在此求解，智达方通全面预算管理系统软件软件演示系统？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-12-02 12:32 标签： 预算管理系统软件

2023-03-07 15:01
来源:
智达方通发布于：北京市
企业正在创造比以往多更多的数据，据观察到2025年，全球数据创建量预计是2022年的两倍。对于大部分企业来说，传统的数据管理系统和数据孤岛运营极大限制了它们的敏捷性和洞察力。数据现在是，将来也是强大决策和企业弹性的核心，企业可以朝着这一愿景努力。这要求企业能够做到打通数据壁垒，创建数据互联的环境，同时也需要一个科学完善的全面预算管理系统支撑。
数据要素成为竞争新赛道
数据作为新一代的生产要素，已然成为了企业竞争的新赛道。数据要素关注的不仅仅是技术问题，更是治理问题，需要前沿技术的赋能和创新的治理手段来实现企业的发展。在数据大爆炸的时代，我们不得不关注数据价值，以及数据之间的联通性。培养数据要素具有较强的市场价值，有助于企业实现高质量经济的发展。数据要素也将改变现有市场经济的格局，进一步提高数据的流通效率，挖掘数据价值，在推动企业数字化、智能化发展的同时，也是企业顺应时代新要求、实现长远发展的必然选择。
在此基础上，全面预算管理体系也处于优化和发展的道路上，针对数据带来的大量信息，择优处理数据，在统一的平台上分析和执行数据。智达方通企业绩效管理系统套件（Intcube EPM）在处理数据方面有着极强的技术支持，通过高度结构化的数据管理系统，智达方通团队根据企业属性和业务数据制定针对性数据模型，加强部门数据之间的关联性，避免数据和信息孤岛。并从数据分析的角度进行预算管理，借助多维数据库技术进行多维的数据存储，充分利用数据分析在全面预算管理的作用。
加速业务与数据的融合
随着数据要素对市场经济的影响，各行各业的数据融合也进一步加快。例如对于传统制造业来说，数据价值是一个制造企业数字化、信息化发展的关键驱动因素。大数据在新型制造行业的应用，将产品研发、设计和生产等流程与数据融合在一起，进而提高生产效率。努力推动数据要素的流通，增强数据服务的经济效能，以深化数据开发的价值，实现数据与业务的融合，以及数据市场化配置，帮助企业构建以数据为生产力的创新发展体系。
在这一方面，智达方通多维数据库系统（Intcube OLAP）可以帮助企业整合其在数据储存、多维分析等方面的核心技术优势，通过收集大量的业务数据来进行分析，助力企业搭建财务大数据平台，并发挥数据在企业战略管理、财务预算分析、决策管理、预算预测模型建立等的应用价值，进而加速业务与数据的融合，推动企业各部门间的协同作用，提高企业核心竞争力。
数据壁垒亟待打通
随着我国数字治理的成效不断显现，对企业数字建设有了更多的要求。然而在数据壁垒依然存在的情况下，造成企业战略目标难以实现，创新应用能力不足，特别是财务部门乃至企业上下人员的数据素养有待提高。另一方面，由于企业部门间的数据共享并未打通，导致了数据难以同步，数据之间仍存在沟壑，无法更好的实现数据之间的有效整合，形成一个个数据孤岛，大量有价值的数据资源不能发挥其作用，数据无法联通、不能共享，这阻碍了企业之间的内外部沟通与良性发展。
基于数据壁垒的亟待打通，智达方通全面预算管理系统（Intcube Planning）与多维数据库及OLAP平台进行有机结合，帮助企业理清全面预算管理，建立各业务数据之间的因果关系，实现业务数据之间的联动。使得企业各部门的信息数据以合理有序的方式相互连通、互相影响，解决数据之间的交互问题，控制业务数据的质量，打通数据壁垒，进而推动企业的进步，助力企业在大量数据的冲击下能够积极应对，良好发展。
实现数据互联的环境
为了健全数字规则，企业需要提升数据素养，实现数据互联互通的平台环境。数据互联互通代表着企业发展的融合协同，赋能数字经济转型升级，通过业务数据共享共用机制，打破部门间“数据壁垒”，有效防范和化解信息孤岛。然而当下平台之间的数据开放、数据可交互层面涉及较少，需要企业做出努力去实现数据互联的环境。智达方通将数据集中在统一平台上进行分析预测，连通企业财务信息传递过程中的孤岛，从根本上打造数据互联的平台，自上而下、自下而上的实现数据之间的联动效应，从数据关联性出发，深度剖析数据之间的关系与价值，使得企业能够实现数据共享，提高运营效率。
随着新一轮商业环境的出现，打通数据壁垒、实现数据互联不仅仅是单纯的数据流通和共享，同时还是推动数字经济的产业生态和数据安全的监管体系。在实现数据互通的过程中，企业需要充分协调和发展业务与数据之间的融合关系，发挥数据要素的最大价值，避免数据孤岛带来的信息闭塞等问题。智达方通旨在帮助企业打造一个数据互通互联的平台，在此环境下助力企业打破市场旧格局，实现数据共享的新格局。返回搜狐，查看更多
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智达方通新一代多维数据库Intcube Booster发版后完成了与包括全面预算管理软件在内的智达方通企业绩效管理软件系统Intcube EPM的整合。与上一版多维数据库Intcube
OLAP相比，Intcube Booster的新功能和性能提升，为全面预算管理等EPM应用场景，带来了更为灵活便捷的实现方式和性能提升。以下结合全面预算管理项目实施的应用场景，介绍Intcube Booster的部分新功能。
1、智能区间动态计算提升数据读写及表单性能计划预算等EPM软件应用的性能问题主要集中在数据量大、计算复杂和频繁改动的多维数据表单查询和业务规则运行方面。性能消耗大的主要原因是多维数据查询时会触发大量的聚集计算。以多维数据表单的查询开表为例，性能耗费主要发生在从数据立方体中查询明细级多维数据，并根据维度大纲层级结构进行聚集计算。其中，实时的聚集计算通常耗时占比最高。智达方通多维数据库通过智能判断表单呈现范围内的数据依赖关系，最小化动态计算的区间范围，降低计算量，从而提升了性能，并大幅度降低了动态计算对内存的占用。
2、结构化属性、标签化属性、只读属性等多种属性功能支持灵活筛选和高速分析尽管所有多维数据库系统都不会约束维度的数量，但在任何一个实际应用场景中，使用超过10个维度建立业务数据模型，都不算是优化设计。因为对任何一种多维数据库技术路线而言，每增加一个维度，其计算复杂度都呈指数级上升；同时，过多维度组成的多维数据模型对业务场景的描述必然带来不必要的复杂性，进而带来不必要的存储空间和计算资源的消耗。复杂业务场景可以通过拆分组合的原则以多个多维数据模型表达实现。那种用维度数量衡量多维数据库性能的指标体系，没有任何实际应用意义。以“项目”维度为例，对于“项目类型”这类元数据标签，如何创建才不会增加维度数量？最直接的解决方案就是用维度属性。维度属性，包括标签型的结构化属性、标签化属性、只读属性等，是维度的属性而不是维度。将某些项目维度成员标识上“项目类型”的属性，并不会增加维度数量，并且维度大纲还可支持基于属性的个性化聚集。因此，灵活运用维度属性功能，可以减少维度数量，并可更智能的基于维度的属性标签做灵活的过滤查询以及聚集计算和业务规则计算。
3、自动配置维度稠密稀疏属性
任何一个MOLAP型多维数据库，都需要设置维度的稠密或系数属性。这是其底层技术原理决定的。MOLAP多维数据库与ROLAP不同，需要自己解决存储问题。而满足磁盘存储效率的方案，就是将稠密维度构成数据块，稀疏维度构造成复合索引形成的键值对存储结构。其中，多维数据立方体中各个维度的稠密稀疏属性设置的是否合理，直接影响读写及计算效率。
智达方通多维数据库的自动配置维度稠密稀疏属性，是指当用户没有设置维度的稠密稀疏属性时，多维数据库将根据维度的特征、成员数量等信息自动优化设置维度系数属性，同时也支持用户根据自己的建模需求，设置维度稠密稀疏属性。
4、结构化维度库支持维度大纲高度复用
全面预算管理等EPM项目，由于企业的业务复杂性，通常会建立多个模型，如项目计划、成本预算、资金计划、物料计划、销售测算等。其中很多模型会用到同样的维度，如组织、科目、产品物料等。但在不同的模型中，同一个组织维度，其大纲的层级结构和成员增减也有可能不同。如何满足不同模型中的同一个维度既有共性的成员和数据共享，又有个性化的变化满足不同模型业务差异性要求，这几乎是所有项目上都会遇到的问题。智达方通多维数据库实现了维度的结构化设计。以组织维度为例，支持基础组织维度大纲设计，及在各个多维数据模型中派生的、子代组织维度大纲。各模型之间，共性的维度成员具有同一个标识，便于引用、查询和共享数据，以避免不同模型中创建新的维度带来的同一个业务维度无法共享的问题。
5、支持完整MDX语法及函数库
MDX语法及函数库，是多维数据库计算引擎的核心功能，也是多维数据库语言的工业标准。相当于SQL之于关系型数据库的作用。任何一种多维数据库，如不支持MDX语法，很难具有实际应用价值。
智达方通多维数据库支持完整的MDX语法及函数库，并支持扩展自定义函数及调用。详细文档参见《智达方通多维数据库Intcube Booster V1.0 mdx函数语法手册》。
6、维度成员命名空间解决多维数据库中维度成员的重名问题多维数据库设计通常会要求在维度大纲范围内，维度成员名称唯一，以保证查询时的准确定位。但实际业务中，经常会出现：集团总公司->科技部，子公司->科技部 这样的重复名称出现。在实际建模过程中，为了满足维度成员名称的唯一性，不得不将成员名称人为更改以保证其唯一性。但这种做法牺牲了用户实际业务场景描述的客观性，同时也给元数据管理带来了一定困难。智达方通多维数据库通过维度成员命名空间的设计，实现维度成员名称可重复出现在维度大纲中，但又不破坏维度成员的独特性。解决了上述建模问题，给项目实施带来了便利。
7、补充层次结构(Alternative Hierarchy)解决同一维度沿多路径聚集（汇总）关系计算问题以时间维度为例，默认为自然日历层级结构：年-季度-月。如需要“财务年度”，并且是以3月或4月作为第一个财务年度的月度等个性设置，以往的做法是手工创建分支并设置共享维度成员。新的维度大纲补充层次结构(Alternative Hierarchy)可以更为结构化地定义维度大纲的主从层次结构，并支持基于维度大纲的主要层级结构，根据条件自动生成补充层次结构。
8、 ReadFrom函数支持更为灵活的跨模型取数
全面预算管理等EPM应用中，不可避免会涉及到不同模型间的数据调用。如何支持并高效运行这一功能，是很多多维数据库产品的一个难题。智达方通多维数据库实现了包括ReadFrom等跨模型读写操作函数，并可在业务规则等计算引擎及查询指令中高效运行，使更为灵活的多维建模方法成为可能。
结语
多维数据库是包含全面预算管理软件在内的企业绩效管理（EPM）系统的底层核心技术，没有多维数据库技术，就无法高效实现全面预算管理软件等EPM系统的功能设计。多维数据库技术的每一项优化和突破，也都会给全面预算管理等EPM应用带来新的提升和变革。

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