在当今飞速发展的商业环境中，企业正面临着愈发复杂的挑战和无限机遇。在这样的大背景下，日前，先胜业财宣告推出全新产品FOS 3.0，以应对深度业务与财务融合领域所带来的用户痛点。该版本在先胜业财一贯卓越的「精益经营管控平台」基础上，借助全新的技术能力和组件化特性，直击深度业财融合领域的痛点，为企业提供支持，使其能够更加深入、顺畅地踏上业务与财务融合之旅。

01 国内大型企业深度业财融合现状及痛点

为了加强业务运营效率和数据驱动决策能力，目前国内众多大型企业购买了以SAP BPC、Oracle Hyperion为代表的EPM系统、数据中台系统、相关BI工具。然而尽管这些企业投入了大量资源和精力，在实际使用过程中，往往存在如下点典型问题：

-分析精细度及灵活度不足：绝大部分传统的业财融合分析型项目，为了确保分析系统性能的实现，颗粒度无法有效细化，难以在分析系统中就业财数据进行复杂的转化、分摊、计算，且无法随着业务的需要及变化，灵活进行相关逻辑的敏捷修改及调整。

-业财数据质量治理能力不足：绝大部分传统的业财融合分析型项目，仅依托于ETL工具映射至数仓模型，无法有效的在业务处理源头根据财务相关处理规则进行业财融合的数据治理，从而导致业务、财务、管理多层皮的现象出现。

-流程协同整合及融入性不足：绝大部分传统的业财融合分析型项目，最终只停留在报表展示和有限的预算管理流程过程中，无法充分与一线的业务流程和财务流程进行深度嵌入和重塑，运营效率、管控深度、业务赋能等诉求难以实现。

而产生这类问题的根源，正是因为当前大多数的EPM/BI/数据中台产品，在分析建模侧，仅提供基于MOLAP的多维分析建模。

OLAP是关系数据库之父Edgar F. Codd于1993年提出的，主要用于多维分析领域，是商业智能（BI）技术的核心。相比于更早出现和应用的对象数据模型，多维数据模型更适用于数据分析和报告, 用户可以通过多层级的维度，基于多维对象进行交叉分析和切片操作，更加快速、灵活的地处理和查询，最终实现深入的数据洞察。

随着商业环境的复杂和管理精益化要求的提高，经典的MOLAP多维数据建模应用缺陷也日益凸显：

-不适用于复杂关系：在许多应用场景中，维度及层次级别分类本身也可能是对象。例如一个“区域”维度，该维度有三个级别，分别是国家、省、城市。而省有一个属性是省长，城市有一个属性是市长。这些对象还可能和其他的对象之间有着更加复杂的关系，例如城市中的医院，城市是一个对象、医院是一个对象。在这种情况下，多维模型就变得不太适合表达和处理这种复杂对象之间的关系。

-灵活性有限：多维数据模型适用于事先定义好的维度和度量，对于快速变化的业务，很可能出现的场景是今天需要通过一类属性进行分析、明天通过另一类属性进行分析。如果仅通过多维数据模型的维度来进行修改和调整，就可能导致随着业务发展CUBE越建越大，维度UD越来越多。而通过大量的MDX查询语句书写，也会大幅增加开发和维护的复杂性。

-难以应对大数据量处理：虽然现有的一些技术手段已经使得部分公司的CUBE产品处理数据的效率大幅提升，但是当面对精细化的大量数据处理情况时，性能表现依旧力不从心。且系统运维调优，技术属性太强，甲方用户难掌握。

因此，为了规避多维模型缺陷可能导致的风险，过去在很多EPM/BI/数据中台类项目的实施中，将分析指标的颗粒度设置的较粗，以减少大数据量处理和指标频繁调整的可能性，而这样简单粗暴的处理方式毫无疑问牺牲了经营分析的精益化。

同时，在深度业财融合场景中，用户希望达成的目标也不仅仅局限在数据分析层面。用户还希望能够在财务处理、流程嵌入、操作协同上进行更为深度的整合，即不仅希望能够构建业财融合的“数据中台”，同时也可以重构或补齐建设业财融合的“业务中台”。而传统EPM/BI/数据中台产品设计的核心出发点更强调的还是数据分析，缺乏相应的技术手段和能力，对业务运营提供的帮助和指导非常有限，无法达到企业“深度业财融合管控”的要求。

02 先胜业财FOS 3.0：面向对象的业务建模+多维财务模型

深度业财融合的经营分析体系落地，本质是要构建「财务-业务」、「业务-业务」数据之间的「语义关系」。例如，一笔收入可以展开到多个凭证，凭证的背后关联着合同/订单的收款条款，而每个合同和订单都可能关联到某些项目，项目能够追踪到客户和产品，产品又能够关联到物料，物料连接到供应商……沿战略-财务-业务层层展开的复杂语义关系的核心关键点就在于模型。先胜业财采用面向对象的业务建模+多维财务模型的建模方式，来支撑处理复杂业务流程、支持业务规则和高可维护性的需求，同时又可兼顾多维高效的经营分析需求。

先胜业财FOS 3.0，围绕企业价值提升的核心抓手【管理对象】将全价值链业务和财务数据进行整合建模，基于强大的「DeepModel业务模型」组件和「DeepCube财务模型」组件，实现对业务对象和关系的统一建模，以财务视角贯穿业务生命周期各阶段数据，并对流程、动作均可面向对象建模，从而实现精细化跨应用数据的获取及治理，打通应用的隔阂。

「DeepModel业务模型」，利用关系数据库面向对象建模，更加灵活、高效及精细化的进行复杂业务数据的模型建立和管理，帮助企业跨应用系统形成业财融合的通用数据模型（Common Data Model），其具备如下核心优势：

-更好地处理复杂关系：例如通过对象的关联和继承来模拟实际业务中各实体间的关联和交互，使模型更贴近实际业务情况。

-模拟业务场景：可将业务流程抽象为对象和类，通过创建对象、定义属性和方法，用于模拟企业经营中的不同场景和业务流程，从而构建出更真实的业务模型。

支持复杂业务规则：可在对象中嵌入特定的业务规则和逻辑，模型能够自动执行这些规则并进行验证，在企业进行规划、预测和决策分析中这一点非常重要。

-敏捷、灵活调整、易于维护及扩展：面向对象建模强调对象的抽象和封装，可以根据业务变化不断添加新的业务对象和方法，因此能够更灵活地适应不断变化的业务需求；基于DeepModel还可将有关系的若干对象进行灵活组合，打包成一个可复用的领域模型包，无需再次建模就可实现敏捷化的场景组装与适配，通过领域模型还可组合出灵活多样的控制策略，有效提升了响应前端业务决策需求的敏捷性。

「DeepCube财务模型」，利用多维数据库进行多维建模，通过多维模型可实现财务数据按实体、科目、场景、版本等多维视角填报、计算、展现和分析。对比传统多维数据建模平台，具备如下优势：

-易于调整及扩展的多Cube架构：可根据不同业务需求，可灵活构建多个数据集（Cube），不同Cube支持不同颗粒度建模，不同Cube之间通过计算规则，实时链接。

-灵活的多维规则设定：传统的OLAP仅适用于业务数据的汇总场景。先胜多维计算引擎允许灵活定义OLAP规则，如允许部分维度不参与聚合计算；汇总节点数据录入；当期数和累计数的计算，按比例汇总等。

-分布式多维数据库架构：具备更强的搜索和聚合能力，更强的读写吞吐能力，节点可横向扩展。

除了创新的建模方式，近日先胜业财发布的FOS 3.0平台组件中，还包括全新升级的DeepDataPipline数据流引擎、工作流引擎DeepFlow、DeepUX页面设计引擎、DeepTable表格设计引擎等组件。其中，DeepDataPipline数据流引擎支持数据集成、录入、审批、清洗、转换、计算等各式业务-财务相关数据处理，DeepFlow工作流引擎打通企业各独立的系统，形成完整的线索到现金、采购到支付等流程交易处理的业财操作平台，将财务流程无缝融入业务流程之中，通过报价参考与审核、信用分析、资金检查、开票提醒、收款通知等流程操作，以财务语言串联价值链各个环节，拉通管理对象生命周期各阶段任务与数据。

而通过DeepAnalysis数据可视化组件、DeepTable在线电子表格组件、DeepPage自助式页面等低代码组件，用户可以轻松拖放组件以构建页面、应用程序和看板，创建展示关键指标、KPI、图表等的可视化、互动式仪表板。通过自动化、智能的方式轻松支持应用搭建，并将数据洞察即刻应用于行动之中。