本文来源：云数智观察

智能化时代，Data-First！

众所周知，数据是人工智能（AI）的基础与前提，先建设与AI相关的数据基础设施与资源，再进行智能化创新，这是已经验证的成功路径。Gartner认为，当今时代，数据、分析与AI共同构成了一个广阔的市场，其中数智基建，也就是在数据源的基础上构建强大且具备鲁棒性的数智底座，是实现更好的分析与智能的必须。

大约从去年开始，“数据驱动”就成了一个热词。中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，确立了我国数据基础制度的“四梁八柱”，也对激活数据要素价值，赋能实体经济发展提出了明确而具体的要求。在数据要素、数据资产入表、数据流通等政策、措施和目标的推动下，企业如何构建数据平台，为数据平台塑造怎样的能力；如何在真正意义上拉通整个数据链条，让DevOps整套体系更加顺畅丝滑；如何让数据平台与具体的应用场景深度融合，促进业务创新，成了企业最迫切需要解决的问题。

我们已经迈入AIGC时代，打造数据平台不仅是技术发展的需要，更是企业提升竞争力、实现业务创新和转型的必然选择。具体来看，AI技术的发展和应用依赖于大量高质量的数据，数据平台能够为AI应用提供相应的数据收集、存储、处理和管理支撑，从而快速地从海量数据中提取有价值的信息，更好地支持AI模型的训练和优化，加速价值释放。随着市场、业务需求和技术的快速演进，企业和服务的智能化已是大势所趋。构建数据平台是企业顺应这一趋势、实现数智化转型的必由之路。

“数据是企业精细化管理、智能化业务运营的基础。” 用友网络副总裁兼数智平台解决方案事业部总经理罗小江表示，“基于开箱即用的用友YonData数据平台，我们致力于打造企业级智能数据新引擎。”

用友专注企业管理与应用三十多年，不仅沉淀了大量先进的管理理念与知识，构建了卓越的业务应用平台，而且对数据拥有足够的掌控能力。“让数据成为真正意义上的企业资产，让数据在企业中真正流动起来，让数据能够供应给所有场景，让所有场景中的数据能够有效沉淀下来，并反哺给应用。”罗小江表示，“为了让AI更好地赋能业务，我们着重实施了数据的工程化。无数据不AI，无应用不AI，其前提就是一定要做好数据供给。”

站在企业架构的角度，数据必须为业务服务、为整个战略服务。因此，企业要考虑从业务架构到数据结构，到数据模型，再到指标体系，如何融入数据业务场景，不仅要实现实时调优，更要实现反哺回馈，从而让数据真正流动起来。

通过在传统数据技术基础之上不断增强功能并进一步创新，用友逐渐摸索出了一套行之有效的方法论，能够帮助企业对多数据平台进行有效融合，并让数据与业务场景充分结合，从而实现数据驱动。

“所谓数据驱动，就是要让数据支撑起商业模式的创新。”罗小江表示，“数据能够真实地反映企业目前的状态、存在的业务问题等。一些企业的管理层正是因为看不到真实的数据，所以无法了解自身的状况，更不能看到同行以及生成式AI世界的最新变化，这也导致了决策不敏捷、不正确。”

作为实现数据驱动的引擎，用友YonData平台从底层调度引擎到数据处理、数据走向、业务场景及供给，再到ChatBI，为企业管理层更好地掌控、分析和应用数据夯实了数据底座。”我们致力于打造一个‘最懂业务的数据架构’。“罗小江表示，”通过技术层、数据管理层和业务价值层的构建，帮助企业提升数据应用能力，将数据贯穿于应用的全场景，更好地呈现数据应有的价值。“

成都航空基于用友的数据平台，构建了整个航运的实时协同和精益运营系统，通过数据优化整体成本结构，降低碳排放。厦门航空、南方航空都在做同样的事，最大程度地释放数据平台的能量。

从需求规划到数据的归集、开发、治理、应用和运营，企业在数据全生命周期的每个阶段，都可能遇到这样或那样的困惑、难点甚至痛点。很多人可能会这样想：假如有一个一站式的数据采集、开发、治理、应用的数据底座就好了。这个假如已经由用友变成了现实。

作为全球领先的企业数智化平台与应用软件，用友BIP经过8年的卧薪尝胆、创新实践，目前已经升级到最新的用友BIP 3 R6版本。用友BIP 3 R6的核心价值观就是以“AI服务于人、AI融入业务、AI数据优先”。在Data-First的原则指导下，用友 BIP 3 R6具有更强的数智能力，提供了50项数据服务，助力企业实现业务敏捷、精益管理、全球运营。

用友 BIP 3 R6的数据底座就是YonData，它包括数据开发、指标平台、数据治理和智能分析四个产品，每个产品还有很多细分的功能模块。相比其他数据平台，YonData的优势集中体现在，拥有全面的服务能力、对行业的深入理解、持续的技术创新，以及强大的集成和协同能力。

众所周知，智能应用的基础就是对数据的存储与利用。大模型的应用框架通常技术栈比较复杂，组件也很多。根据不同的使用场景，数据也有多种存储方案，HBase、Hive、Doris等数据库是比较常用的。YonData数据平台不仅兼容这些数据库，而且推荐了最佳路径，即以YonMatrix超融合数据库为基座构建数据平台。YonMatrix是一个HTAP数据库，支持STAP、MTP；同时又是一个多模实时超融合的数据库，既支持TP场景、AP场景，也支持时序、向量等数据库。有了YonMatrix，从数据库的底层能力上，就可以更好地支持数据实现层层汇总，包括扩围、汇总、分析、加工等，而且也不需要投入更多的硬件资源。对用户来说，这无疑是一举多得。

特别值得一提的是，YonMatrix还实现了库内流批一体，能够支持任意规模的业务，真正实现提质降本增效。用友在YonMatrix中对流表的能力进行了新的封装。基于这一新的机制，在对一个统一的数据指标进行加工时，数据平台就不再强依赖于Spark或Flink这样的计算框架，而是由YonData+YonMatrix，就能轻松实现整个过程。对于用户来说，这样的改变不仅减少了对硬件资源的采购，而且可以获得更好的效果，大大增强实时性与准确性。

另外，YonData数据平台还能通过采用数据治理产品，帮助企业沉淀数据资产，支持数据资产入表，并且将数据资产与财务系统对接。目前，YonData已累计沉淀了企业级模板资产60+、模型资产800+、指标资产1000+，能够实现企业级数据应用服务开箱即用，进一步加快了企业数据要素价值化进程。

用友BIP 3 R6实现了数字化与智能化技术的深度融合，突出强调数据与智能间的相互作用与协同效应。数据与智能如同一枚硬币的两面：数据是智能的基础，为智能算法学习和优化提供了原材料，支持AI的自我学习与进化；反过来，智能也是数据的增值引擎，通过AI技术可以对海量数据进行高效处理与分析，挖掘数据中隐藏的价值，并转化为可操作的见解和决策，从而实现数据增值。用友用友BIP 3 R6就是实现数据与智能相互促进、螺旋上升的统一体。

那么，用友用友BIP 3 R6是如何应用神奇的”数据之手“，推动AI场景化落地的呢？在YonGPT智能能力的加持下，YonData数据平台具有更好的弹性，能够支持多种建模方式，并全面满足信创要求。

由于YonData搭载了YonGPT2.0等先进的大模型技术，使得它在处理复杂的业务逻辑、数据分析和决策支持时表现更为出色。基于YonGPT，用友开创了灵活、智能的数据分析新模式，并且提升了质量问题发现、集合规则智能推荐等能力。

大模型对YonData的赋能集中体现在与数据汇集、加工处理相关的方面。比如大模型提升了特征识取方面的能力，可以感知到以前不为人知的一些细微的点，从而识别出更多的特征。在数据加工处理过程中，因为大模型的存在，可以根据业务的特点，智能地进行匹配和统一的清洗，从而让数据更智能，并且提升其质量，最后形成统一的标准输出。

在用户触达方面，用友推出的ChatBI是一个具有代表性的产品，它可以实现“质问、质选、质探”。举例来说，企业的领导安排一个员工做报表分析。以前，若想完成此项工作，就需要从底层和业务数据开始，经过建数据模型、建指标，以及制定抽取规则等一系列环节和步骤，最终才能实现报表展现。这样一个过程不仅耗时长，且工作量巨大，对于普通用户来说门槛较高。现在再进行销售数据分析，只需向ChatBI提问：“我想看一下上个月的销售收入情况。”系统便会根据问题，智能地进行搜索并推荐，并通过分析卡片、看板等进行展现，大大提升了工作效率。当企业积累了大量看板和报表之后，如果想做更深入的探查，也只需向ChatBI继续提问，系统会推荐与问题最相关的报表或看板，并细致分析销售数据背后的成因。

正是利用了模型的泛化能力，YonData打破了原有的信息孤岛，将企业大量的业务数据有机地结合在一起，梳理出隐藏的逻辑脉络，从而找到问题和症结所在，并提出调整的建议和措施，辅助管理者进行决策。

可信的数据，才有可信的AI。YonData将企业多个业务系统的数据汇总后，经过一系列治理、清洗过程，以“统一标准、统一规范”确保标指纯净无歧义，并通过“一张蓝图、统一视角”使得企业级指标一目了然，从而更好地支持企业级数据分析及其他上层应用。

YonData不仅仅是一个简单的数据平台，它更注重在产业链场景下的数据驱动。YonData是基石也是引擎，比如配合用友BIP事项会计中台，企业就能构建业财大数据服务；再比如，与企业群跨租户主数据管理相结合，就能更好地支持产业互联网应用，实现社会化创新。

用友BIP 3 R6真正做到了Data-First，它以YonData数据平台为桥梁，为企业提供深入的业务洞察，支持基于数据的创新，从而推动企业数智化转型又快又好地前行。