管理会计是会计的重要分支，它的作用可以说是战略之下，围墙之内，企业资源计划（ERP）之上，CEO和CFO之旁。管理会计应用更强调的是用量化和数据的信息，在企业现有的运行过程中，对企业的业务运行、决策、判断及管理行为的修整提供支持。

管理会计系统包含了几大核心应用：计划预算、合并报表、多维盈利、管理报告等，其中应用最为普遍的是计划预算。管理会计系统属于典型的财务分析业务，而唯有基于数据的分析才是科学、可靠的。

得益于政策大力支持，我国管理会计在过去几年取得了空前发展。从《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》的发布，到《管理会计基本指引》以及一系列应用指引体系的出台，不仅相关制度体系建设日渐完善，而且在实务应用上，一批优秀的、适合中国国情的管理会计本土实践也在不断涌现出来。

多维数据库是管理会计应用的基石

目前，主流的计划预算系统大多基于多维数据库搭建，多维数据仓库可以把企业的业务数据属性抽象成维度，并建立起各部门业务数据的关联性。维度可以简单理解为预算编制的对象或角度，如产品、客户、项目、部门等。同时，系统还可以按任意维度组合对预算及实际数据进行快速的汇总、查询和分析，大大提高数据分析的效率。

Oracle Hyperion（海波龙），IBM Cognos TM1和SAP BPC都是国际主流的基于多维数据仓库的全面预算软件。在市场占有率上，Hyperion和TM1最高，但TM1在应用层面不及Hyperion完备成熟，国内市场的表现不及Hyperion。

接触计划预算和相关的技术是在2005年，那时公司已经成为海波龙公司在国内的首家合作伙伴，我被派去参加公司安排的一个产品深度培训。当时国内落地案例非常少，听课的都是知名的大企业，授课的材料和讲课还都是英文（有个插曲是很多中文资料还是公司协助完成）。我一下子对多维库和Planning有了深深的印象，我们原来做系统，都是库表设计、数据增删改查 ，现在概念变了，譬如多维建模、回写、计算、分析。于是我产生的疑问，为什么多维数据库更优于关系数据库？为什么这种技术更能体现数据的分析价值，体现管理会计的价值。

之后业内都了解有几个大事件：Oracle 33亿美金收购 Hyperion, SAP 收购BO/BPC, IBM收购Cognos/TM1，这些软件的背后，技术的支撑，或者说动力引擎就是OLAP产品，确切的说是MOLAP（多维数据库）产品：多维度、多层级、数据回写、复杂计算、即席分析。到目前这个地位仍然没有动摇。

多维数据库 (MD-DB) 是最近十几年发展起来的一种数据交互分析的技术，其目的是分析数据而不是完成在线事务。多维数据库将数据存放在一个 n 维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放，通常会包含时间维、指标维，优势在于对数据进行建模以作为事实、维度或者数值度量，这些都为做出决策提供了大量数据的交互分析。

无论是管理会计应用还是做业务分析，对数据按不同维度进行操作都是必要的，这些操作有切块（Dicing）、切片（Slicing）、上卷（Roll up）、钻取（Drill down）、旋转（Pivot）等：

关系数据库的缺点相比之下就显现了：一是关系数据库所采用的二维表格数据模型不能有效地处理多维数据；二是高并发读写的性能低，管理会计应用要求实现灵活而复杂的业务逻辑，当关系数据库达到一定规模时，非常容易发生死锁等并发问题，导致其读写性能下降非常严重；三是支撑容量有限，对于每天产生海量的用户动态信息难以容纳。

管理会计系统走向敏捷化

随着市场竞争越来越激烈，要求企业快速调整其业务经营活动，例如组织架构调整、开展新的业务、经营模拟决策等等。对应的企业绩效管理应用必须随着业务的变化能够快速进行调整，包括调整业务计划、组织/产品架构维度、业务逻辑等等。

基于内存 MOLAP 多维数据库的计划预算管理系统，能够更好支持建立符合企业管理要求和业务特点的多维预算模型，业务预算模型能够涵盖产品、客户、区域、渠道、部门、作业多个业务维度，同时能够通过自动化计算规则实现业务与财务的联动，建立不同情境下的what-if 分析模型和模拟预测模型。

从技术的角度分析，系统通过内置的流程引擎实现多层级的预算管理流程，实现从目标制定分解、预算编制、预算执行控制、预算分析等全闭环管理。内存多维数据库能够实时计算，能够满足大用户量并发使用。

以测算功能为例，计划预算系统中离不开对未来业务的测算，甚至对公司业务的不同场景和预算的不同版本都要进行测算后，才能得到较为完美的方案。基于内存 OLAP 多维数据库的预算管理系统提供了强大的情景模拟测算支持，组织甚至个人都可以利用模型进行模拟和测算，帮助业务用户完成最适合的预算提案。

再以分析功能为例，基于内存 OLAP 多维数据库的预算管理系统提供了固定格式报表工具，可实现任意复杂的报表格式，同时提供客户自助式分析工具，完成数据自由拖拽，筛选，钻取，切片等分析。

核心技术自主可控的必要性

无论是做预算、合并，还是做决策分析，都需要对结构化数据按多维度、多层级、多属性进行操作，同时对复杂计算、数据回写及查询性能也有着极高的要求，这正是MOLAP专有技术诞生的背景，多维库数据作为计算引擎的核心作用不可替代。

国外EPM产品，在数据仓库和计划预算应用领域都有很大的市场占有率，但都缺失中国企业用户最需要的预算执行控制功能，并且无法支持灵活的审批功能。元年在与海波龙合作过程中很早就实现了这两点的突破，并且自主开发了管理会计套件（元年E7），并积累了众多成功案例。

然而多维数据库作为核心技术始终被国外垄断, 这一状况将增加场景化应用创新的困难，无法更好的服务于国内企业。元年为打破这一技术壁垒，自主掌握这一核心技术而不断努力着。

这一过程并非一帆风顺，从集成Oracle Essbase到微软的分析服务，再到开源内存OLAP产品Palo，元年做了10年探索和尝试，可以说困难重重，性能、计算能力和建模复杂度无法多点突破，技术挑战是巨大的。

17年我们购买IBM的源代码，旨在消化吸收，站在巨人肩膀上创新，经过4年努力，我们实现了与自研管会应用的无缝集成、修复了大量缺陷、开发了众多增值功能，并做了深入的分析总结。去年下半年，公司正式开始了多维数据库自研的工作，从此进入自主创新的全新时代。

元年科技在此领域实现突破

有C1-Tabase版本中的加载和聚合性能提高了将近7倍，内存占用节省一半。从核心数据结构到关键技术突破，都凝聚了元年研发团队的激情与坚持。

除了性能的提升，基于我们专注管理会计所积累的经验，自有产品做了针对性的功能创新：

采用了全新树形拓扑数据模型。在数据遍历、以及新老树合并数据等数据操作上，具有比之前更加先进、快速、准确的性能。

支持读写隔离、数据多版本。新的产品实现了成员修改和数据读写的并发操作机制，让模型调整更便捷，及时响应业务的需求。

支持多套架构。多套架构下允许同名的维度和模型，结合应用端的场景，可以选择不同的架构来获取不同时间的数据。例如实现组织、科目维度缓慢变化的历史数据保存和对比等典型场景。

单元格聚合效率更高。自有化版本的聚合在全新的自研的高效数据结构下可以更加快速的完成聚合功能。

维度、模型数据的持久化。数据持久化的存储可以有效的恢复和备份数据，是内存计算的有益补充。

全新的API规范。更易用、扩展性更高、大大提升了应用的开发效率，对场景化应用的创新支持更好。

实现与全面预算V20产品的打通。为未来版本升级奠定基础。

可视化监控、HA（高可用灾备）、动态多实例管理等重磅功能，在我们自有版本中也会得到适配迁移。

自有化多维数据库产品，突破了以往集成架构的限制，为很多上层场景应用创新带来可能。它有效提高未来用户使用时的查询、聚合、计算效率，同时对于数据精度控制、数据的一致性也比之前更加准确，安全性也比以往更加可靠。这些多维库能力与应用场景进行适配，可以更加灵活贴近用户的需求。

结语

随着技术的不断更迭，企业管理会计系统也需要与时俱进，才能将新技术优势转换为辅助分析、支持决策的最佳管理工具。未来，随着技术环境的不断变化，基于内存的多维数据库将成为未来智能财务平台中核心的技术之一。