2026年4月，工信部和國(guó)家數(shù)據(jù)局聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于聯(lián)合實(shí)施2026年"模數(shù)共振"行動(dòng)的通知》。文件核心就一句話：推動(dòng)人工智能模型與數(shù)據(jù)資源協(xié)同互促、同頻共振，形成"數(shù)據(jù)—模型—場(chǎng)景應(yīng)用"良性循環(huán)。
"模數(shù)共振"翻譯成大白話：模型和數(shù)據(jù)，得一起使勁。
但現(xiàn)實(shí)是什么？企業(yè)一窩蜂上大模型、搞AI智能體，PPT寫得天花亂墜，真到落地——數(shù)據(jù)散在各系統(tǒng)，口徑對(duì)不上，質(zhì)量沒(méi)法看，模型"吃不飽"也"吃不好"。
模型有了，數(shù)據(jù)真的能振起來(lái)嗎？換句話說(shuō)：AI落不了地，真的是模型不行嗎，還是你的數(shù)據(jù)沒(méi)"喂"對(duì)？
大模型是大腦，數(shù)據(jù)底座是脊柱。脊柱斷了，大腦再聰明也站不起來(lái)。今天我們重點(diǎn)聊聊AI時(shí)代企業(yè)到底需要什么樣的數(shù)據(jù)，以及需要什么樣的數(shù)據(jù)平臺(tái)。
1
企業(yè)需要的不只是一個(gè)BI工具，
而是"懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)底座"
市面上做數(shù)據(jù)平臺(tái)的不少，多數(shù)停留在"工具層"——給你一堆組件，自己搭去。而用友的YonData的定位不一樣，三個(gè)關(guān)鍵詞：AI-Ready、懂業(yè)務(wù)、一體化。
第一是AI-Ready，不是塞個(gè)自然語(yǔ)言的對(duì)話框就叫AI就緒。YonData內(nèi)置了數(shù)據(jù)智能體+大模型能力，從數(shù)據(jù)采集、開(kāi)發(fā)、治理到分析應(yīng)用，全鏈路都有AI介入。你問(wèn)它一個(gè)問(wèn)題，它理解業(yè)務(wù)意圖，自動(dòng)關(guān)聯(lián)模型、生成結(jié)論、輸出報(bào)告。
第二是懂業(yè)務(wù)，這個(gè)最硬核——YonData預(yù)置了大量開(kāi)箱即用的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)模型，不是空殼框架，是帶著行業(yè)Know-How的"半成品"。具體如何Know-How，后面細(xì)說(shuō)。
第三是一體化，YonData支持?jǐn)?shù)據(jù)的"采存管用服"一體化。采集方面支持批流一體數(shù)據(jù)采集引擎，滿足不同異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入；存儲(chǔ)方面支持湖倉(cāng)一體存儲(chǔ)計(jì)算架構(gòu)，全面適配常見(jiàn)的關(guān)系庫(kù)、對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)等；數(shù)據(jù)治理模塊YonData更是對(duì)標(biāo)了DCMM，實(shí)現(xiàn)了9大領(lǐng)域能力全覆蓋，具體包括：元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)資源管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表等；然后是數(shù)據(jù)應(yīng)用，從BI報(bào)表工具到智能問(wèn)數(shù)agent全支持；在數(shù)據(jù)服務(wù)層面，支持配置化生成數(shù)據(jù)服務(wù)API，內(nèi)置API網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的統(tǒng)一監(jiān)控和管理。
說(shuō)白了，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)賣的是"工具箱"，YonData賣的是"帶裝修的精裝房"。
2
用友YonData憑什么說(shuō)是
"懂業(yè)務(wù)"的數(shù)據(jù)平臺(tái)？
YonData目前預(yù)制了大量模型和指標(biāo)，形成了開(kāi)箱即用的"彈藥庫(kù)"，不說(shuō)虛的，直接拿數(shù)據(jù)說(shuō)話：
一致性維度：170個(gè)——跨業(yè)務(wù)域統(tǒng)一口徑的基礎(chǔ)維度全覆蓋
主題分析模型：373個(gè)——企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析、盈利能力、營(yíng)銷業(yè)務(wù)、采購(gòu)分析等
企業(yè)級(jí)指標(biāo)：2621個(gè)——從營(yíng)銷線索到融資主題，從投資主題到供應(yīng)商評(píng)價(jià)
覆蓋行業(yè)：30+——供應(yīng)鏈云模型、財(cái)務(wù)云模型、醫(yī)療主題模型等按行業(yè)打包
傳統(tǒng)做法：企業(yè)要做一個(gè)采購(gòu)分析主題，從需求調(diào)研開(kāi)始——梳理流程、定義指標(biāo)口徑、設(shè)計(jì)維度模型、開(kāi)發(fā)ETL、搭看板，一個(gè)主題磨一個(gè)把月不夸張。
YonData做法：模型資產(chǎn)庫(kù)里直接有采購(gòu)業(yè)務(wù)模型、采購(gòu)分析模型、供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)，選上、關(guān)聯(lián)、配權(quán)限，直接用。
用個(gè)比喻：以前從選地打地基開(kāi)始蓋房子，現(xiàn)在是拎包入住精裝房，不滿意再改。你踩過(guò)的坑，它早就替你填了。
3
五個(gè)數(shù)據(jù)智能體：
讓每個(gè)崗位都有"AI數(shù)據(jù)助手"
模型資產(chǎn)是"彈藥"，數(shù)據(jù)智能體就是"槍"。YonData內(nèi)置五個(gè)智能體，對(duì)應(yīng)五個(gè)核心場(chǎng)景。
傳統(tǒng)BI三大頑疾：不使喚業(yè)務(wù)人員（門檻高）、不使喚開(kāi)發(fā)人員（排期長(zhǎng)）、不使喚管理層（圖表多，看不出結(jié)論）。
數(shù)據(jù)分析智能體怎么破？AI自動(dòng)建模、自動(dòng)可視化、對(duì)話式探索。你說(shuō)"看看華東區(qū)上季度毛利趨勢(shì)"，它自動(dòng)關(guān)聯(lián)語(yǔ)義模型、匹配維度、生成圖表和結(jié)論。不需要寫SQL，不需要拖拽看板，一句話搞定。
搭指標(biāo)體系，傳統(tǒng)模式下是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的活，極度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。YonData采用對(duì)話式引導(dǎo)——你說(shuō)一個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)，它幫你拆解維度、推薦指標(biāo)、自動(dòng)校驗(yàn)口徑，從5個(gè)維度起步逐步構(gòu)建完整體系。
核心價(jià)值：把指標(biāo)體系建設(shè)門檻，從"需要十年經(jīng)驗(yàn)"降到"會(huì)說(shuō)話就行"。
數(shù)據(jù)治理最耗時(shí)的是元數(shù)據(jù)采集和文檔維護(hù)。傳統(tǒng)手工建ER圖，2周起步。
YonData把ER圖自動(dòng)生成壓縮到2小時(shí)，支持自然語(yǔ)言交互式建模。預(yù)置14個(gè)行業(yè)、20+細(xì)分領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)模板，一鍵應(yīng)用。數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則自動(dòng)推薦，500+條規(guī)則匹配率90%以上，異常實(shí)時(shí)預(yù)警。安全分級(jí)、數(shù)據(jù)源目錄、合規(guī)報(bào)表，全部自動(dòng)化產(chǎn)出。
一句話：治理效率提升80%以上，標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效率提升10倍。
數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)對(duì)技術(shù)人員要求高，這是共識(shí)。YonData開(kāi)發(fā)智能體通過(guò)自動(dòng)化流程編排、異常自動(dòng)檢測(cè)、多維度自動(dòng)化開(kāi)發(fā)，大幅降低專業(yè)門檻。非核心開(kāi)發(fā)任務(wù)由業(yè)務(wù)人員通過(guò)自助ETL完成，技術(shù)人員聚焦架構(gòu)設(shè)計(jì)和復(fù)雜場(chǎng)景。
最貼近業(yè)務(wù)用戶的能力?；谡Z(yǔ)義模型，用戶用自然語(yǔ)言提問(wèn)，系統(tǒng)自動(dòng)理解意圖、匹配數(shù)據(jù)、生成分析結(jié)論和摘要，標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)源。同步生成可下載報(bào)告。
關(guān)鍵是——語(yǔ)義模型層設(shè)置了主組織和數(shù)據(jù)權(quán)限管控，問(wèn)數(shù)結(jié)果天然符合企業(yè)數(shù)據(jù)安全要求。
4
大模型是大腦，
數(shù)據(jù)底座是脊柱
模數(shù)共振不是模型和數(shù)據(jù)各干各的，而是數(shù)據(jù)底座支撐模型落地，模型落地反哺數(shù)據(jù)優(yōu)化，形成良性循環(huán)。
YonData在這個(gè)過(guò)程中始承擔(dān)"脊柱"重任：AI-Ready的數(shù)據(jù)底座讓模型有料可用，開(kāi)箱即用的模型資產(chǎn)讓業(yè)務(wù)快速見(jiàn)效，五個(gè)數(shù)據(jù)智能體更不簡(jiǎn)單的五個(gè)智能化應(yīng)用，而是為企業(yè)提供了五個(gè)懂治理技術(shù)、懂企業(yè)業(yè)務(wù)、可持續(xù)干活且干的漂亮的數(shù)據(jù)專家。
電子書下載
