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  2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

  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？

  史, 昂

  2024年5月23日

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  5.7 商业支撑之库存域

  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

  史, 昂

  2024年5月23日

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  图表

  1. 业务场景 进入数据可视化后，默认处于图表列表页面，点击报表/数据大屏图标则可切换至对应列表；支持从模型获取数据后，过滤数据后创建可视化图表，维护的图表信息可以被报表、数据大屏、以及业务系统引用。 2. 操作流程 1）进入数据可视化，进入图表tab，维护分组信息； 2）在二级分组名称后点击“+”【添加图表】，对图表进行编辑设计； 3）创建完成后可以【编辑】图表； 4）图表完善后，可以点击【发布】图表，则图表此时可以被引用； 5）如果图表有更新，则可以点击【更新发布】，使业务系统引用对图表变为最新的图表信息； 6）如果图表数据不再可以公开使用，则需要通过【隐藏】功能将图表的引用权限收起，此时报表、数据大屏、前端业务系统均不可再引用该图表，但不影响已被引用的图表； 7）隐藏后可以【取消隐藏】，图表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-图表-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图表 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-图表-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-图表-删除分组 3）鼠标移动至需要删除的分组上，当分组下无图表时出现「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，只有分组下没有图表的分组才能直接删除成功 3.4 创建图表 1）操作流程：选择二级分组-创建图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-创建图表 3）鼠标移动至需要创建图表的二级分组上，出现「+」，点击图标后弹出“创建图表”弹窗，需要填写图表标题、模型、方法； a图表标题：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； b模型：需要选择来源数据对应的模型； c方法：选择模型后需要选择方法，方法是用来提取模型数据的逻辑； 4）选择成功后进入图表设计页面 3.5 编辑图表 1）操作流程：选择图表-编辑图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-编辑图表 3）只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，且存在三种编辑情况 a第一种：点击图表标题后的编辑图标，仅能编辑图表标题； b第二种：点击图表中的图表标题、图表副标题、图表描述后的编辑图标，可以直接编辑图表标题、图表副标题、图表描述； c第三种：点击【编辑】按钮，进入图表设计页面，带出已有的数据字段、样式、图表内容，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，图表信息保持展示最新效果 3.6 删除图表 1）操作流程：选择图表-删除图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-删除图表 3）未发布或者已发布但没有被隐藏的图表，并且没被前端或者报表引用，才展示图表菜单名称后的删除图标 4）删除后图表消失 3.7 复制 1）操作流程：选择图表-复制图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-复制图表 3）点击【复制】按钮，复制成功，名称为copy of 原图表标题，展示在原图表分组的最后一个 3.8 发布 1）操作流程：选择图表-发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-发布 3）选择单个未发布且没有被隐藏的图表，点击【发布】按钮，图表发布后可以被前端引用，图表状态变为已发布，展示最近发布时间； 4）如果图表发布后有更新内容，会展示的更新类型：更新图表信息/更新图表内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1）操作流程：选择图表-查看最近一次发布的版本 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-查看最近一次发布的版本 3）当图表发布后有更新，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：选择图表-更新发布图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更新发布图表 3）选择单个已发布且没有被隐藏的图表，并且该图表在上次发布后有所更新，可以点击【更新发布】按钮，将最新的图表内容发布至业务系统，业务系统引用的图表为最新内容； 4）如果更新了内容，但未点击更新发布，则前端业务系统查看的图表仍为最近发布的图表 3.11 隐藏 1）操作流程：选择图表-隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-隐藏图表 3）图表默认不隐藏，点击图表左侧的是否隐藏可以切换，切换是否隐藏=是 a未发布的图表，较隐藏前，不可以操作【发布】，可以【取消隐藏】； b已发布的图表，较隐藏前，只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】； 4）隐藏后的图表不可以被引用，但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1）操作流程：选择图表-取消隐藏图表 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-取消隐藏图表 3）隐藏后的图表可以取消隐藏，切换是否隐藏=否，取消隐藏后，图表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-图表-二级分组-图表-更多-查看引用 3）选择具体的图表，查看当前图表被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1）流程：选择图表-不允许别人编辑 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人编辑 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许其他人编辑进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法编辑图表 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-图表-二级分组-图表-更多-不允许别人引用 3）选择自己创建的图表，对图表是否允许他人引用进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法在报表、数据大屏、界面设计器引用到该图表 3.16 导出图片 1）操作流程：选择图表-导出图片 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出图片 3）选择图表后，点击【导出图片】按钮可以将当前图表导出为图片 3.17 导出EXCEL 1）操作流程：选择图表-导出EXCEL 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-图表导出EXCEL 3）选择图表后，点击【导出EXCEL】按钮可以将当前图表导出为EXCEL 4. 图表设计页面 4.1 修改模型、方法 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）在“创建图表”弹窗中选择了模型和方法后，可以在进入图表设计页面修改 4）图表设计页面，点击模型后的设置图标后，右侧弹出弹窗，可以修改模型和获取模型数据的方法，需要注意的是：修改模型后，图表信息会清空 4.2 维度 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）维度字段：布尔、文本、枚举、日期时间、年份、日期、时间、用户ID、手机号、邮箱 4.2.1 维度的添加 1）图表设计页面，点击维度后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的维度字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入维度列表 b点击字段，则字段进入维度列表 2）不同的图表支持的维度个数不同，当维度字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 4.2.2 维度的删除 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，维度字段的效果消失 4.2.3 修改维度展示名称 1）维度选择后，鼠标放到维度字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出「修改展示名称」的设置选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3 数值 1）操作流程：创建图表-进入图表设计页面 2）操作路径：数据可视化-图表-二级分组-图表-创建图表 3）数值字段：整数、浮点数、金额、（连续的日期时间、年份、日期、时间） 4.3.1 数值的添加 1）图表设计页面，点击数值后的「+」，右侧弹出弹窗，展示所有的数值字段，可以选择对应的字段进行分析 a拖动字段进入数值列表 b点击字段，则字段进入数值列表 2）不同的图表支持的数值个数不同，当数值字段个数已达上限后不可再添加；此时拖动新字段到旧字段上后，新字段会代替旧字段进行数据分析，且会保留相同的样式 3）拖入的数值字段中，可以同时拖入整数、浮点数、金额；但是拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间后，不可以拖入其他字段类型的数值字段 4）饼图、漏斗图不可以在数值列表中拖入字段类型=年份/日期时间/日期/时间的字段 4.3.2 数值的删除 1）数值选择后，鼠标放到数值字段上，显示「删除图标」 2）点击则字段删除成功，数值字段的效果消失 4.3.3 修改数值展示名称 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「修改展示名称」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改，在输入框下方可以查看原字段名称 4.3.4 修改数值聚合方式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「聚合方式」选项，点击后右侧出现修改展示名称的弹窗，可以进行修改 3）默认是求和，可以修改为「无处理、最小值、最大值、平均值、计数」 a求和：将维度值对应的所有数值进行加和 b无处理：取维度值对应数值中的最近一条不为空的值 c最小值：取维度值对应数值中的最小值 d最大值：取维度值对应数值中的最大值 e平均值：取维度值对应数值的平均值 f计数：计算维度值对应的数值个数 4）修改后实时更新图表信息，会影响辅助线取数值字段时的值 4.3.5 修改数值数据格式 1）维度选择后，鼠标放到数值字段上，显示「设置图标」 2）点击后下方弹出可以设置的选项，点击「数据格式」选项，点击后右侧出现修改数据格式的弹窗，可以进行修改 3）可以设置字段的数据类型、单位；…

  史, 昂

  2024年6月20日

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  3.3.2 模型的类型

  本文会介绍不同类型模型以及其简单的应用场景，方便大家理解不同类型模型的用途 模型分为元模型和业务模型。元数据是指描述应用程序运行所必需的数据、规则和逻辑的数据集；元模型是指用于描述内核元数据的一套模式集合；业务模型是指用于描述业务应用元数据的一套模式集合。 元模型分为模块域、模型域和函数域三个域。域的划分规则是根据元模型定义数据关联关系的离散性来判断，离散程度越小越聚集到一个域。在4.1.4【模块元数据详解】一文中介绍的ModuleDefinition就是元模型。而我们在开发中涉及的就是业务模型 一、模型类型 抽象模型：往往是提供公共能力和字段的模型，它本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等）。 传输模型：用于表现层和应用层之间的数据交互，本身不会存储，没有默认的数据管理器，只有数据构造器。 存储模型：存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查（数据管理器）功能，是直接与连接器进行交互的数据容器。 代理模型：用于代理存储模型的数据管理器能力的同时，扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 二、模型定义种类 模型定义就是模型描述，不同定义类型，代表计算描述模型的元数据的规则不同 静态模型定义：模型元数据不持久化、不进行模型定义的计算（默认值、主键、继承、关联关系） 静态计算模型定义：模型元数据不持久化但初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 动态模型定义：模型元数据持久化且初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 静态模型定义需要使用@Model.Static进行注解；静态计算模型定义使用@Model.Static(compute=true)进行注解;动态模型定义不注解@Model.Static注解。 三、安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装，无法在对该模型编码值进行修改，之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新；如果仍然修改该注解的配置值，则系统会将该模型识别为新模型，存储模型会创建新的数据库表，而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解，表明在【oinone的设计器】中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在【oinone的设计器】中该字段配置不可变更。 四、基础配置 模型基类 所有的模型都需要继承以下模型中的一种，来表明模型的类型，同时继承以下模型的默认数据管理器（详见3.3.3模型的数据管理器一节）。 继承BaseModel，构建存储模型，默认无id属性。 继承BaseRelation，构建多对多关系模型，默认无id属性。 继承TransientModel，构建临时模型（传输模型），临时模型没有数据管理器，也没有id属性。 继承EnhanceModel，构建数据源为ElasticSearch的增强模型。 快捷继承 继承IdModel，构建主键为id的模型。继承IdModel的模型会数据管理器会增加queryById方法（根据id查询单条记录） 继承CodeModel，构建带有唯一编码code的主键为id的模型。可以使用@Model.Code注解配置编码生成规则。也可以直接覆盖CodeModel的generateCode方法或者自定义新增的前置扩展点自定义编码生成逻辑。继承CodeModel的模型会数据管理器会增加queryByCode方法（根据唯一编码查询单条记录） 继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 继承IdRelation，构建主键为id的多对多关系模型。 模型继承关系图 图3-3-2-1 模型继承关系图 AbstractModel抽象基类是包含createDate创建时间、writeDate更新时间、createUid创建用户ID、writeUid更新用户ID、aggs聚合结果和activePks批量主键列表等基础字段的抽象模型。 TransientModel传输模型抽象基类是所有传输模型的基类，传输模型不存储，没有数据管理器。 TransientRelation传输关系模型是所有传输关系模型的基类，传输关系模型不存储，用于承载多对多关系，没有数据管理器。 BaseModel存储模型基类提供数据管理器功能，数据模型主键可以不是ID。 IdModel带id模型抽象基类，在BaseModel数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 BaseRelation关系模型抽象基类用于承载多对多关系，是多对多关系的中间模型，数据模型主键可以不是ID。 IdRelation带id关系模型抽象基类，在BaseRelation数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 CodeModel带code模型抽象基类，提供按配置生成业务唯一编码功能，根据code查询、更新、删除数据的功能。 EnhanceModel增强模型，提供全文检索能力。此模型会在4.1.25【框架之搜索引擎】一文中展开介绍。 五、抽象模型（举例） 抽象模型本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等），而是通过继承的机制供子模型复用其字段和函数。子模型可以是所有类型的模型。 比如demo模块要管理的一些公共模型字段，我们可以建一个AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel，demo模块中的实体模型就可以继承它们。我们来为demo模块的模型统一增加一个数据状态这么一个字段，用做数据的生效与失效管理。 Step1 引入DataStatusEnum类 pamirs-demo-api的pom.xml包增加依赖，便于引入DataStatusEnum类，当然也可以自己建，这里只是oinone提供了统一的数据记录状态的枚举，以及相应的通用方法，这边就直接引入 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-core-common</artifactId> </dependency> 图3-3-2-2 引入通用类库 Step2 修改DemoModule DataStatusEnum枚举类本身也会做为数据字典，以元数据的方式被管理起来，当一个模块依赖另一个模块的元数据相关对象，则需要改模块的模块依赖定义。为DemoModule增加CommonModule的依赖注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.action.UxRoute; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.navigator.UxHomepage; import pro.shushi.pamirs.core.common.CommonModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Module; import pro.shushi.pamirs.meta.base.PamirsModule; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.ModuleConstants; @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(@UxRoute(PetShop.MODEL_MODEL)) public class DemoModule implements PamirsModule { public static final String MODULE_MODULE = "demo_core"; public static final String MODULE_NAME = "DemoCore"; @Override public String[] packagePrefix() { return new String[]{ "pro.shushi.pamirs.demo"}; } } 图3-3-2-3 定义模块依赖 Step3 新建AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel 并新增AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel分别继承IdModel和CodeModel，实现IDataStatus接口不是必须的，刚好DataStatus有配套的通用逻辑，暂时也先加进去，具体使用会在本文的【代理模型】这段介绍 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.behavior.IDataStatus; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.CodeModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractDemoCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "AbstractDemoCodeModel") public abstract class AbstractDemoCodeModel extends CodeModel implements IDataStatus { public static final String MODEL_MODEL="demo.AbstractDemoCodeModel"; @Base @Field.Enum @Field(displayName = "数据状态",defaultValue = "DISABLED",required =…

  史, 昂

  2024年5月23日

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• 蒋江伟

  企业数字化转型经过多年演进，其趋势价值已经毋庸置疑。近些年来，随着流媒体平台的崛起，对企业的营销方式、渠道建设方式甚至供应链都带来了新的挑战，我们可以清晰地感觉到世界每时每刻都在发生变化。在未来的企业竞争中，谁数字化走在前沿，谁就更能掌握主动权。数字化是为了满足业务的持续创新，只有持续创新才能更好的迎接未知变化。而过去很多企业的技术路径是一个采购型的发展路径，买来的ERP和CRM，升级都是各自管各自的，有一天推出一个新概念或者业务发生新需求，又去采购另外一家企业的ERP和CRM，整个替换掉了，烟囱式地迭代演进模式。企业不怕重复建设，怕的是不断重复建设，企业不怕系统延期上线，怕的是错过业务发展的机会窗口。 本书主要介绍了一种全新的数字化构建理念和技术落地方式——用低代码的方式一站式支撑企业的商业场景并能满足商业化持续创新，和其他低代码不同的是：既结合了中台架构，又兼顾了传统企业的IT发展水平，更符合企业数字化发展需求，持续保持企业竞争力，对各行业在做数字化选型的时候有很大的帮助。 很高兴看到阿里校友陈鹏程（本书作者）在这条路上发光发热，也把此书推荐给IT从业者、程序员以及爱好计算机应用软件的所有同学，希望对大家学习新型、更高效的系统构建方式有所启发。 阿里巴巴高级研究员 蒋江伟（小邪）

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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