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EPM系统和多维数据库如何帮助企业通过结构化数据治理数据
2023-03-10 浏览次数：次
如今这个数据驱动的世界，数据量可想而知是多么的庞大。企业每天都再面对和处理海量数据，但不得不承认的是，这些数据并非所有的都具备一定的价值，有些数据并不准确，也没有高的质量。不良数据会给企业带来巨大的损失，财务规划和分析（FP&A）团队更需要访问高质量和正确的数据来推动业务进展。那么，如何通过EPM系统和多维数据库帮助企业进行数据治理呢？
不难发现，大部分数据可能会遇到以下的几个问题：
数据缺失：在企业没有形成数据驱动的意识前提下，很容易产生混乱的数据，在信息转化过程中造成业务数据的缺失。
数据错误：企业仍采用传统的excel录入模式，缺乏自动化的数据处理方式，使得人工在手动记录数据时出现错误。
数据延后：企业业务数据难以跟得上快节奏的市场需求，技术、运营和管理人员无法第一时间对数据进行分析和利用，使得数据传递不及时，影响企业快速决策。
数据孤岛：企业业务系统相互分离，孤立的数据无法在内部进行相互联动，数据库无法兼容，无形中加大了跨部门数据合作的沟通成本。
糟糕的数据对企业运营的影响不容小觑，然而大部分数据质量问题由以下三点引起：
业务影响：业务部门指标口径不统一，造成业务需求不清晰，业务规则不规范，进而使得数据混乱或产生虚假数据。
技术影响：在数据收集、存储和处理过程中，数据源的质量把控不够精细，采集过程设置不准确，传输过程造成数据遗失等问题，并且在存储过程中丢失和重复记录数据的可能性很大。
管理影响：没有明确的目标来确保数据质量，也没有相关的流程和管理制度来监管数据，且各部门数据输入规范不统一，新增数据的审核没有明确和有效的控制措施，出现数据质量问题无法考核。
针对上述情况，企业亟需一个有效的EPM系统和多维数据库技术的支持，来提升数据价值。EPM系统的技术基础即为多维数据库，在智达方通的一些企业应用案例中，针对不同的业务方案采用了不同的数据统计模型和算法，其中多为结构化的全量数据的分析。我们将企业各业务部门产生的系统数据，经过分析计算形成决策所需的信息，通过技术的把关，最终为企业创造有用的价值。
数据提取：首先在数据源方面对数据进行提取，智达方通企业绩效管理系统（Intcube EPM）从源头对高质量数据进行整合，在海量数据中选择性的接收可访问的数据，并持续性的重新预测，提高部署滚动预测和交付评估的能力。
数据管理：Intcube EPM将数据集中在统一平台上进行管理，避免访问者和使用者们无法共享和分析数据，造成数据间的纰漏和错误，从而影响数据的正确执行。通过建立统一的预算编制协同平台，企业各分子公司、各业务部门都可以有效参与到预算管理的工作中去，对于数据管理产生新的价值和见解。
数据联动：数据间的有效整合可以发挥数据最大的价值，智达方通通过构建高度结构化的企业全量数据管理系统，加深财务数据之间的关联性，使得各部门间的预算管理数据紧密结合，支撑各种财务和业务分析需求，实现最佳的数据联动效果。
动态预测：企业需要及时访问实时数据来确保数据的可用性与正确性，并在提取数据之后进行高级分析、滚动预测来实现数据更多的价值。Intcube EPM提供了报表分析预测系统（Intcube Analyzer）组件，可针对企业对数据的需求，建立具备特殊性的数据模型来实现预测分析的第一预警，为企业未来发展提供支持。
对于大部分企业来讲，海量数据也意味着面临着大量不可用或者错误的数据产生。对于客户面临的糟糕数据，智达方通从源头出发，为客户量身打造制定化数据管理平台，从根本上杜绝错误数据的继续流通。针对不同行业客户属性，对业务数据进行有效提取，避免数据带来的纰漏和危机，以多维数据库为基础构建结构化的数据模型，实现企业数据治理。
数据存在于企业的每个流程中，同时也带来了大量的负面影响。企业需要处理这些数据，有效提升高质量数据的基数，并进行数据的执行和动态预测，让数据发挥最大价值。智达方通有能力通过EPM系统和多维数据库技术，帮助企业集中管理数据，深度挖掘高质量数据，使得企业在未来发展的道路上更加自信的前进。
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