金蝶致力為企業賦能，利用數據化完成數據建模

數據分析是一個檢查、清理、轉換和數據建模的過程，目的是發現有用的信息、提出結論和支持決策依據。而數據建模是數據分析里的一項，數據建模里又有一些常見的套路：選擇變量與重構變量、選擇算法、設定參數、加載算法和測試結果。近年來，金蝶也在數據建模領域不斷探索，致力于為企業賦能。

金蝶的數據分析是一個檢查、清理、轉換和數據建模的過程，目的是發現有用的信息、提出結論和支持決策依據。至于數據建模，它是數據分析里的一項，數據建模里又有一些常見的套路：選擇變量與重構變量、選擇算法、設定參數、加載算法和測試結果。

數據建模是一種用于定義和分析數據的要求和其需要的相應支持的信息系統的過程。因此，數據建模的過程中，涉及到的專業數據建模工作，與企業的利益和用戶的信息系統密切相關。

據了解數據幾乎總是用于兩種目的：操作型記錄的保存和分析型決策的制定。簡單來說，操作型系統保存數據，分析型系統使用數據。前者一般僅反映數據的最新狀態，按單條記錄事務性來處理；其優化的核心是更快地處理事務。后者往往是反映數據一段時間的狀態變化，按大批量方式處理數據；其核心是高性能、多維度處理數據。

殊不知，數據建模與金蝶在數字化轉型的成就很密切，數字化轉型是建立在數字化轉換和數字化升級基礎上，進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型。數字化轉型是開發數字化技術及支持能力以新建一個富有活力的數字化商業模式。

其數字化轉型目標和方向可大致定位為：組織結構：根據職能職責和崗位要求，優化人員配置，培養員工能力，運行新的職責架構。組織文化：建立與數字化轉型相匹配的企業文化，鼓勵所有員工貫徹轉型思想并落實到實踐中。管理方式：優化組織管理方式和業務流程，推動管理方式創新和員工工作模式變革。 管理形態：將數字化思想落實到人才培養，資金安排，安全生產，決策制定等企業管理各個方面。

正是因為多年來金蝶一直專注數字化領域，才能在不斷提升研發出很多新產品。隨著項目的進行，客戶和開發團隊對業務知識與日增長，因此原來的設計也在不斷完善中。畢竟，數據建?；蛘咴O計數據庫不是金蝶的最終目的，這只是一個開始，金蝶將持續讓陽光照進每一個企業”為使命，致力成為“最值得托付的企業服務平臺”。