北京2018年1月18日電 /美通社/ -- 無論是基礎層的智能財務共享平臺，還是核心層的管理會計平臺，數據都是核心資源。“智能化的首要條件就是建立數據化的應用平臺。首先要有數據，有數據的支撐，才能進行智能化”，在之前由北京元年科技股份有限公司（證券代碼：834507）舉辦的智能財務論壇上，元年科技正式對外發布了元年C1智能化管理平臺，該平臺利用大數據、人工智能技術為企業提供了從管理思想、系統實現到云端應用的一體化解決方案。元年C1 CEO 井普源先生在論壇上以數據開場，就智能財務展開了分享。
企業在經營中通常要面對三類數據，即財務小數據、業務中數據和社會大數據。然而，長期以來，企業對數據的應用以財務小數據和結構化數據為主，但這僅僅涵蓋了一小部分的數據信息，更豐富、蘊含大量潛在價值和規律的非結構化和半結構化數據，包括各種格式的信息等，涵蓋如各類客戶的特征、購買習慣與購買偏好之間的聯系等有價值的信息，由于難以被清洗、整理和加工長期處于沉睡狀態。
然而，數字化對財務工作的首要影響就是對數據需求和數據應用的影響。
在華爾街擁有“圣經般”地位的《互聯網趨勢報告》中頻繁出現的眼球、頁面瀏覽、平臺、斷口、流量、出貨量、用戶、黏性、按需服務、計算界面、數據平臺、數據隱私、共享度等等分析指標，早已取代了我們傳統的毛利率、利潤增長率、資產增長率等財務指標。人們已經日益認識到，決策者真正需要的不是傳統財務數據和結構化數據，而恰恰是一直被忽略的非財務數據和非結構化的數據。如何將海量數據、尤其是非結構化數據收集起來并加以有效處理，依托商業智能技術我們可以走得越來越遠。
商業智能（BI）是一套商業方面輔助決策的解決方案。它通過組建企業級數據倉庫，得到企業數據的全局視圖，在此基礎上，再利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘OLAP等工具對數據進行分析和處理，形成有用的信息。總體來說，商業智能擁有強大的建模能力、多維度的構架體系、專業的數據處理技術和靈活的技術特點，可以深度應用于企業管理信息系統中，推動智能財務的發展和落地。
“我們在做智能化平臺的時候，首先有一個理念是把企業的數據資產化，這些數據包含了企業經營的數據、企業流程的數據、企業行動的數據等等。企業在努力建立外部數據資產的同時，需要將企業內部流程活動數據化，通過構建分析模型，結合先進的智能分析工具促使企業業務的迭代升級”，井普源表示。在這個過程中，商業智能是當仁不讓的核心技術。
總體來說，商業智能在財務領域的應用主要經由三大環節得以實現。首先是通過分主題的數據建模組建一個全面的企業級數據倉庫（Data Warehouse），得到企業數據的“全局視圖”；在此基礎上，利用數據挖掘（Data Mining）、聯機分析處理（OLAP）等工具對數據進行挖掘分析和處理，從企業核心的財務數據延伸到業務數據，從企業內部數據延伸到外部數據，形成有用信息；最后，通過數據可視化工具為管理者展現出數字化儀表盤，為決策提供智能化支撐。
商業智能的應用可分為三個層級，報表系統、數據分析和數據挖掘。隨著時代的發展，傳統報表系統早已無法滿足企業日益增長的管理需求，數據分析和數據挖掘的需求日益旺盛，這推動商業智能在2007年之后就由關系數據庫進入了以多維數據庫為主流的時代。
在2016年年底，元年科技與IBM中國有限公司簽署軟件授權許可協議，成功獲得IBM Cognos軟件在中國的源代碼使用權，并于2017年正式對外發布了元年C1智能化管理平臺。由于IBM Cognos產品的核心優勢在于底層的TM1內存多維數據庫產品。IBM Cognos TM1是一款全球領先的內存多維數據庫產品，定位于BI架構當中的OLAP（聯機數據分析）層。TM1將多維度數據模型完全加載在服務器內存中，利用內存計算存取速度快的優勢向用戶實時提供高并發的查詢、計算、數據模擬的功能。
從發展趨勢來講，傳統的多維數據庫產品盡管具有靈活多變、建模能力強等特點。然而，隨著企業精細化要求不斷提升和應用時間日積月累帶來的數據量的不斷增加，響應速度和運算速度都容易隨之不斷衰減。而基于內存的多維數據庫產品利用內存快速訪問的特性，把數據完整保留于內存，并通過優化的存儲結構和算法處理海量數據和復雜邏輯，將用戶的數據讀寫請求轉換為內存讀寫和內存計算，可以將幾億條的數據在幾秒鐘內快速算出結果。同時系統性能不會因數據量的持續增加而發生衰減。隨著技術環境的不斷變化，未來，商業智能將由多維數據庫升級為基于內存的多維數據庫時代。基于內存的多維數據庫將成為未來智能財務平臺中核心的技術之一。
