AE數(shù)據(jù)集成主要涵蓋傳統(tǒng)ETL、ELT的能力，提供了豐富的數(shù)據(jù)處理、轉換功能組件，同時可集成實時數(shù)據(jù)復制、主數(shù)據(jù)管理產品(MDM)，為企業(yè)提供一個全面的數(shù)據(jù)集成處理解決方案;實時數(shù)據(jù)集成除了可集成到數(shù)據(jù)集成產品中提供實時能力之外，也可單獨部署，滿足企業(yè)實時數(shù)據(jù)同步、災備等需要。
用友AE數(shù)據(jù)集成
分析處理引擎是AE的核心部分。它是上層BQ分析展現(xiàn)產品和底層數(shù)據(jù)存儲層的橋梁，主要包括查詢引擎、報表引擎、多維分析(OLAP)引擎。多維分析引擎基于ROLAP技術，實現(xiàn)上層多維立分析方體模型對底層數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的動態(tài)實時多維分析展現(xiàn)操作，支持MDX、XMLA，應用內存分析技術，可以快速進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的即時分析?；诹写媸綌?shù)據(jù)庫，可實現(xiàn)數(shù)百GB數(shù)據(jù)的即時多維分析操作的秒級響應。
數(shù)據(jù)挖掘提供向導化的模型訓練，預測，及其對應的可視化展現(xiàn)。實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘模型訓練，分析執(zhí)行結果的管理等功能。預置時間序列挖掘算法，如季節(jié)分析模型，差分自回歸模型等。數(shù)據(jù)挖掘基于開源R平臺，有非常豐富的算法支持，算法的更新推出速度快。另外具有高性價比，與R語言整合后可以大幅降低數(shù)據(jù)挖掘項目的實施成本。
用友AE數(shù)據(jù)處理引擎
大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)需要對大規(guī)模多種類型(結構化、半結構化、非結構化)的數(shù)據(jù)進行集中、統(tǒng)一、快速的處理和分析來支持業(yè)務增長。傳統(tǒng)的基于關系數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的技術和產品無法進行大規(guī)模、非結構化數(shù)據(jù)的處理，而新興的各種開源大數(shù)據(jù)處理產品尚未形成成熟的標準化的應用產品和框架，使用難度大，技術集成度復雜，不能滿足業(yè)務發(fā)展需求。為解決企業(yè)快速、低成本的運用Hadoop，需要軟件服務廠商提供一個整合性的產品技術解決方案，于是，便有了用友UDH。
用友UDH，基于開源hadoop，hive，storm、Spark等進行了優(yōu)化，按照企業(yè)數(shù)據(jù)處理與分析的應用模式，開發(fā)了一系列管理工具，涵蓋大規(guī)模非結構化數(shù)據(jù)集成、存儲和分析計算。單集群可達100臺以上，可管理PB級數(shù)據(jù)。
企業(yè)想要想要建成一個Hadoop系統(tǒng)，即使有較大技術團隊和較強技術力量儲備的企業(yè)和組織，至少也要一年的時間，才有辦法一個Hadoop的集群，做到可以商業(yè)運行的階段。使用UDH，會把整個系統(tǒng)的人力投入降到1到2個工程師就可以去運維一個相當大規(guī)模的一個集群，而且把時間縮短到大概在一個月左右，這對企業(yè)來講是非常重要，因為它意味著更小的成本、更快的投資回報。
另外，企業(yè)用戶如果對Hadoop整個產品體系的發(fā)展、演變和技術架構不是很熟悉的情況下，要部署HA，十分困難。尤其安全的部分，如何實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的強認，也相當復雜。通過使用UDH，這些東西可以統(tǒng)統(tǒng)做成自動化，用戶基本上不會感覺到什么問題。
用友AE屬于用友UAP平臺的一部分，結合UAP平臺的其他產品，還可以為客戶提供在全企業(yè)級更廣泛的綜合數(shù)據(jù)治理平臺化解決方案，實現(xiàn)向數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)跨越。
