与优化。而且通过扩展的移动端的服务模式，可以灵活快速的让企业随时、随地进行分析决策。同时通过列存储的数据处理方式，让企业实现实时数据分析的愿望。

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业务数据层：

结构化数据：NC系统、MES生产执行系统CRM客户关系管理等业务系统的业务数据；半结构化数据：来自互联网的数据，电子文档；非结构化数据：来自多媒体的数据等
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数据处理层：

按照业务分析要求，将业务数据进行重新组织、归纳，输出标准的多维数据结构，并把技术的数据组织成面向业务的数据，以供业务人员查询分析使用。
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分析模型层：

针对不同的业务数据进行归纳汇总，完全以业务为导向，基于行业背景及ERP管理经验，提炼、总结、建立全面的业务分析预测模型，挖掘数据价值，提供决策数据信息。
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分析服务层：
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利用全面的数据分析工具及分析计算服务，即便是不懂技术的人，也可以轻松完成分析型应用的开发。
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业务展现层：

通过丰富的数据可视化工具和操作功能，为企业各级管理层呈现分析结果。
用友BQ（BQ: Business Quotient, 商业智慧）是基于UAP平台，面向企业和公共组织的商业分析平台和应用套件。BQ利用大数据处理技术AE（AE: Acceleration Engine, 加速引擎），将各类数据进行快速整合，实现对海量数据的加速处理与实时分析，再通过丰富的数据可视化手段，提供商业分析决策支持所需的数据和信息，灵活快速地响应管理和业务变化，为企业和公共组织搭建一套灵活、完善的辅助决策分析体系。

用友BQ八大关键特性
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实时分析：

BQ商业分析平台可以灵活的通过多维建模功能，建立由多个维度和指标组成的多维数据分析模型，通过分析模型，进而在展现层进行可视化分析。
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数据可视化：

BQ商业分析平台结合实际业务需要，通过丰富的报表、报告、多维分析、仪表板等工具综合展现，将信息直观的呈现出来，让企业不同角色的人员能够实时、准确的了解企业经营和业务拓展状况，让管理决策更加有的放矢。
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嵌入式分析：

BQ商业分析可与NC6产品集成在同一产品平台，使得客户使用的业务系统和分析系统在同一平台使用。
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大数据处理：

用友AE大数据处理平台提供了一整套丰富的数据处理和分析产品体系，借助简明易懂的向导式图形操作界面可将来自不同数据源的业务数据与不同类型的数据按照定制的处理流程进行转换、清洗，并建立目标数据源、元数据及业务分析模型。
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统一元数据：

统一元数据管理，为企业/组织进行数据治理提供了技术基础，实现了数据可追溯，数据处理更透明、可靠、可信，实现了对标准规范的元数据存取、血缘分析、影响分析服务。
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移动分析：

用友BQ移动分析由移动端、分析服务端MA Server、用友BQ Server、用友BQ移动分析设计器四部分构成，支持多种移动终端的移动应用，并支持语音搜索的智能定位等功能。
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预测分析：

基于开源R平台，利用丰富的算法支持，更精准的预测数据发展趋势；通过预置丰富的算法和模型，同时降低客户实施数据挖掘的难度与实施成本，性价比高。
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产业链：

支持产业链协同研发，产业链各层次（领域、行业、本地化、伙伴、客户）应用产品可平滑升级，产业链下游扩展应用升级可快捷获得上游应用产品的新特性，支持产业链伙伴对研发的分析应用产品进行资产化管理和维护操作。
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用友BQ不仅使您了解企业的历史，监控现在并预测未来

用友BQ的大数据处理和数据分析展现技术使您对企业的发展历史轨迹清晰的了解，用友数据挖掘产品和解决方案能够让您了解企业以往的情况，对当前的情况进行监督并随着业务的发展对未来结果进行预测。
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用友BQ为您提供全功能、企业级的经营大数据解决方案

用友BQ商业分析平台涵盖从数据处理、分析展现到高端的数据挖掘预测等企业商业分析的全面需求，为客户提供了企业级的统一、全面的企业经营大数据解决方案。
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用友BQ为您提供一站式、敏捷、自助的商业分析解决方案

用友BQ的敏捷BI产品和解决方案，可以使原来的长达数月、甚至数年的商业分析项目实施周期缩短到数周、数天甚至数小时。使企业商业分析项目实现了快速投入、快速回报。并可为企业提供自助式的商业分析产品和解决方案。
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用友BQ使您的数据分析扩展到从业务数据到大数据的整个产业数据

用友BQ的大数据处理和分析技术使企业可分析挖掘的数据不仅限于产品、销售等数据，而是扩展到了地理信息、社交言论、微博、视频、图像等不同类型的海量相关信息——即大数据。这使得企业的信息分析也不再局限于企业内部，而是扩展到了企业外部包括产业相关的一切信息，使企业的分析决策更全面、更准确。
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用友BQ可为您提供即实时的分析、决策能力

用友BQ的内存计算技术成技术是对传统数据处理方式的一种加速，能够使得数据计算的速度呈几何级的增长。实时数据集（RDI）技术使企业的分析决策与业务实时同步。两者的结合使得您企业的在线事务处理应用程序(OLTP)与在线分析处理应用程序(OLAP)融合在一起，实现实时计算、即时分析、快速决策。
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用友BQ的嵌入式、闭环解决方案使您的ERP能力得到最大发挥

用友BQ的嵌入式技术和闭环解决方案使企业的ERP、CRM的能力得到最充分的发挥，同时也实现了商业分析对业务的实时支持和促进。
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用友移动BI为您提供随时随地的分析决策能力和体验

用友BQ移动BI产品和解决方案为企业决策带来了人机交互的变革，用友BQ移动BI产品不仅可以部署到智能手机、平板电脑，还可以在智能电视、液晶大屏幕等进行展示。用友移动BI不仅仅是端的改变，它还为商业分析带来诸如比如语音分析、多点触控、虚拟现实、按地理位置推送等新的技术手段，实现了您随时随地的商业分析和决策体验。
日益增长的数据量、广泛的数据种类和不断加快的数据生成速度要求您转变信息基础设施，建立一个更加灵活、开放的分布式环境。这一环境需要近乎无限地可扩展能力，以快速适应不断变化的要求。但要实现此目标，对企业而言无疑是一个艰巨的挑战。与此同时，由于数据结构的日益多样并不断变化，当今的庞大数据集对基础设施提出了极高的要求。

用友AE大数据处理平台提供了一整套丰富的数据处理和分析产品体系。基于这些产品或者产品组合，可为企业提供专业的数据处理和分析计算解决方案。同时，结合用友商业分析BQ平台，可以为客户提供在全企业级更广泛意义的综合数据治理平台化解决方案，实现向数据驱动的企业跨越。

用友AE大数据处理平台提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。

DI覆盖ETL/ELT需求，同时提供了数据质量处理相关组件和集群调度、日志监控等企业级数据能力；通过图形化的开发、管理和监控界面，整个数据集成的抽取、转换、加工整合过程只要通过简单的拖拽就可以实现。

RDI，基于数据库日志分析技术，可满足数据集成的实时性要求。RDI基于日志分析和消息中间件技术，内部具有高缓存，高并发的架构，实现了高性能的增量式实时数据集成和灵活的部署模型。RDI能够提供面向数据仓库的高效数据加载以及异构系统间数据实时同步。

GBase是用友AE处理平台中专门针对大数据处理的列式存储数据库产品，区别于传统行存数据库，数据在磁盘中按照列的方式进行组织和物理存储，列存储架构更加适用大数据存储环境下的查询、统计和分析类应用。

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