内存计算驱动企业管理升级

单凭个人智慧和直觉进行决策的时代已经一去不复返了，企业更重视用数据说事，这正是管理会计越来越受到政府、事业单位和企业管理者关注的根本原因。市场变化需要考虑的因素越来越多，需要企业家做出决策的时间越来越短，对形成决策依据的各项数据的获取、提炼、分析的准确、速度的要求就越来越高！

基于多维数据库和沙箱等技术的企业绩效管理、全面预算管理、费用控制、商业智能分析等分析型软件系统越来越受到企业青睐。而内存计算技术的发展为分析型软件系统应用提供了更好的性能，为管理会计的这些应用的推广铺平了道路，也预示着企业转型升级即将告别”速度与激情”，进入管理技术不断优化升级的新阶段。

内存计算是改善应用性能的新思路

如何确保企业应用具有快速、可扩展并足够的处理能力?业界的做法并不是不断地升级硬件，而是采取了一个新的发展思路——内存计算。

从计算机的结构设计来看，CPU承担计算的重任，磁盘承担数据存储的职责。传统的计算机是CPU从磁盘读取数据进行计算。磁盘用来存放文件（包括系统文件），拥有存储容量大，不受断电影响，可以长期存储等优势，但也存在数据传送速度慢不足。由于CPU的计算速度远远超过从磁盘读取数据的速度，因此造成计算性能不高。虽然后来出现了采用了新技术的固态硬盘，其数据读写速度也无法与内存相比，其速度相差至少几十倍，甚至上百倍的数量级。对与一些高实时性应用，特别是讲求高效的业务流程和决策而言，性能仍然是无法接受的。

解决这个矛盾的办法就是让CPU从内存中读取数据，计算的结果再存入到磁盘中。如果从内存读取数据的速度仍然无法与CPU处理速度匹配，则加入一个高速缓存器，读取速度更快，可以随写随存，在缓存中的数据也是内存中的一小部分。而内存的存储介质是RAM类型的集成块，采取电子读写方式，虽然容量小，但是读写速度快。随着内存容量的提高，价格的降低，内存可以充分发挥CPU的运算能力，不至于因数据提取速度过慢而浪费时间。

因此，内存计算(In-Memory Computing)就是基于内存的计算，其实质就是CPU直接从内存而非磁盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。这也是内存计算快速发展和应用的最根本的原因。

那么，内存计算能带来哪些商业价值呢?

首先，决策者在实时获得信息和分析结果的情况下，能够以前所未有的方式获得新的洞察和完成业务流程。实时数据检索不仅可以降低成本、提高效率和可视化速度，还可以让电子商务企业这样数据更新频繁的公司可以用无中断的方式快速恢复运营，实现高效运转。

其次，内存计算还让数据库可视性得到很大改善，企业不再局限于在数据仓库中划分的数据子集，而是可以更全面地收集和处理业务数据，使企业从原来被动的事后分析转变为主动的实时决策，并可以以此为基础创建基于预测的、而非基于响应的业务模型。

第三，因为性能的改善，让分析应用惠及普通员工和管理链的上下游。即使没有多少IT专业知识的员工也可以构建查询条目和仪表板，由此培养出更多内容创建方面的专家，激发他们的工作积极性。这些自主处理产生的结果可以惠及管理链的上下游，并为客户主管、供应链管理和财务运营带来很大的便利。

第四，得益于性能的提升，通过手机等移动设备检索更多有用信息成为可能，便捷性和易用性大大增强。用户可以组合不同的数据集来分析过去和当前的业务状况，用手机或其它移动设备直接与客户进行交互，并依此来开展营销活动。而销售团队也可即时访问需要的信息，掌握客户情况的能力得到全面提升，最大限度地促进绩效增长。

内存计算为实时应用提供新武器

根据Gartner预计，有高达80%的企业数据都是非结构化的，对计算机的数据处理能力和读写速度要求更高。数据类型、数据量和数据访问速度是企业是否选择使用内存计算考虑的三个重要因素。

目前，内存计算的增值效应更加明显，源于：在内存中进行数据处理带来的价值越来越高，可以处理的数据类型、数据量和访问速度的指标明显改善，内存产品的价格却在不断下降，增值效应更加明显。在性价比不断提升的前提下，把更多计算任务付诸于内存计算几乎是必然选择，内存计算浪潮的到来已经无法阻挡。

对于分析型软件这类应用，内存计算能创造哪些价值？

对财务总监来说，每天可能都会面临不断增长的数据量、数据处理不够迅速、分析延后和数据响应速度慢的挑战。内存计算、大容量数据分析和灵活的建模环境可以帮助财务人员加快处理速度，使更多的财务数据透明化。

零售公司可以同时管理多个地点的商店运营，分析销售点的情况，执行多渠道定价分析并跟踪损坏、污染和退回的产品。

制造企业可以使用内存计算保证运营绩效管理，进行生产和维护分析，开展实时资产利用研究。

金融服务公司可以进行对冲基金交易分析，具体包括管理客户对货币、股票、衍生工具和其他票据的风险敞口。

通过内存计算获得的信息，企业可以实时管理系统风险，并根据市场交易风险提交报告。

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