数据中台可以帮助企业解决哪些问题？

传统的IT架构使用了这么多年，所有的监控设备以及网络架构都是基于此打造，那么在传统架构虚拟化、云化后的今天，如何针对虚拟化、云计算的环境如IAAS、PAAS进行运维？

传统监控系统主要是基于传统的环境构建。主要是针对基础的硬件设备、业务系统的监控，对于虚拟化环境的覆盖是不足甚至可以说是零覆盖的，特别是在虚拟化技术引入之后，每台宿主机里面的众多虚拟机怎么去运维？众多的容器 、微服务 、APP怎么运维

如何监控是云化后运维监控面临的挑战。

博睿数据依托完整的IT运维监控能力，公司利用大数据和机器学习技术构建的先进智能运维监控能力，可基于自身的通用性，满足最为广泛的用例，有效控制企业成本，确保数字化业务平稳运行，保证成功交易，保障良好的数字化体验，更有针对性地向客户提供服务。

截至2023年3月1日，博睿数据已经拥有17项已授权发明专利、111项软件著作权、27项核心技术，在应用性能管理领域实现了多项技术突破，具备较强的技术先进性。如今，公司已经与CNNIC、CFCA、IATA、中国互联网协会、数据中心联盟、中国信息通信研究院、中国金融产业科技发展联盟、华为等机构和企业达成了多元合作，并成为中国信息通信研究院AIOps标准工作组、中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工委会等行业权威组织的会员单位。

博睿数据秉承“让IT运营更智能”的品牌理念，成立15年以来，公司已在北京、上海、广州、深圳、武汉、成都等地设立了营销中心，在北京、武汉、厦门等地设立有研发中心。持续对IT运维监控技术的专注，使得公司的解决方案覆盖了IT运维监控管理所有分支领域（DEM、APM、ITIM、NPM和智能运维管理），并被广泛应用于互联网、金融、制造业、电信相关服务、电商等多个领域，客户包括阿里巴巴、腾讯、百度、华为、国泰君安证券、中信银行、中国南方航空等行业巨头，覆盖IT运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等多种职业角色。

国际惯例，开头还是先来个自我介绍：

Hello 大家好，我是喵喵！(〃'▽'〃)

（PS：最近给账号取了个更高贵的名字—— 天际苦旅 ，是取自一句拉丁谚语“Per Aspera Ad Astra”，中文含义是“ 循此苦旅，以达天际 ”，意思跟《生于安乐，死于忧患》里边的那段“天将降大任于斯人也”一样，要抵达天际、就要经历苦旅，不管是学习、工作、生活都是按这个规律发展的。 我相信积累的力量，通过积累不断学习，而学习的结果是终将抵达我想要去的地方！ ）

言归正传，在最近的项目中接触到了很多互联网行业的新鲜词语，乍一看让人云里雾里、似懂非懂的，于是我去搜集相关的资料、自己研究了一番，终于大致弄懂了是个什么东西，这边也给大家分享一下，与大家共同学习！

白话解释：做事要用数据说话，讲事实，别总是拍脑袋（想起黄教主那句“我不要你觉得”）

专业解释：对业务场景涉及的相关数据进行收集、分析，从海量数据中挖掘出有商业价值的部分，并且用这部分数据直接指导未来的决策，代替从前人为判断的、主观的决策，或者这部分数据是可以预测出未来的发展趋势的（其实就是数据挖掘学科知识的商业应用）

有个很著名的现实案例， 沃尔玛“尿布与啤酒”的故事 ，大家可以去看看

白话解释：走一步看一步，只顾眼前，看不见未来，目光短浅、井底之蛙

专业解释：百度的专业解释，我摘抄一下

白话解释：对又笨又重的业务“减肥瘦身”

专业解释：重新梳理重型的、复杂的业务场景，按业务需求优先级把无关紧要的功能砍掉，从而降低新用户的学习成本，增加产品的易用性

要理解什么是“大中台、小前台”，得先理解什么是前台、中台、后台，这里简单引申一下：

1）前台：前台是与用户直接接触、进行人机交互的那一端，可以把前台比作是人的脸面，也就是用户能看得见、摸得着的那张“脸”；在如今“看脸”的世界，外貌基本决定着人与人交往的关系或者未来关系发展的潜质，可能有点势利，但现实却是如此，毕竟谁都喜欢美好的事物，由此可见前台的重要性

2）后台：如果把前台比作脸面，那么后台就可以比作是人的思想、灵魂、三观，它是决定着人与人交往的深度（比如，某个人是否适合做另一半、是否做合作伙伴等），社交圈有一句话“好看的皮囊千篇一律、有趣的灵魂万里挑一”，放在互联网产品上也适用，后台是产品的最核心的价值精髓

目前绝大多数产品，不论行业（电商、社交、物流、医疗等），都是采用 前台-后台 的模式，这是传统IT系统的架构（MVC框架），这种模式有好也有坏，我们要辩证地看待：

• 好就好在它能比较完美地匹配到业务需求，只要需求不是很离谱（比如上天摘月亮、宇宙大爆炸），基本都能实现；

• 而坏就坏在它的架构臃肿、维护成本高、迭代周期长，比方说现在社会上出现了某个热门话题，公司想借助话题炒一波营销，然后提出实现某个功能，如果按目前 前台-后台 的模式，需要项目经理、产品经理、UI/交互设计师、前台研发人员、后台研发人员、DBA、测试可能还有安全策略专家、系统架构师等等岗位觉得共同投入生产，牵涉的人员越多、情况越复杂，可能话题都结束了功能都还没上线，当然你可能说让公司多招一些人力进来通宵干活不就完了，但你觉得现实么？

3）中台：“中台”这个概念最早是由阿里提出的， 具体内容可以点这里看看 ；中台我粗俗的比作是人体器官（比如心肝脾肺肾等等），中台可不只是冷冰冰的信息系统，中台还包括部门员工、企业文化等等方面，毕竟系统是死的，而人和企业是活的，

为什么要“大中台、小前台”？我浓缩一下，就一个词“增效降本”，具体如下：

1）缩减迭代周期，快速响应业务需求，比方说上午提了需求，下午功能就上线——增效

2）开源节流，降低人力成本，有些部门人员臃肿、养着一批闲人，尤其是大型企业，中台的出现预示着未来这批人是会走向没落的——降本

怎么做到“大中台、小前台”呢？我再浓缩一下

1）把复杂的业务逻辑下沉至中台，前台只需要保留最简化的功能即可

2）同时把通用的、有共性的业务解耦，形成一个个独立的业务模块，中台要把这些业务模块统一归集起来，就像个组件库一样，当有业务需求时，前台直接从中台申请调用能力（直接从组件库中挑出需要用到的组件，把组件组装起来即可），中台快速响应业务诉求

（以上观点可能还比较片面，欢迎大神指正）

白话解释：体验完产品（如手机、家具等）后直接下单购买

专业解释：商品展示+商品销售 两个动作在同一个业务场景中先后发生，实现闭环

OMO 英文全称是 Online Merge Offline，中文意思是线上融合线下

• 所谓线下，就是现实生活中的场景，比方说，去菜市场买菜，在学校上课，在K歌房唱歌等

• 所谓线上，就是人不用在实体店，比方说在家里、在公司里、在厕所里就能完成以前需要在店里才能完成的动作，线下的动作搬到互联网上来，比方说，通过每日优鲜买菜、通过钉钉上网课、通过唱吧K歌等

以前我们说O2O就是线上到线下、线下到线上，对线上、线下明显地划分出界线，线下和线上的用户体验是不同的，而现在所谓OMO（线上线下双渠道融合）其实就是把线上线下的边界模糊化，使得用户体验不出服务差异，具体体现在以下几个方面：

1）产品/服务价格融合：以前商家为了抢夺线下的流量到线上，通常在线上组织促销活动，以更低的价格吸引客户，如新用户注册送无门槛10元优惠券，而现在双渠道融合后，价格同步，线上线下互相导流

2）产品库存融合：过往要么只有线上有货、要么只有线下有货，而现在库存同步后，商家统一了库存口径，一个是对商家自己盘查库存更加便捷了，另一个对用户的消费体验也有所改善

3）消费体验融合：两种模式的融合 = 线上购买、线下提货 + 线下体验、线上购买

（还有其他方面，欢迎简友交流补充）

2020-3-31 随笔

2020-4-29 更新

第一次看到这个词的时候是在一篇调研报告，我第一印象是为啥要研究桌子哈哈哈

“桌面研究”不是它的字面意思，不是研究桌子，而是项目调研的一种方式，可用于调研的任何阶段，但更适用于项目调研前期，也即预研阶段。

白话解释：看看别人是怎么做的、值不值得借鉴（抄），或者看看别人的资料对自己项目本身有什么启发

专业解释：（摘自百度百科）

Best Regards!

数据中台不是一个简单的系统应用， 数据对于一个企业来说是推动业务的核心。数据中台承载的对象是能力，包括业务能力、技术能力、计算能力、数据能力、AI能力等等，所有企业从组织层面可沉淀、可复用的各种能力。数据中台所做的不仅仅只是整合数据，找到数据，他将沉淀的各种能力共享给前台各种应用，从缩减时间、降低成本、规避风险、提高效率等各个方面全方位提升企业数字化敏捷力。

数据中台能解决哪些问题？

1、效率问题

为什么应用开发增加一个报表，就要十几天时间？为什么不能实时获得用户推荐清单？当业务人员对数据产生一点疑问的时候，需要花费很长的时间，结果发现是数据源的数据变了，最终影响上线时间。

2、协作问题

当业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍。

3、能力问题

数据的处理和维护是一个相对独立的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候，我们有一大把的应用开发人员，而数据开发人员很少。

这三类问题都会导致应用开发团队变慢。这就是中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。

所以企业无论数据量大小，只要有业务场景需求，降低开发成本，快速灵活的开发业务应用产品，就应该把数据中台的建设提上议程，在具体技术选型上，可以根据数据量的大小和场景的复杂度来选择。

工商银行通过实施“1031”工程、信息化银行建设等工作，打造了同业领先的第四代核心银行系统，确立了信息 科技 领先优势。随着银行进入40时代，金融 科技 推动银行从生产资料、生产力和生产关系三方面打破传统、变更生产经营模式，顺势数字化、智能化、开放化的时代特征，银行不断丰富服务渠道、完善产品供给、提升服务体验和效率，同时对企业级架构建设和信息系统转型提出了新要求。

为应对内外部形势变化、满足业务创新转型发展要求，工商银行于2015年启动IT架构转型工作。充分利用分布式、云计算等新技术，基于开放平台与主机有机结合的基础架构，构建面向未来业务发展，以开放性、高容量、易扩展、成本可控、安全稳定、便捷研发为特征的全新技术体系。在技术变革的外部驱动和转型发展的内生需求互相作用下，工商银行于2017年启动智慧银行生态系统（ECOS）工程，围绕“客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营共享联动、创新研发高效灵活、业务 科技 融合共建”的智慧银行建设目标，通过整合构建企业级业务架构，强化产品创新顶层设计与跨产品线整合，将业务架构由内部企业级延展至跨界生态，在业务架构指导下，进一步深化IT架构转型，持续优化应用架构、数据架构、技术架构、安全架构，建立金融与 科技 高度融合的全新生态体系。

1构建服务化、松耦合应用架构。 同步ECOS工程建设，工商银行引入了业界领先的持续价值提升方法论，通过分析全行发展战略、业务发展前瞻性规划和业务现状问题，体系化地开展业务领域顶层设计，从流程、产品、实体等三个维度开展业务建模，整合构建覆盖63个业务领域、100多个业务组件、近4000个任务组件的企业级业务架构，并指导推动IT系统建设。通过从业务领域、业务组件、业务对象到IT应用、IT服务、数据对象的对接落地，围绕业务对象，以数据为中心聚合服务，形成了覆盖业务产品服务、业务和数据基础服务、技术基础服务的企业级服务体系，打造了分层解耦的应用架构。建立组件化研发机制，实现业务模型的高效传导，促进统一架构语境下从业务到IT的一致性承接。在支付结算、xyk等热点领域完成组件化落地， 提炼 了19000余个IT服务，日交易量逾40亿笔，提升了产品研发的市场响应速度。

2打造主机+开放平台双核心系统。 依托自主可控、体系完备的开放平台技术，逐步从传统的以主机为核心的应用布局向主机+开放平台双核心布局转型，初步建成具备承接主机业务下移能力的开放平台核心银行系统。在国内大型银行中，率先实现银行核心业务的完整闭环处理，截至2020年上半年，已有超过90%的应用部署在开放平台。在中资银行中，率先使用自主研发的开放平台境外核心业务系统，已在欧洲、亚太区域新设机构实际投产运营。随着双核心建设不断深化，工商银行在业务量快速增长态势下，整体保持主机资源零增长，2015~2020年累计实现主机资源压降65000MIPS以上。

3形成双轮驱动的开放金融生态。 工商银行建设以“嵌入场景、输出金融”为特征的API开放平台，与以“绿色部署、敏捷上线”为特征的金融生态云，组合形成全行互联网金融场景建设“双轮驱动”的体系化品牌。目前已对外开放9大类1800多项API服务，为8800多家合作方提供服务，成为银行同业中“合作伙伴最多、服务最全面”的开放平台。已推出教育云、物业云等17款金融生态云产品，累计推广G/B端客户超过3万个，C端客户929万。

1打造多模式、高性能数据交换体系。 工商银行综合运用流数据处理、数据复制、文件共享等技术，打造了多模式、高性能的企业级数据交换平台，面向全行提供实时、准实时、分钟级、小时级等多种时效的企业级数据交换服务，并在余额变动实时提醒、实时交易反欺诈、准实时存贷款偏离度计算等应用场景取得良好成效。

2率先建成自主可控的大数据服务云。 同业率先完成传统封闭式架构（TD、Extradata）向开放分布式架构(Hadoop、MPPDB)转型，建成金融行业集群规模最大、技术生态最全、供给能力最强的大数据服务云体系，软硬件投入仅为原有产品投入的30%。全数据整合后容量超过93PB，为171个总行应用、22个业务部门和52家境内外分行及子公司提供了高效、便捷、丰富的高质量数据服务。

3着力打造企业级数据中台。 按照ECOS工程总体布局，以共享、复用、创新为目标，通过数据资产沉淀、数据服务化、数据资产运营、数据产品输出等措施，打造高效、智慧、开放、共享的标准化数据服务。面向全行1万余名数据分析师提供一站式、全链路线上BI分析能力，支撑全面风险管理、xyk风控、智慧大脑等重点场景建设，加快推进客服、运营、产品和风控等领域的智慧赋能，提升各专业数据应用创新能力。

1打造一系列企业级新技术应用平台。 工商银行依托金融 科技 研究院体系化布局新技术，建成了云计算、分布式、API平台、大数据、流数据、人工智能、物联网、区块链、生物识别、移动互联网十大技术平台，是工商银行技术领先优势的集中体现。人工智能机器学习平台集成业界主流机器学习算法，提供便捷高效、全流程建模、自学习的AI全栈平台，赋能数据智能化应用，构建工行智慧大脑。物联网金融服务平台通过智能感知万物，获取海量物联数据，扩展银行金融服务边界，创新金融服务模式，提供安全可靠的智慧物联解决方案。区块链技术平台在资金管理、供应链金融等七大业务领域构建服务实体经济的区块链应用生态，机构用户超千家，个人用户超100万，拥有近百项专利，荣获多项业界大奖。生物识别平台提供人脸、指纹等生物特征管理、安全管控、服务调度等功能，具备多生物特征统一管控、统一服务的能力。

2建成自主可控、体系完备的云计算、分布式技术体系。 云计算平台具有开放性、高容量、易扩展、智能运维等特点，从传统手工为主的虚拟化架构，转变为快速供给、稳定可靠、资源集约、运维智能的新型云计算体系架构。截至2020年8月，工商银行已实现60000+节点、34000+容器的入云规模，具备万级容器集群自动供给能力，同等业务量下服务器虚拟资源利用率平均提升2~3倍，业务高峰期系统扩容时间由几十分钟缩至秒级，2019年荣获人民银行 科技 发展奖一等奖。分布式技术平台涵盖9大类分布式技术组件，在快捷支付、纪念币预约等150余个应用广泛运用，为IT架构从单体集中式架构向分布式服务化架构转型提供了技术基础。截至2020年8月，日均交易量超过50亿笔，并发支撑能力超过10万笔/秒，重点交易平均响应时间小于10ms，有效应对“双十一”秒杀等高频、大并发交易对IT架构稳定性、业务连续性的冲击。

落实国家网络安全等级保护20要求，完善安全体系建设，加强新技术领域的安全防护，随云计算、大数据、人工智能、区块链、5G、物联网等金融 科技 发展同步规划、同步建设。研究完善以数据为中心的安全方法论和保护体系，加强个人信息和隐私的保护，“融e行”第一批完成在中国互联网金融协会的认证备案。围绕ECOS工程建设，建立多因子身份认证体系，发展手机盾、云证书、指纹、人脸、声纹、指静脉、虹膜等多种认证及生物识别技术。建设企业级反欺诈平台，通过终端、账户、行为等多维度展开智能风控，有效拦截欺诈交易，提升开放银行防御和风险处置能力。

在新一轮 科技 革命与我国转变发展方式的 历史 交汇期，工商银行将 科技 创新作为第一发展动力，积极创新和引入金融 科技 前沿技术，在全行战略、企业架构的指引下，强化IT与业务的融合。通过金融 科技 赋能经营转型，创新服务模式，拓展新生态，提高金融供给对实体经济的适配性和灵活性，为广大客户提供高价值服务，为建设具有全球竞争力的世界一流现代金融企业提供动能源泉。

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。

扩展资料

1，回归服务的本质－数据重用

浙江移动已经将2000个基础模型作为所有数据服务开发的基础，这些基础模型做到了“书同文，车同轨”，无论应用的数据模型有多复杂，总是能溯源到2000张基础表，这奠定了数据核对和认知的基础，最大程度的避免了“重复数据抽取和维护带来的成本浪费。”

2，数据中台需要不断的业务滋养

在企业内，无论是专题、报表或取数，当前基本是烟囱式数据生产模式或者是项目制建设方式，必然导致数据知识得不到沉淀和持续发展，从而造成模型不能真正成为可重用的组件，无法支撑数据分析的快速响应和创新。其实，业务最不需要的就是模型的稳定，一个数据模型如果一味追求稳定不变，一定程度就是故步自封，这样的做法必然导致其他的新的类似的数据模型产生。

数据模型不需要“稳定”，而需要不断的滋养，只有在滋养中才能从最初的字段单一到逐渐成长为企业最为宝贵的模型资产。

3，数据中台是培育业务创新的土壤

企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上，即从数据中台开始，不能总是从基础做起，数据中台是数据创新效率的保障。研究过机器学习的都知道，没有好的规整数据，数据准备的过程极其冗长，这也是数据仓库模型的一个核心价值所在，比如运营商中要获取3个月的ARPU数据，如果没有融合模型的支撑，得自己从账单一层层汇总及关联，速度可想而知。

4，数据中台是人才成长的摇篮

原来新员工入职要获得成长，一是靠人带，二是找人问，三是自己登陆各种系统去看源代码，这样的学习比较支离破碎，其实很难了解全貌，无法知道什么东西对于企业是最重要的，获得的文档资料也往往也是过了时的。

现在有了数据中台，很多成长问题就能解决，有了基础模型，新人可以系统的学习企业有哪些基本数据能力，O域数据的增加更是让其有更广阔的视野，有了融合模型，新人可以知道有哪些主题域，从主题域切入去全局的理解公司的业务概念，有了标签库，新人可以获得前人的所有智慧结晶，有了数据管理平台，新人能清晰的追溯数据、标签和应用的来龙去脉，所有的知识都是在线的，最新的，意味着新人的高起点。

数字时代已然来临， 科技 企业面对的不仅是自身发展的问题，更多的是要向全产业赋能。尤其在国产化、自主创新浪潮全面掀起的背景下， 科技 企业不仅要坚持自立自强，保障国家经济、国防和其他产业安全，还要承担起推进全 社会 转型升级的 历史 使命。

华云数据是信创云计算专家，多年来华云数据为党政、金融、交通、医疗、教育、电信、电力和制造等各行业和领域用户提供信创云计算解决方案和服务，加快用户数字化、国产化转型进程。国内某大型电力建设工程公司就是其中之一。

传统IT架构困境

该电力建设工程公司集火电电站、水处理、节能、电站技改、新能源电站建设的工程设计、工程总包、施工建设、项目管理、运营服务为一体，是国内同时拥有电力设计院、锅炉制造厂、汽（电）机制造厂、电厂资源支撑的电力建设工程公司，广泛服务于电力、化工、煤矿、造纸、石化、市政和新能源等领域。

该电力建设工程公司的原机房设施简单，通过VMware服务器虚拟化，提供日常使用的OA、业务流程管理、加密系统等业务应用，提供文件共享服务；服务器虚拟化虽然提高了资源的利用率，但是在没有集中式存储的情况下，很难通过快速高效的方式解决单点故障的问题。

随着公司业务的增加，传统烟囱式的IT架构已经不能满足该电力建设工程公司前端快速的业务需求，存在容量、安全、备份等难题，急需引进新的架构和产品来打破这种僵局，让IT不再是整个业务运转的瓶颈。

IT架构全面升级

在本次项目中，华云数据针对该电力建设工程公司目前传统的IT架构进行升级改造需求，利用华云数据安超OS将烟囱式架构升级为超融合架构。

华云数据安超OS基于标准 X86商用硬件，通过软件定义的方式，提供计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等功能。具有软硬件解耦、应用优化、支持混合业务负载等特点，能够为企业提供高性能、高可用、高效率及易于安装维护的IT基础设施平台，为政企用户提供数字化转型和国产化替代一站式服务。整体的解决方案如下：

新购超融合一体机服务器，部署基础超融合平台；

使用云迁移工具，将现有的业务系统平滑迁移至超融合环境内；

将原有单机虚拟化与超融合统一管理；

重新设计备份系统，实现本地热备+异地冷备的架构；

优化网络架构，实现本部与分公司、集团之间的互联互通。

助力用户重塑国产化IT底座

在华云数据的帮助下，该电力建设工程公司完成生产级别的IT基础架构整体升级，成功地将现有业务平滑无缝的迁移至超融合平台，稳定支撑该电力建设工程公司各业系统的运行。

此外，在升级IT基础架构的同时，华云数据也向该电力建设工程公司提供了专业的MSP服务，重新设计了该电力建设工程公司的网络架构和备份系统，优化了该电力建设工程公司本部和全国各地分公司互联，协助该电力建设工程公司从传统IT运维转向云运维，让其IT部门能够更多聚焦在业务层面。

总的来说，华云数据为该电力建设工程公司成果构建了新一代通用型超融合架构的IT基础设施平台，不仅提供高效率、高性能、高可用性、安全的企业级数据产品和服务，充分发挥其应用优化、线性扩展和简化管理的优势，高效地管理该电力建设工程公司的IT基础架构，还使资源利用率提升70%、总成本降低20％，大幅提升运营效率，稳定支撑该电力建设工程公司业务持续稳定运行。

此次项目的运作与交付，体现了华云数据扎实的技术实力与专业水准，为用户提供了专业化、标准化、规范化、体系化、流程化的运营管理服务。积极推动产业的可持续发展也凸显出华云数据投身于信创产业，肩负起时代发展的重任。

华云数据董事长、总裁许广彬表示，坚持自主创新，重塑国产化IT底座，不仅需要在完整的IT基础设施体系下进行全方位布局，还需要打造具有领先优势的核心产品。未来，华云数据将持续深入 探索 ，与更多合作伙伴一起携手打造产业数字化、国产化解决方案，推动更多政企用户实现高效率、低成本的高质量发展之路，为数字中国的发展提供助力。

#华云数据#

2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。

数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。

每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。

一、什么是企业数字化转型

企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。

二、企业做数字化转型的理由

1、能够提高工作效率

数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。

2、提高透明度

数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。

3、降低成本

大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。

4、增加收益

数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。

5、提高用户体验

数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。

6、提高竞争优势

企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。

低代码如何助力企业数字化转型？

通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。

要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。

通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。

应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。

低代码开发有哪些优势？

1、成倍增长的开发速度

除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。

2、解决开发商短缺问题

有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。

3、成本更低

传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。

4、维护性更好

对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。开发人员必须手动修复错误并添加新功能。但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。

5、频繁迭代以获得更好的解决方案

由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。

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