F-One將用三篇文章帶你看看F-One的背後，到底是什麼讓F-One出類拔萃！
本篇是第二篇，您可以點擊這裏，穿越到技術解讀（一）
既然都說到了後ERP時代，我們先得清楚什麼是ERP。
Gartner在1990 年提出了ERP理念，即將企業裏的人、財、物統一管理起來的企業資源計劃信息系統。人財物的統一管理涉及了生產計劃、物料管理、財務管理、銷售分銷、質量管控、運輸管理等方方面面與企業運營相關的內容，註定了傳統的ERP建設是項大工程：定製性強、實施週期長、運維投入大。
隨着企業的數據量增加、需求增加，系統就變得越來越重，而效率卻越來越低。如何真正發揮ERP的作用日益重要，EPM（企業績效管理）就成爲了突破的手段。因爲EPM的特性，就是將正確的數據放在正確地方，圍繞企業經營需求，將數據深入利用，支持企業決策，確保企業揚長避短，且能及時調整策略。
EPM爲什麼能夠在企業經營管理中發揮如此大的作用？
這是EPM自身的特點所決定的。
絕不同於只能根據技術劃分來做預定義的特殊查詢與分析的通用工具BI，EPM能夠深入到特定的業務流程或者功能、協調業務行爲以達到特定的業務目標，由此，EPM根據企業的業務功能劃分出來了很多的管理職能與分析能力：全面預算、投資收益管理、經營/財務分析、銷售佣金、銷售預測、供應鏈績效分析、市場績效分析等等。
但傳統的EPM同樣面臨着“重”的痛苦：
企業績效管理系統一般分爲數據採集（ETL）、數據存儲（數據倉庫）、數據建模（OLAP模型）、數據分析（報表、BI）等層次。
SAP、IBM、Oracle等傳統企業級軟件公司，在每一個層面都有單獨的產品，通過收購補充不同層面的技術能力和功能模塊再集成起來。層層組合的“重”可想而知。
F-One的締造者們，在傳統EPM的全面預算系統的研發與部署過程中，發現了其弊端，以面向未來的態度將實踐經驗與新技術，投入到“輕”企業IT系統的開發，這也是F-One的起點。
革新後的EPM，正在成爲後ERP時代，大中型企業以及業務變化快的企業的標配。帶來的全新EPM體驗的F-One，在設計之初就將技術融入骨血之中。
內存計算能力與內存數據存儲是基石。被研發總監唐君偉用最簡介最通俗的說法稱之爲“小HANA”的F-One數據平臺，絕非同HANA一樣，是基於通用目的的內存數據庫，而是有媲美HANA優異性能的內存計算能力做底層保障的適用於EPM需求的數據平臺。
所有F-One實現的功能，皆是建立在強大的內存計算能力之上的，做到了真正的“一站式”，所有主數據、業務數據和模型算法都在內存中執行。
（圖：F-One核心技術架構）
這樣的平臺架構模式，使得自研的M-OLAP優於其他的OLAP計算系統，內存計算的性能相比數據庫提升了1000倍以上，而傳統基於關係型數據庫的OLAP，數據庫的性能成爲了計算系統性能提升的“天花板”。
F-One的“輕”，大大提高了性能與速度。F-One模型服務啓動時，將基礎數據完整的加載到自研的高速內存數據庫中，之後的用戶修改數據請求也直接在內存中執行，避免了落地的延遲。因此，F-One的多維分析引擎是一種In-Memory的OLAP引擎，即M-OLAP。F-One 的M-OLAP引擎將模型算法和內存數據融爲一體，跳過了不同軟硬件之間的I/O瓶頸，最大限度裁剪了算子的調用過程，因而可以實現百萬級複雜指標的秒級計算，整體加快了響應速度與查詢速度；同時，爲了達到最佳的性能表現，F-One直接採用研發效率很低，但運行性能極高的原生C++語言開發，相比Java等虛擬機語言，性能優勢在30%以上，逼近硬件的極限。
在績效管理和分析領域，OLAP引擎猶如汽車工業的發動機，只有SAP、微軟、IBM等極少的世界級巨頭基本具備。F-One的M-OLAP引擎除了在性能上的突破，同時做了更多創新：
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均衡讀與寫速度，達到實時計算、實時回寫、實時響應業務變化；
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圖形化拖拽式建模，Cube自動生成，對IT人員依賴小；
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規則引擎編輯器幫助用戶將各種複雜管理規則表格化，自動轉化爲引擎層算法調用，零代碼實現自由擴展。
F-One的“輕”，減輕數據處理壓力、減輕TCO成本。支撐着F-One的TB級數據處理能力的還有媲美世界級產品水平的ETL技術。這是經過客戶的封閉測試所驗證的：
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在100用戶併發場景下，F-One具有10%-20%的性能優勢；
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在少量用戶情況下，F-One比某世界級ETL產品運行時間略長，差距不大，總體性能相當；
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F-One的TCO僅爲該世界級ETL產品的10%，用戶越多，成本差距越大。
基於Java流處理技術的F-One ETL系統不僅支持TB級數據處理能力，同時可以整合4大類、上百種異構數據源，實現數據的連接、採集、清洗與轉換。
F-One的“輕”，最終讓使用的企業更輕鬆，比如，上汽通用的經銷商返利。
上汽通用的經銷商體系龐大、算獎邏輯複雜：旗下3個子汽車品牌，合作經銷商3000餘家，涉及4000多種車型，100餘種促銷獎項，每月需處理超過1000萬的外部數據；經銷商促銷獎涉及100+獎項、50+指標，而且獎項在每個季度、每個月、每天都可能變化；此外，3000+家經銷商都需要按照品牌大區/小區/同城同集團/同省同集團進行考覈，4000+種產品需要按照品牌/車系/車型/配置/顏色/合併車系進行考覈。F-One讓返利管理“輕”起來：
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“輕”工作量。這樣複雜的計算，上汽集團原來每月需要40餘人進行算獎，還要郵件一一確認；現在只要簡單拖拽就可以完成，並且算獎準確率大幅提高。
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“輕”流程。分散數據的整合與清洗、按時間節點的同步獎金數據，經銷商覈對後的申訴與修改……都無形拉長了算獎流程；現在都可以在系統中快速實現。
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“輕”未來。更重要的是，F-One能基於海量數據，從多維度、多視角（銷售、市場佔有、顧客、轉化率、忠誠度、營銷策略、政策等）分析獎金政策的激勵效果，通過情景模擬，試算不同獎金政策帶來的收益率，讓企業能實時調整返利政策，搶佔市場先機。
F-One的“輕”，對企業的績效管理至關重要。