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專業(yè)性強、技術范兒是智達方通CEO蔡志宏給人的第一印象。

第一次見到本期嘉賓智達方通CEO蔡志宏，是在一次關于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)智能管理為主題的講座上。蔡志宏從多維數(shù)據(jù)倉庫切入，講述了傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件設計思路的滯后，以及在企業(yè)降本增效的考量下，如何通過EPM系統(tǒng)底層技術多維數(shù)據(jù)倉庫，建立企業(yè)的“數(shù)字孿生”，進而實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務的動態(tài)計劃、測算、控制、分析等在內(nèi)的數(shù)字化管理。

智達方通是一家專業(yè)從事全面預算管理、財務分析、企業(yè)績效管理、數(shù)據(jù)倉庫等領域軟件產(chǎn)品研發(fā)和咨詢服務的軟件公司。目前，服務的客戶已逾百家，業(yè)務遍布國內(nèi)主要地區(qū)，覆蓋醫(yī)療健康、能源、港口、機械設備、地產(chǎn)、制造業(yè)、教育等行業(yè)。

事實上，智達方通選擇企業(yè)管理軟件中的數(shù)據(jù)分析、決策支持方向，即企業(yè)績效管理EPM軟件方向，這背后與智達方通CEO蔡志宏先生的個人興趣、從業(yè)經(jīng)歷有密切的關系。

蔡志宏對中國軟件網(wǎng)透露，平時自己更喜歡技術類、行業(yè)專業(yè)類的文章，也會在相關平臺專欄寫寫文章，發(fā)表自己對行業(yè)的看法。2001年至2010年期間，蔡志宏曾經(jīng)在美國Hyperion和Oracle公司從事EPM軟件研發(fā)的相關工作。在這段時間里，蔡志宏認識到數(shù)據(jù)分析對企業(yè)管理的重要性，以及ERP等傳統(tǒng)業(yè)務前端系統(tǒng)的局限性。

如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為信息化社會建設的新能源，企業(yè)數(shù)據(jù)演變歷經(jīng)財務報表、非財務信息，進入了第三個階段，即大數(shù)據(jù)階段。伴隨5G的正式商用，AI人工智能第三次浪潮的到來，商業(yè)智能公司開始出現(xiàn)。

傳統(tǒng)的企業(yè)管理方式，顯然早已不能適應新的環(huán)境巨變。而過去企業(yè)管理中的信息不確定性在今天卻依然存在，未曾消弭。拋開能力差異，企業(yè)管理者認知方面的偏差成為企業(yè)發(fā)展最大的掣肘。

根據(jù)Wealth-X統(tǒng)計顯示，從2014年7月至2015年7月，美國有45%的富豪遭遇財富損失，這其中11%的人損失達一半以上。出現(xiàn)財產(chǎn)損失的根本原因在于：企業(yè)管理者對于事物的認識、認知不夠充分。

蔡志宏告訴中國軟件網(wǎng)，以往企業(yè)的信息化建設，通常是針對某個部門或某一實體業(yè)務，通過軟件系統(tǒng)模擬其線下的單據(jù)、表單格式，以及審批流程。這類系統(tǒng)中靈活一些的，可以開放其業(yè)務單據(jù)、流程、字段等自定義配置功能，更容易配置出企業(yè)用戶的個性化業(yè)務。但由于其數(shù)據(jù)缺乏結構性，無法實現(xiàn)企業(yè)智能管理所需的分析能力。

（智達方通CEO 蔡志宏）

以下為中國軟件網(wǎng)對話智達方通CEO蔡志宏詳細實錄：?

01

企業(yè)數(shù)據(jù)管理：“多維數(shù)據(jù)倉庫”的優(yōu)勢

中國軟件網(wǎng)：智達方通網(wǎng)絡資料顯示，貴司以企業(yè)績效管理軟件研發(fā)和方案咨詢?yōu)楹诵臉I(yè)務，致力于幫助企業(yè)加強全面預算管理體系，提升財務分析水平，有效支撐經(jīng)營決策，從而改善管理提升績效。所以，智達方通很大一部分數(shù)據(jù)來源于企業(yè)管理中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，智達方通建設、研發(fā)數(shù)據(jù)倉庫，當初是怎樣選擇企業(yè)管理這個方向的？為什么沒有選擇其他方向？

蔡志宏：我們選擇企業(yè)管理軟件中的數(shù)據(jù)分析、決策支持方向，也就是企業(yè)績效管理EPM軟件方向，主要是源自2001-2010年在美國Hyperion和Oracle公司從事EPM軟件研發(fā)的工作經(jīng)歷。

在這段時間里，我認識到數(shù)據(jù)分析對企業(yè)管理的重要性以及ERP等傳統(tǒng)前端業(yè)務系統(tǒng)的局限性。舉例來說，機場的民航系統(tǒng)中，有全世界每一個航線、航班、座位的所有信息，但對于某一位旅客來說，他并不需要這些海量數(shù)據(jù)，而是想知道這個周末從北京到三亞，哪個航班價格最優(yōu)時間最合適。

也就是說，用戶更需要的是分析后的數(shù)據(jù)，而不是原始數(shù)據(jù)本身。對于企業(yè)管理者來說，他可能并不關心某一筆會計憑證、訂單、費用單據(jù)等，而是關注某一個型號的產(chǎn)品近３個月以來利潤率的變化趨勢，以便快速決策是否再繼續(xù)向這個型號的產(chǎn)品投入研發(fā)生產(chǎn)銷售成本。

這并不意味著ERP等前端業(yè)務系統(tǒng)不再重要，而是說前端業(yè)務軟件更適合對業(yè)務數(shù)據(jù)的采集。相當于物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器，負責生成數(shù)據(jù)，但傳感器并不能分析數(shù)據(jù)。而對企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)的實時多維分析，就是多維數(shù)據(jù)倉庫擅長的領域，也是EPM軟件的基礎技術。

多維數(shù)據(jù)倉庫與關系型數(shù)據(jù)庫的差別在于，數(shù)據(jù)結構化程度更高，數(shù)據(jù)分析能力更強，更適合管理者自助式分析測算業(yè)務數(shù)據(jù)。

基于多維數(shù)據(jù)倉庫可搭建很多數(shù)據(jù)分析應用，典型的應用場景就是企業(yè)績效管理EPM，或稱為管理會計信息化，這類應用包括：企業(yè)的計劃預算編報、基于業(yè)務動因的計劃和測算、基于預算的資金、費用、成本、項目、合同等執(zhí)行控制、經(jīng)營分析、商業(yè)智能分析等等。

同時，也可做企業(yè)各類業(yè)務數(shù)據(jù)的多維建模和分析自動化平臺。如政府的各類監(jiān)管數(shù)據(jù)月報快報平臺等。一套系統(tǒng)可以實現(xiàn)所有業(yè)務分析、報表報告的自動化平臺要求，避免針對不同的管理指標要求，建設各種報表、報告、經(jīng)營分析等等多個軟件系統(tǒng)。

中國軟件網(wǎng)：企業(yè)數(shù)據(jù)管理產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和其他部門產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，有何不同？

蔡志宏：以往的企業(yè)信息化建設，通常是針對某個部門或某個實體業(yè)務，通過軟件系統(tǒng)模擬其線下的單據(jù)、表單格式、以及審批流程。這類系統(tǒng)中靈活一些的，可以開放其業(yè)務單據(jù)、流程、字段等自定義配置功能，更容易配置出企業(yè)用戶的個性化業(yè)務。但由于其數(shù)據(jù)缺乏結構性，無法實現(xiàn)智能管理所需的分析能力。

企業(yè)數(shù)據(jù)管理或智能管理是指通過對實體業(yè)務的多維建模，并在多維數(shù)據(jù)模型中建立起業(yè)務間的因果關系，實現(xiàn)企業(yè)實體業(yè)務的數(shù)字孿生。這樣建立的企業(yè)管理信息化系統(tǒng)，就不再是業(yè)務數(shù)據(jù)的靜態(tài)呈現(xiàn)，而是可基于業(yè)務動因隨時模擬測算經(jīng)營結果的動態(tài)系統(tǒng)。

各業(yè)務部門的業(yè)務前端信息化系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是企業(yè)實體業(yè)務的原始數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過分析計算才能形成決策支持所需知識，進而產(chǎn)生洞察力。相當于人工智能領域，從感知到認知的變遷。

中國軟件網(wǎng)：智達方通在數(shù)據(jù)歸類、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)模型方面有什么經(jīng)驗，有何具體技術？

蔡志宏：數(shù)據(jù)建模是多維數(shù)據(jù)倉庫的基本功能。EPM項目交付的質(zhì)量跟數(shù)據(jù)倉庫模型設計是否優(yōu)化有很大關系。缺乏經(jīng)驗的顧問，在梳理模型時會遷就企業(yè)線下的表樣，而不是基于業(yè)務抽象優(yōu)化，甚至會設計出很多綜合維度、預留維度等。

雖然數(shù)據(jù)建模是多維數(shù)據(jù)倉庫的基本功能，模型是否優(yōu)化仍然依賴業(yè)務顧問的業(yè)務梳理能力。同樣，數(shù)據(jù)歸類和數(shù)據(jù)清理不完全是技術手段，更多是業(yè)務設計和管理咨詢能力。管理指標梳理、主題域設計通常比技術實現(xiàn)更關鍵。

中國軟件網(wǎng)：智達方通在企業(yè)管理中，有沒有用到包括遷移學習、GAN或者其它的人工智能技術？

蔡志宏：大數(shù)據(jù)分析方法一般分為兩類，一類是人工智能這一類探索性數(shù)據(jù)分析，EDA-Exploratory Data Analysis，解決的是數(shù)據(jù)間的相關性問題，提供的是概率性“參考答案”。比如，啤酒尿布、貓狗識別等。GAN這種深度學習方法就是這一類的分析方法。

第二類是驗證性數(shù)據(jù)分析，CDA-Confirmatory Data Analysis。比如管理者感覺上半年經(jīng)營利潤下滑，但不知下滑到什么程度。收入成本費用數(shù)據(jù)完整，利潤率指標計算方式明確，需要通過分析計算確認實際利潤率，這就屬于典型的驗證性數(shù)據(jù)分析，分析結果是唯一正確答案而不是參考答案。無法想象經(jīng)過經(jīng)營分析后，得到的產(chǎn)品利潤率是1-10%的參考答案。

EPM這一類財務分析應用，是典型驗證性數(shù)據(jù)分析，其基礎技術就是多維數(shù)據(jù)倉庫。對于智達方通的一些企業(yè)應用案例中，粗顆粒度的經(jīng)營分析采用基于多維數(shù)據(jù)倉庫的EPM產(chǎn)品方案，全量數(shù)據(jù)的分析，根據(jù)不同的業(yè)務方案采用了不同的統(tǒng)計模型和算法。如基于時間序列進行的銷售預測分析。

中國軟件網(wǎng)：BAT互聯(lián)網(wǎng)公司，均有人工智能實驗室。其中，有數(shù)據(jù)智能方向的研究，在安全、云計算各個業(yè)務中有實地、具體的應用。那么，互聯(lián)網(wǎng)廠商有沒有可能自己建設管理數(shù)據(jù)庫？智達方通獨特的優(yōu)勢在哪里？

蔡志宏：互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)智能，主要服務于其用戶。通常會基于開源數(shù)據(jù)庫做深度優(yōu)化，否則采用商用數(shù)據(jù)庫，很難承載平臺流量的海量數(shù)據(jù)。

互聯(lián)網(wǎng)公司自身的數(shù)據(jù)化管理，仍然屬于企業(yè)績效管理范疇，也就是基于多維數(shù)據(jù)倉庫搭建的決策支持應用。因服務的對象是企業(yè)自身，用戶量比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的客戶數(shù)量少的多，并不值得自己研發(fā)這樣一種需要長期研發(fā)投入的多維數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。但是由于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術研發(fā)背景，完全可以自行運維這類EPM系統(tǒng)。

智達方通作為多維數(shù)據(jù)倉庫及應用廠商，優(yōu)勢在于為企業(yè)提供自助式的實體業(yè)務建模、分析、計劃和測算平臺。解決現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)無法實現(xiàn)經(jīng)營分析和決策支持的問題。是企業(yè)內(nèi)部使用的分析決策類軟件系統(tǒng)。

中國軟件網(wǎng)：有沒有企業(yè)案例，比如，某企業(yè)采用了貴司的解決方案，相關管理效率有一個很大的提升？

蔡志宏：國內(nèi)一家大型的港口物流集團，采用了智達方通的全面預算和執(zhí)行控制系統(tǒng)后，實現(xiàn)了業(yè)務驅動型的計劃預算，資金費用等從無預算控制到實現(xiàn)基于多維預算和標準精細化控制。

某造幣行業(yè)企業(yè)，實施了智達方通的全面預算管理、執(zhí)行控制管理和商業(yè)智能分析系統(tǒng)后，實現(xiàn)了預算編報、執(zhí)行控制和經(jīng)營分析一體化聯(lián)動。在一個平臺上實現(xiàn)管理會計全業(yè)務閉環(huán)，并獲得了集團降本增效獎。

某央企物資公司，集中采購的物資數(shù)量巨大，通過智達方通多維數(shù)據(jù)倉庫和分析平臺，實現(xiàn)10多年多批次、網(wǎng)省、表款、標包的大量的物資及成本明細的大數(shù)據(jù)多維分析，總計算量100億條。實現(xiàn)了異常報價、典型成本、屬地物料成本、供應商屬地、典型表款價格、優(yōu)質(zhì)投標人和網(wǎng)省招標數(shù)據(jù)的多維分析，提升招投標決策效率，并獲得了集團科技進步一等獎。

02

“數(shù)據(jù)中臺”風暴下：未來行業(yè)的發(fā)展趨勢

中國軟件網(wǎng)：今年包括阿里巴巴、騰訊等都在談“數(shù)據(jù)中臺”，您怎么看待這個趨勢？另外，阿里等云計算廠商建設數(shù)據(jù)中臺后，對數(shù)據(jù)庫企業(yè)，如Oracle等會有什么影響？數(shù)據(jù)庫企業(yè)在這其中的角色是怎樣的？有何變化？

蔡志宏：我們了解的企業(yè)“數(shù)據(jù)中臺”項目，目的都是解決前端業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島，無法貫通分析決策的問題。這跟幾年前流行的廣義的“數(shù)據(jù)倉庫”項目沒有本質(zhì)的區(qū)別，都是打通數(shù)據(jù)孤島，提升經(jīng)營分析和決策效率。

只是隨著大數(shù)據(jù)技術的成熟，有些數(shù)據(jù)中臺項目采用了Hadoop/Spark分布式存儲技術，實現(xiàn)原子顆粒度的全量數(shù)據(jù)分析。我們的方案是：如果企業(yè)的數(shù)據(jù)量達到大數(shù)據(jù)級別，則類似銷售轉化率等全量數(shù)據(jù)分析，采用Hadoop/Spark方案，而到月級的粗顆粒度數(shù)據(jù)，可用多維數(shù)據(jù)倉庫方案，為管理者提供自助、即席分析能力。這種混合式數(shù)據(jù)倉庫解決方案，是國內(nèi)國外應用較多的成熟方案。

我理解的阿里和騰訊等談到的“數(shù)據(jù)中臺”，并不是一種新的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，而是企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)分析平臺的一種解決方案，目的是為企業(yè)提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)賦能。由于涉及的數(shù)據(jù)量可能較大，通常會采用Hadoop、HBase、HDFS等分布式計算平臺和存儲平臺，也可能整合多維數(shù)據(jù)倉庫提供多維分析能力。對于Oracle等數(shù)據(jù)庫廠商而言，是數(shù)據(jù)庫應用場景的擴展，而不是同類產(chǎn)品的競爭。

中國軟件網(wǎng)：前不久，不少評論討論為何國內(nèi)發(fā)展不起來SaaS？您怎么看待中國、美國或者其它地區(qū)，軟件行業(yè)的差異？

蔡志宏：對EPM軟件這種數(shù)據(jù)集中型應用，非常適合SaaS和云模式，可降低企業(yè)的建設成本以及服務商的咨詢實施交付成本。但考慮到EPM涵蓋的實際業(yè)務、計劃預算、執(zhí)行控制數(shù)據(jù)的敏感性，國內(nèi)企業(yè)通常不愿意將EPM系統(tǒng)部署到公有云上，而是采用私有化部署或部署在企業(yè)私有云上。

美國和其他國家的監(jiān)管環(huán)境相對規(guī)范，SaaS模式CPM、EPM軟件市場發(fā)展較為健康。這方面差距的拉近，是中國發(fā)展SaaS企業(yè)軟件的基礎。在非敏感領域的企業(yè)應用，如考勤、CRM、OA、報賬等，SaaS應用在國內(nèi)市場發(fā)展的還是挺好的。

中國軟件網(wǎng)：國外數(shù)據(jù)庫巨頭的發(fā)展路徑是怎樣的？不同巨頭方案有何差異？您看好哪一種？

蔡志宏：數(shù)據(jù)庫種類很多，如關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL、多維數(shù)據(jù)倉庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、對象數(shù)據(jù)庫等等，適用于不同的應用場景。企業(yè)應用領域，ERP通常采用關系型數(shù)據(jù)庫，EPM通常采用多維數(shù)據(jù)倉庫。

Oracle、IBM、SAP三巨頭也是關系型數(shù)據(jù)庫和多維數(shù)據(jù)倉庫的廠商。各巨頭為提升數(shù)據(jù)庫性能采用了各種方案，包括定制化硬件一體機，實時內(nèi)存壓縮等技術。在數(shù)據(jù)倉庫領域，我們更為看好計算引擎算法優(yōu)化以及基于通用設備的硬件加速方向上。

中國軟件網(wǎng)：您認為企業(yè)管理數(shù)據(jù)，未來的發(fā)展趨勢是怎樣的？

蔡志宏：更多的企業(yè)將認識到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性。企業(yè)信息化建設的重點也將從線下業(yè)務轉移線上的電子化過程，逐步演變成利用數(shù)據(jù)分析平臺建立實體業(yè)務模型，并基于實體業(yè)務數(shù)字孿生進行經(jīng)營分析、計劃預測，以便動態(tài)數(shù)字化智能化管理企業(yè)。

中國軟件網(wǎng)：您認同云計算服務SaaS化趨勢嗎？您認為國內(nèi)軟件廠商在云計算浪潮下，未來可能有怎樣的發(fā)展路徑？軟件廠商在產(chǎn)業(yè)鏈條中，處于怎樣的位置？

蔡志宏：從技術角度而言，企業(yè)軟件的SaaS化是發(fā)展趨勢。而從企業(yè)實務角度，國內(nèi)企業(yè)核心業(yè)務數(shù)據(jù)的SaaS化仍為時過早。但軟件廠商應提早做好技術準備，以應對未來大量的私有云部署需求。

中國軟件網(wǎng)：今年5月底，國內(nèi)也出臺了類似于歐洲GDPR數(shù)據(jù)保護的相關規(guī)定，這對于國內(nèi)數(shù)據(jù)公司將會有怎樣的影響？

蔡志宏：國內(nèi)的一些2C軟件對用戶隱私數(shù)據(jù)的侵犯已經(jīng)到了很嚴重的程度。其原因跟之前沒有類似GDPR數(shù)據(jù)保護的法規(guī)，以及沒有得到應有懲罰有關。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能應用越來越廣泛，流量平臺作為數(shù)據(jù)來源更易變現(xiàn)。如沒有相關的數(shù)據(jù)保護規(guī)范，用戶的個人數(shù)據(jù)風險極高。

EPM作為企業(yè)數(shù)據(jù)的分析決策系統(tǒng)，通常不涉及個人數(shù)據(jù)，也不會向外部提供，不太可能涉及GDPR的數(shù)據(jù)保護范圍。

中國軟件網(wǎng)：創(chuàng)業(yè)中，您認為最大的難點在哪里？有沒有覺得有非常棘手的事情？對于國內(nèi)數(shù)據(jù)環(huán)境您有何看法？

蔡志宏：最大的難點在于不完全競爭的市場。但隨著企業(yè)對智能管理的逐漸重視，有研發(fā)技術實力的軟件廠商競爭力會凸顯。另外，隨著企業(yè)管理水平的提升，將逐漸擺脫由外部咨詢團隊梳理自身業(yè)務的依賴，更多關注軟件平臺技術功能是否適應智能管理的要求。

從企業(yè)的數(shù)據(jù)環(huán)境來看，正從非結構化或弱結構化，向高度結構化演進。這是智能管理、決策支持自動化的要求，也為后續(xù)基于AI進行數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，奠定了基礎。

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總結

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