“数据”已经成为企业资产的重要组成部分。尤其在数字化转型阶段，企业如何基于数据来驱动业务的创新能力，是企业将数据转化为真正“资产”，所需要思考的一个问题。
然而，现实是，很多企业的信息资源共享不够充分，数据价值挖掘不够深入，数据支撑决策、驱动运营、促进创新的作用还未充分发挥出来。
通过数字化加强企业数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准等数据能力建设，构建一体化数据，可促进数据流通共享，并为数据的价值挖掘提供保障，从而推动企业数字化发展及业务创新。
一体化数据建设亟需六大能力
一体化数据建设需要六大数字化能力体系支撑，包括：顶层设计能力，一体化模型能力，数字化运营能力，行业大数据能力，数据汇聚能力，数据管理能力。
一、一体化数据模型能力，通过全面梳理全产业链供应链各关键环节数据要素，统一数字对象的定义，实体类对象(物料实体对象，人机实体对象，业务实体对象)，流程类对象，服务类对象。基于数据标准和规范进行层级分类，基于行业标识解析进行对象打标识。结合标准、规范、建模方法论构建行业一体数据模型。
二、顶层设计能力。基于企业一体化数据模型，通过业务数据建模，数采，仿真等技术，实现数据驱动的数字化能力建设和优化，并指导全行业应用体系建设。
三、数字化运营能力，基于企业一体化数据模型，通过数用分离的新型数字化架构，行业标识解析体系，云技术等协同建设，提升企业业务应用的数字化能力，一体化数据资源在产业链的有序流动及开放共享能力，持续推进业务数据化和数据业务化能力。
四、行业大数据能力，基于企业一体化数据模型及场景化服务需求，打造行业大数据资产化能力，通过大数据技术能力及“数据+算法”构建行业大数据应用体系，推动数据业务化能力。
五、数据汇聚能力，基于边缘计算、物联网，5G，大数据技术，云技术等新型技术，结合一体化数据模型和场景化服务需求，实现数据的泛采集和共享。
六、数据管理能力。业务产生的数据和利用，需要规范化，标准化的管理。在一体化数据模型基础上，通过管理体系的构建，为数字化运营，行业标识解析，行业大数据，数据汇聚，组织运营管理等提供标准，规范，指导和管理的支撑。
用友iuap数据中台，让一体化数据建设成为可能
用友YonBIP通过运用新一代数字与智能技术帮助企业客户实现转型升级，成就数智企业。iuap云平台作为YonBIP的支撑底座，提供了3中台(数据中台、智能中台、业务中台)+3平台(技术平台、低代码开发平台、连接集成平台)能力，这成为了构建数智企业的基础设施。
其中，用友iuap数据中台，将跨行业、跨领域、跨场景、跨企业的海量异构数据，进行精细化治理和资产化管理，以此推动基于用友YonBIP的全域、全量数据的精确估值、开放共享，促进数据资产的协同增效和保值增值。
数据中台与传统的数据系统区别主要在于，数据中台更多聚焦在业务思维，以能够快速实现数据的业务价值为目标。数据中台能力的复用，并实现了对业务的反哺，创造出真正的商业价值。
用友iuap数据中台提供一体化、端到端的解决方案。从数据的连接和获取到数据的计算与存储，从数据的资产化、数据治理到数据工场中的模型开发、任务调度、指标管理，直至顶层的智能分析、企业画像以及众多业务领域典型数据场景化应用，用友自主开发的软件平台具备完整的端到端数据能力，覆盖整个数据生命周期管理。
一体化数据建设必经的三个阶段
用友iuap数据中台它不仅是一个技术类的支撑平台，还是一套以业务需要为导向，包含建设方法、基础设施、运营体系在内的综合解决方案，伴随着企业组织的变革和业务流程的创新。
比如，在上面提到一体化数据建设需要的六大数字化能力中，可以看到“一体化数据模型”最重要的基础。其它几个能力都是在此基础上的能力扩展。
一体化数据模型的构建随着业务发展，需要不断持续优化和完善。在一体化数据建设过程中，围绕一体化数据模型，用友iuap数据中台将这个过程分为三个建设阶段：数据现状分析，一体化数据建设规划，一体化数据实施。
第一阶段，数据现状分析。基于各组织业务数字化发展需求，从战略理解，经营环境分析，业务模式梳理等角度，明确一体化数据建设需求。基于业务现状的数字化成熟度评估，为数据建设规划提供必要性的输入。
第二阶段，一体化数据建设规划。基于现状分析，结合整体一体化数据建设方案，进行发展蓝图、基于数据孪生的数据方案规划设计、数据管理体系设计、一体化平台规划设计等规划。
第三阶段，一体化数据实施。基于规划设计，结合组织特点及要求，对标行业最佳实践，制定项目实施规划，并通过规范化的项目管理，展开项目实施，并在过程中及时规避风险，保障系统开发质量和上线应用。
提升数据架构能力，让业务数据化
数据架构是行业数据一体化建设的基础能力部分，也是数据管理体系的核心能力之一。通过数据架构能力的构建，可以构建出一个完整的行业数据视图，为业务数据化，数据的互联互通，数据规范化管理提供指导建议。
用友iuap数据中台为企业所构建的数据架构，主要包含了数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理几个部分。
一，数据模型。从模型的内容覆盖颗粒度，一体化数据模型分为主题域模型，概念模型，逻辑模型和物理模型。从应用角度分为组织级模型和系统应用级模型。在模型构建过程中，应建立和维护组织级和应用级模型，建立一套组织遵循组织模型设计的开发和规范，使用组织级数据模型指导应用系统的建设。
二，数据分布。基于数据模型，明确数据在系统，组织，流程等方面的分布关系。
三，数据集成与共享。建立全产业链一体化组织之间的数据共享机制，并提供相关制度，标准，技术等方面的管理，促进组织间的数据互联互通。
四，元数据管理。包含了元数据的建设，存储，整合与控制等一整套流程。构建过程中，通过元数据分类，模型标准，保障不同来源元数据集成和交互，形成元数据全景视图，提供元数据不同维度的使用和服务，实现元数据规范化管理。
数据价值是否得到充分发挥，也要看闭环做的怎么样。持续推进业务数据化、数据业务化，构建数据广泛采集、合理共享、高效利用的新机制，形成数据供给应用闭环。通过数据中台，在整个闭环过程中，基于一体化数据模型及数据标准，规范化管理，可以实现数据在整个产业链供应链中的高效生产，流通和应用，以数据驱动业务及商业创新!
