科技观察：2020年国家首次将数据、土地、资本、劳动力列为关键生产要素《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，并提出加快培育数据元市场的愿景，此举意义重大。这背后的原因是中国企业正在从数字化走向智能化。因此，数据的挖掘和利用，不能只实现简单的数据采集过程，或者仅仅停留在现有的管理数据挖掘上，而是需要整合整个数据的全生命周期进行管理，真正将数据转化为实时业务决策，将业务决策转化为行动，并最终将其转化为业务成功。事实上，Gartner在2020年数据与分析技术十大趋势中预测，到2022年，公有云服务将成为90%数据分析的基石，显示出越来越多的数据分析服务将迁移到云计算的趋势。云;到2023年，超过33%的大型企业组织将聘请分析师来实施决策智能，包括决策建模；到2024年底，75%的企业组织将从人工智能(AI)试点转向AI运营，这将导致基于流数据的分析基础设施数量增加五倍。也正是因为如此，越来越多的企业用户在过去几年普遍加强了对数据分析和可视化的投入。但同时，在物联网、大数据分析等需要整合海量异构数据、对性能要求极其苛刻的复杂应用场景中，现有基础设施可能面临性能不足的压力。在此背景下，用友与英特尔强强联手，通过新一代硬件选型和软件优化，不断提升方案性能。不断转化为智能和洞察，最终为用户挖掘更多大数据红利奠定了重要基础。释放数据时代创新红利的价值如今，对于越来越多的中国企业来说，海量数据蕴含着大量价值金矿，分析和处理数据的能力直接决定了企业的能力。企业要挖掘数据的商业价值，企业要想正确分析数据，数据分析与可视化工程是必不可少的关键环节。以制造业为例，虽然中国已经成为世界公认的制造强国，但中国制造业的优势主要体现在制造成本上，甚至主要集中在资源密集型和劳动密集型行业。此外，近年来，我国制造业仍面临劳动力和原材料成本上涨的双重压力，传统层面的成本优势正在逐渐消失，这也让制造业转型刻不容缓。数据分析和可视化在制造业的数字化、智能化转型中可以起到很好的支撑价值。例如，通过数据集成，在数据分析平台上进行数据建模、统计和分析，形成科学的生产制造数据分析。报告协助生产现场及时处理生产异常，协助企业管理者快速做出管理决策，帮助企业提高制造效率和质量，最终帮助企业实现“降本增效”。一是实现生产管理可视化。实时采集企业制造过程中的生产要素数据，包括智能化生产设备的基本信息、状态数据、运行过程数据、异常情况信息、订单信息、工艺文件等。在生产线和车间放置生产看板，实现生产过程数字化、可视化，及时调整生产数据，生产管理有序。二是实现企业决策数字化。通过平台的数据接入、数据分析、数据建模、主数据管理等能力，在数据中实现有效的信息提取、数据价值挖掘、数据资产积累，最终为企业提供实时、精准的数据支撑。企业决策。三是实现智能排产。借助数据分析和可视化项目，企业还可以打通生产管理的全过程，通过内部生产经营数据的整合，打通“人、机、物、法、环”，结合外部市场环境数据，最终建立公开透明的流程。可监控、可视化的制造系统和管理模式，最终智能化生成生产计划，构建以客户为中心的智能制造供应链。可见，进一步释放数据时代创新红利的价值，无疑将对中国制造业产生实质性的影响和改变。优化配置也有望实现，最终推动从“中国制造”到“中国制造”的跨越式升级。数据分析与可视化的三重挑战，正是洞察包括中国制造业在内的数智化转型痛点。用友分析云“应运而生”。大数据、云计算等技术为企业提供灵活、实时、高效的数据分析服务，让即使在瞬息万变的商业社会中，企业也能高效、系统地通过海量数据了解商业决策的正确性，并充分利用数据价值驱动企业发展。用友分析云不仅可以完成数据的展示，还可以识别数据的特征，为用户智能推荐相关图表，并根据业务需求拼装不同的可视化图表，形成报表和决策建议。此外，用友分析云还支持同比、环比等高级计算功能，识别可能存在异常的业务数据，通过短信、邮件、微信等方式提醒用户。该功能能够“快、全、新、准”定位分析企业业务本质特征，从而提供数据业务服务，加速企业数字化、智能化转型。值得一提的是，针对工业化业务分析平台、供应链可视化、计划调度优化等行业场景，用友分析云基于Intel??Xeon??平台架构构建了软硬件一体化的数据分析可视化系统，支持海量企业数据的灵活分析和挖掘，满足企业在高度动态环境下运营的复杂需求。得益于用友分析云的高性能数据处理引擎和英特尔?至强?可扩展处理器的卓越性能，该方案不仅满足了数据采集、分析、可视化渲染带来的性能需求，还集成了数据处理时间以毫秒为单位进行控制。在这个过程中，用友分析云也发现，随着用户需求的变化，分析场景变得越来越多样化和复杂，数据分析和可视化项目在实施过程中也遇到了性能等方面的严峻挑战。从三个维度观察：一是海量数据考验基础设施承载能力。如今，数据分析与可视化平台需要从前端业务系统、后端运营管理系统、物联网设备等数据源中采集广泛的数据。数据维度和数据量都呈现快速增长的趋势。要分析如此海量的数据，后端基础设施承受着巨大的压力。其次，用户对实时性的要求不断提高。为了体现业务运营的实时性特点，提供快速、敏捷的决策辅助能力，用户对实时数据分析能力也提出了更高的要求，这也对数据分析和可视化系统的性能提出了更高的挑战。最后，新的应用场景需要更强大的性能。其中，3D实时可视化需要强大的渲染能力。为了获得更好的视觉效果，带来更具吸引力和沉浸感的数据可视化体验，企业数据大屏等数据可视化应用普遍强化了3D显示效果，其带来的负载压力将大大超过二维数据可视化应用。不难发现，随着数据的爆炸式增长，用户对实时性的要求不断提高，新的应用场景也越来越多。要真正实现数据挖掘的价值，释放数据的新红利，企业需要了解底层技术。设施平台和结构的升级可以更好地满足用户的需求。“加持”至强后，系统更强大为了进一步提升分析云的性能，降低数据分析和可视化应用的延迟，用友在设计上采用了第三代英特尔?至强?可扩展处理器分析云系统。该处理器在8插槽配置中提供多插槽内核数密度，每个处理器多达40个内核，在性能、吞吐量和CPU频率方面取得了显着提升。不仅如此，第3代英特尔?至强?可扩展处理器还内置AI加速，可以提供无缝的性能基础，帮助加速多云、智能边缘和后端等数据的变革性影响，表现在以下几个方面：第一，支持更大规模的数据处理。在实际测试中，第三代英特尔?至强?可扩展处理器能够增强更高的事务处理能力，应对更大规模数据集查询和处理带来的复杂压力。第二，即时性更高的数据分析。处理器升级为第三代英特尔?至强?可扩展处理器后，用友可以加快分析云的响应速度，显着降低数据洞察生成的延迟，支持高效的数据监控和决策。第三，降低基础设施的总体TCO成本。由于单个服务器节点性能的显着提升，用友可以采购更少的服务器节点为更大规模的数据分析和可视化应用提供基础计算能力，从而有助于降低相应的采购和运维成本。值得一提的是，为了验证第三代英特尔?至强?可扩展处理器带来的性能提升，用友使用了分析基准测试。该基准测试模拟了客户对数据表中存储的数据执行的典型SQL查询，这是一种IO密集型负载。测试数据显示，在典型配置下，与上一代CPU相比，基于第三代英特尔?至强?可扩展处理器的用友分析云性能提升了56%。?可扩展处理器具有更好的微架构和更多内核。其更大的缓存可以降低缓存未命中率并获得更高的性能，有助于加速IO密集型负载的处理。在处理大规模数据时提供更高的处理能力和更快的响应速度。更重要的是，性能的提升也为企业数字化、智能化转型提供了更好的支持。例如，在某水利工程实施过程中，用友为该项目提供了分析云解决方案，采用基于第三代英特尔?至强?可扩展处理器的服务器提供基础算力支持。该方案通过部署在边缘的物联网网关，将分布在全国各类生产设备中的风机、水泵、水质监测仪等物联网设备产生的海量数据进行采集，通过光纤、4G传输至总部数据中心/5G等网络。在采集平台进行数据分析和可视化展示，支持实时监控、智能辅助决策等服务。数据显示，在第三代英特尔?至强?可扩展处理器的“加持”下，该方案可有效应对物联网设备产生的海量数据带来的性能压力，保障数据分析和可视化系统的性能.高效运行确保“数据采集-处理-可视化呈现”过程完成时间在1秒以内，数据处理时间控制在300ms以内，帮助企业实现生产状态全局可视化，提升企业智能化运营和决策能力。总的来说，用友与英特尔合作，通过新一代硬件选型、软件优化等，不仅让用友分析云性能更强大、分析更智能，也更好地赋能客户将连续数据转化为智能与洞察，在未来企业的数字化、智能化转型中，以无限想象帮助客户创造新业态、新服务、新动能。正如用友网络平台与数据智能事业部产品总监陈楠最后所说：“寻求数字化、智能化转型已经成为行业和企业的共识。如何在数据的支持下，简单、方便、快捷地进行业务创新。”数据是所有企业在云时代和数字智能浪潮中的核心诉求和竞争力，而用友与英特尔等合作伙伴开展深度合作，聚合企业服务生态，将为企业提供按需企业云服务和数字智能无处不在的价值，打造数字智能平台，实现产业互联。”点击了解更多用友分析云解决方案：https://bizwebcast.intel.cn/intelicx/partnerDetails.html?tc=wibddn2knm&partner=yonyou点击下方链接，获取解决方案白皮书！用友采用第三代英特尔?至强?用于创建高效分析云解决方案的可扩展处理器(intel.cn)
