数据字典

1. 什么是数据字典

数据字典是一些固定字典项的集合,可作为多选或单选的选项,例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。

选择一个应用/模块下的一个小模块,可以查看其中包含的自定义字典(自建的数据字典)和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。

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2. 数据字典基本操作

  • 删除:系统字典不支持删除,无法批量删除自定义数据字典,若数据字典已经被字段、页面等引用时,也无法删除这个数据字典。
  • 隐藏/可见:自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见,隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。
  • 查看引用关系:点击查看引用关系,展开弹窗,展示该数据字典和字段、视图的引用关系。

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  • 修改:若数据字典已经被引用,无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。

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3. 数据字典导入

  • 点击“导入数据字典”按钮,弹出窗口,可根据图中引导进行数据字典的导入。
  • 在经典模式下,导入数据字典会新建数据字典。
  • 在专家模式下,数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”,若导入的字典编码不存在则会新建数据字典,若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置,新建和修改的动作会校验是否符合规范。

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4. 数据字典创建

4.1 专家模式(低代码模式)

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  • 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选,选择二进制时,字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称,因此字典项值不可重复。

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  • 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填,部分系统会赋默认值。
  • 字典项中字典项名称和字典项值必填,api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。

4.2 经典模式(无代码模式)

  • 经典模式下只需要填写字典名称,添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”,并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

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    随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?

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    1. 业务场景 数据大屏是利用相应的系统来分析数据,通过图形的形式为企业提供客观、直接的数据分析结果,让业务人员和企业决策者直观面对数据背后的信息,实时监测企业数据,给予更直观的决策场景体验,助力企业数字化运营升级。 2. 操作流程 1)进入数据可视化,进入数据大屏tab,维护分组信息; 2)在二级分组名称后点击“+”【添加数据大屏】,对数据大屏进行设计; 3)创建完成后可以【编辑】数据大屏; 4)数据大屏完善后,可以点击【发布】数据大屏,则数据大屏此时可以被显示器引用播放; 5)如果数据大屏有更新,则可以点击【更新发布】; 6)如果数据大屏数据不再可以公开使用,则需要通过【隐藏】功能将数据大屏的引用权限收起,但不影响已被使用的数据大屏; 7)隐藏后可以【取消隐藏】,数据大屏恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1)操作流程:创建分组 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建分组 3)点击搜索框后的「+」创建一级分组,输入一级分组名称后,点击一级分组后的「+」创建二级分组,输入二级分组名称后,此时分组创建完成,可以在二级分组下创建数据大屏 3.2 编辑分组名称 1)操作流程:选择分组-编辑分组名称 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-编辑分组名称 3)鼠标移动至需要修改的分组上,点击出现的「编辑图标」,可以修改分组名称,修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1)操作流程:选择分组-删除分组 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-删除分组 3)鼠标移动至需要删除的分组上,当分组下无报表时出现「删除图标」,可以点击图标后删除分组,删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除,删除后消失,只有分组下没有数据大屏的分组才能直接删除成功 3.4 创建数据大屏 1)操作流程:选择二级分组-创建数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-创建数据大屏 3)鼠标移动至需要创建数据大屏的二级分组上,出现「+」,点击图标后=需要填写数据大屏标题 a数据大屏标题:最大支持20个字,支持汉字、数字、大小写字母、-;同个一级分组下不允许重复; 4)输入标题后进入设计页面 3.5 编辑数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-编辑数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-编辑数据大屏 3)只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,且存在三种编辑情况 a. 第一种:点击数据大屏标题后的编辑图标,仅能编辑数据大屏标题; b. 第二种:点击数据大屏中的数据大屏标题、备注后的编辑图标,可以直接编辑数据大屏标题; c. 第三种:点击【编辑】按钮,进入数据大屏设计页面,带出已有的组件内容,编辑时的规则与创建时一致,编辑后可以点击保存进行更新,如果未保存直接返回,则编辑无效; 4)编辑后实时生效,数据大屏信息保持展示最新效果 3.6 删除数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-删除数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-删除数据大屏 3)未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,并且没被引用,才展示数据大屏菜单名称后的删除图标 4)删除后数据大屏消失 3.7 复制 1)操作流程:选择数据大屏-复制数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-复制数据大屏 3)点击【复制】按钮,复制成功,名称为copy of 原数据大屏标题,展示在原数据大屏分组的最后一个 3.8 发布 1)操作流程:选择数据大屏-发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-发布 3)选择单个未发布且没有被隐藏的数据大屏,点击【发布】按钮,数据大屏状态变为已发布,展示最近发布时间; 4)如果数据大屏发布后有更新内容,会展示的更新类型:更新数据大屏信息/更新数据大屏内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1)操作流程:选择数据大屏-查看最近一次发布的版本 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)当数据大屏发布后有更新,在最近发布时间左侧展示【查看】,在最近发布时间下展示更新的类型,点击查看可以查看最近发布的版本 3.10 更新发布 1)操作流程:选择数据大屏-更新发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)选择单个已发布且没有被隐藏的数据大屏,并且该数据大屏在上次发布后有所更新,可以点击【更新发布】按钮,将最新的数据大屏内容发布至业务系统,业务系统引用的数据大屏为最新内容; 4)如果更新了内容,但未点击更新发布,则展示的仍是上次发布的数据大屏 3.11 隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-隐藏数据大屏 3)数据大屏默认不隐藏,点击数据大屏左侧的是否隐藏可以切换 a. 未发布的数据大屏,较隐藏前,不可以操作【发布】,可以【取消隐藏】; b. 已发布的数据大屏,较隐藏前,只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】; 4)隐藏后的数据大屏不可以被用于展示在其他大屏上,但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-取消隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-取消隐藏数据大屏 3)隐藏后的数据大屏可以取消隐藏,切换是否隐藏=否,取消隐藏后,数据大屏恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 3.13 查看引用 1)流程:选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-查看引用 3)选择具体的数据大屏,查看当前数据大屏被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1)流程:选择数据大屏-不允许别人编辑 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人编辑 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许其他人编辑进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法编辑数据大屏 3.15 不允许别人引用 1)流程:选择图表-更多-不允许别人引用 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人引用 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许他人引用进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法选择到 3.16 导出图片 1)操作流程:选择数据大屏-导出图片 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-导出图片 3)选择数据大屏后,点击【导出图片】按钮可以将当前数据大屏导出为图片 3.17 导出EXCEL 1)操作流程:选择数据大屏-导出EXCEL 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-数据大屏导出EXCEL 3)选择数据大屏后,点击【导出EXCEL】按钮可以将当前数据大屏包含的图表导出为EXCEL 4. 数据大屏设计页面 4.1 缩放自适应 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,默认按照当前屏幕展示最适合的数据大屏尺寸,可以通过+、-进行自定义缩放,每次缩放10% 4.2 全屏 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,设置完成,可以【全屏】查看效果,按esc退出全屏 4.3 保存 1) 流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2) 操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3) 进入页面后,设置完成后进行保存,数据大屏保持最新内容 4.4 添加、编辑、删除组件 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)可以添加图表、文本、通用标题、倒计时、时间器、图片、轮播图、视频、边框等组件;图表组件中,一个图表只能添加一次,其他组件不限制数量; 4)所有组件添加后均可进行设置样式,有编辑权限的图表组件可以通过【编辑】图标直接进入图表设计页面; 5)添加后均可删除,删除后组件不再展示在数据大屏画布中,可以重新添加 4.5 数据大屏设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)设置数据大屏时可以设置屏幕的宽高、背景颜色、背景图片、主题 a. 宽高:根据数据大屏需要投放的屏幕大小进行设置; b. 背景颜色:当数据大屏无图片背景时可以调整背景颜色; c. 背景图片:支持为数据大屏上传一张图片作为背景; d. 主题模版:可任选其一,需要先选定模版后再进行设计,不然设计完后再修改模版,会清空已选组件。 4.6 图表组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入图表组件,可与边框合为一体,可以设置图表的显示内容、边框信息、动画效果、刷新频率 a. 图表显示内容:展示标题、副标题、描述、标签、图例,一屏展示条数,原图表有的内容在设置展示后展示在数据大屏,原图表没有的内容设置展示后不生效; b. 边框信息:包括边框样式、背景颜色、边框线条颜色、展示边框标题、边框标题内容、边框标题颜色、边框标题字体大小; c. 动画效果:可以设置自动轮播,为是时可以设置结束后停顿时长、速度、切换形式; d. 刷新频率:设置图表获取数据的频率,自动刷新、刷新频率。 4.7 文本组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入文本组件后,可以输入多行文本,可以设置内容、对齐方式、字体大小、字体加粗、字体颜色、背景颜色、边框样式、文字滚动、结束后停顿、速度 4)当文字滚动开启时,文字会按照一行展示,通过设置结束后停顿和速度来控制文字滚动的效果 4.8 通用标题组件设置…

    2024年6月20日
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    库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于: 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑: 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

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    在信息化时代,中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面,给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者,而最优秀的追随者是金蝶和用友,它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是,追随者始终只是追随者,没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门,大家都在创业。我认为这是一个时代的机会,就像国家改革开放一样。于是,我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前,我加入并创办了三家公司:500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示,帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时,我从技术岗位转型为业务经营,起步并不顺利。然而,我从这份经历中获得了一堂重要的课:做自己擅长的事情,有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时,市场调研为我提供了一个信号:传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂,激励我继续前行。 2016年,我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列,我们决定专注于我们最擅长的领域,即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下,我们第一年就完成了1000多万的合同,这相较之前是一个非常成功的开端。然而,对于公司未来的发展方向,我们花费了长达大半年的时间进行思考:应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品?我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧,但凭借着多年的革命友情,最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信:在数字化时代,软件需求将会有井喷式的增长,数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域,专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化,就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出,当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念,是因为他们的核心需求已经从内部转向外部:从关注管理、流程、效率的提升,转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本,而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道,而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道,以及海外市场,这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新,正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线(协同)转变,这种转变带来了一系列新的需求(如下图1-1所示)。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展,也为企业未来的业务发展和创新提供了支持,并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年,阿里云收购了端点科技,打算重启阿里软件。那个时候,市场上涌现出一批中台厂商,整个行业也比较混乱,很多人对互联网架构本身的理解不够深入,快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发,但最终的效果无法达到预期。因此,阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来,软件市场一直被国外厂商掌控,中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点,承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下,我回到了阿里体系,加入了端点科技。后来,我参与了许多中台项目,深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力,为上层应用场景落地并不难。但是,当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时,效果往往不尽如人意,这并不是中台架构理念的问题,而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱,这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略,长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台,我们不去评论这些方法论的对错,从技术角度回到初衷,我们只关注一个问题:技术是为商业服务的,中台如何快速满足企业业务多变的需求? 我们经历了多个行业的中台建设,每次都向客户强调第一阶段是打好基础,因此需要较长的周期,并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点,降低对组织的要求,实现中台架构的标准化输出?这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而,随着阿里云对端点战略发展思路的变化,阿里不再提供SaaS服务,而只愿意做平台被其他企业集成。因此,我离开了端点,并决定把自己的技术思考转化为现实,于是数式科技诞生了。 在数字化时代,无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践,都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信,中国一定会崛起一家世界级的软件公司,而Oinone将始终以此为愿景。

    2024年5月23日
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