数据库系统的特点

数据库系统的特点：

1、整体数据结构化，即数据库中的任何数据都不属于任何应用，数据是公共的，结构是全面的。

2、数据的共享度高。

3、数据的独立性高。

4、高度的数据控制能力。

对数据库系统的基本要求是：

①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。

②冗余数据少，数据共享程度高。

③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。

④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。

⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户 *** 作特性的变化，改善由于频繁插入、删除 *** 作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

⑥具有可修改性和可扩充性。

⑦能够充分描述数据间的内在联系。

常见数据库系统：

1、MySQL：

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

2、SQL Server：

SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。

3、Oracle：

Oracle产品系列齐全，几乎囊括所有应用领域，大型，完善，安全，可以支持多个实例同时运行，功能强。能在所有主流平台上运行。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

MySQL 数据库版本

对于MySQL开源数据库分为多个重要分支发展，目前拥有的分支分别为：MySQL Cluster、MySQL 51、MySQL55、MySQL62，每个分支版本都会遵循一个相同的流程，也即不同开发测试阶段的MySQL数据库版本，分别为：Development版本、Alpha版本、Beta版本、RC版本、GA版本，每个版本的含义与区别大家可以参考文章 MySQL数据库入门常识中的文字描述。

MySQL AB官方网站会把五种数据库版本都提供下载，主要是MySQL数据库属于开放源代码的数据库产品，鼓励全球的技术爱好者参与研发、测试、文档编写和经验分享，甚至包过产品发展规划，对于Development版本、Alpha版本和Beta版本是绝对不允许使用在任何生产环境的，肯定存在重大的问题或功能未完全实现。绝大多数情况下RC版本也是不允许使用在生产环境，毕竟这是一个GA版本之前，也即生产版本发布之前的一个小版本。另外，对MySQL 数据库GA版本，也是需要慎重选择，开源社区产品毕竟不是经过严格的测试工序完成的产品，是全球开源技术人员的自愿完成的，会存在比商业产品稳定性弱的缺陷。

MySQL 数据库GA 版本选择的流程

自甲骨文（注：Oracle）公司收购SUN及全资子公司MySQL AB之后，MySQL AB官方不再对开源社区贡献源码，以及众多创始人与技术人员的出走，大家对于MySQL AB 公司推出的新版本一定要更加仔细挑选，切莫盲目相信MySQL AB官方给出的测试报告。

推荐大家参考的MySQL数据库GA版本选择的流程，如下所述：

1) 分析本企业业务，需要使用到MySQL那些基本功能和特性，特性重点方向研究为：MySQL复制、分区表、Plugin-innodb等；

2) MySQL数据库产品线第一个GA版本推出时间，至少超过10个月，再考虑使用到生产环境；

3) MySQL数据库产品线的最新GA版本，一般向后退3-4个版本的GA版本数据库，作为可选的目标；

4) 仔细阅读选择的目标数据库GA版本，若是为之前的版本修改了大量的BUG信息，则此GA版本慎重选择；

5) 仔细阅读目标GA版本数据库之后的第一版本，若是修改的BUG信息量非常大，直接放弃目标版本，向前推进一个版本号作为目标版本；

6) 按照第四、第五步骤所描述的办法，直到选定的版本之后的一个版本，BUG修改量不大，严重BUG极少，且不能为最新的GA版本数据库产品；

7) 详细阅读选定的数据库GA版本之后2-3个版本的BUG修复信息，主要是跟目标GA版本相关的，并且想办法重现，以及寻找规避的办法；

8) 对经过上述七个步骤挑选的GA版本，结合企业业务可能需要用的功能，都必须进行功能测试，以及业务模拟的性能测试；

9) 挑选的数据库GA版本，作为内部开发测试数据库环境，跑大概3-6个月的时间；

10) 优先企业非核心业务采用新版本的数据库GA版本软件；

11) 经过上述10个工序之后，若是没有重要的功能BUG或性能瓶颈，则可以开始考虑作为任何业务数据服务的后端数据库软件；

对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。

鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读 *** 作数量高出写 *** 作多个数量级的情况。因此， 在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力 ，提升数据读写性能、减少数据库访问压力，从而提升业务的稳定性和访问体验。

根据 CAP 原理，分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得，通常由于分区容错无法避免，所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说， 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。

需要明确的是，缓存系统的数据一致性通常包括持久化层和缓存层的一致性、以及多级缓存之间的一致性，这里我们仅讨论前者。持久化层和缓存层的一致性问题也通常被称为双写一致性问题，“双写”意为数据既在数据库中保存一份，也在缓存中保存一份。

对于一致性来说，包含强一致性和弱一致性 ，强一致性保证写入后立即可以读取，弱一致性则不保证立即可以读取写入后的值，而是尽可能的保证在经过一定时间后可以读取到，在弱一致性中应用最为广泛的模型则是最终一致性模型，即保证在一定时间之后写入和读取达到一致的状态。对于应用缓存的大部分场景来说，追求的则是最终一致性，少部分对数据一致性要求极高的场景则会追求强一致性。

为了达到最终一致性，针对不同的场景，业界逐步形成了下面这几种应用缓存的策略。

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Cache-Aside

Cache-Aside 意为旁路缓存模式，是应用最为广泛的一种缓存策略。下面的图示展示了它的读写流程，来看看它是如何保证最终一致性的。在读请求中，首先请求缓存，若缓存命中（cache hit），则直接返回缓存中的数据；若缓存未命中（cache miss），则查询数据库并将查询结果更新至缓存，然后返回查询出的数据（demand-filled look-aside ）。在写请求中，先更新数据库，再删除缓存（write-invalidate）。

1、为什么删除缓存，而不是更新缓存？

在 Cache-Aside 中，对于读请求的处理比较容易理解，但在写请求中，可能会有读者提出疑问，为什么要删除缓存，而不是更新缓存？站在符合直觉的角度来看，更新缓存是一个容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新缓存则可能会导致一些不好的后果。

首先是性能 ，当该缓存对应的结果需要消耗大量的计算过程才能得到时，比如需要访问多张数据库表并联合计算，那么在写 *** 作中更新缓存的动作将会是一笔不小的开销。同时，当写 *** 作较多时，可能也会存在刚更新的缓存还没有被读取到，又再次被更新的情况（这常被称为缓存扰动），显然，这样的更新是白白消耗机器性能的，会导致缓存利用率不高。

而等到读请求未命中缓存时再去更新，也符合懒加载的思路，需要时再进行计算。删除缓存的 *** 作不仅是幂等的，可以在发生异常时重试，而且写-删除和读-更新在语义上更加对称。

其次是安全 ，在并发场景下，在写请求中更新缓存可能会引发数据的不一致问题。参考下面的图示，若存在两个来自不同线程的写请求，首先来自线程 1 的写请求更新了数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求再次更新了数据库（step 3），但由于网络延迟等原因，线程 1 可能会晚于线程 2 更新缓存（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入数据库的结果是来自线程 2 的新值，写入缓存的结果是来自线程 1 的旧值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

2、为什么先更新数据库，而不是先删除缓存？

另外，有读者也会对更新数据库和删除缓存的时序产生疑问，那么为什么不先删除缓存，再更新数据库呢？在单线程下，这种方案看似具有一定合理性，这种合理性体现在删除缓存成功。

但更新数据库失败的场景下，尽管缓存被删除了，下次读 *** 作时，仍能将正确的数据写回缓存，相对于 Cache-Aside 中更新数据库成功，删除缓存失败的场景来说，先删除缓存的方案似乎更合理一些。那么，先删除缓存有什么问题呢？

问题仍然出现在并发场景下，首先来自线程 1 的写请求删除了缓存（step 1），接着来自线程 2 的读请求由于缓存的删除导致缓存未命中，根据 Cache-Aside 模式，线程 2 继而查询数据库（step 2），但由于写请求通常慢于读请求，线程 1 更新数据库的 *** 作可能会晚于线程 2 查询数据库后更新缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存的结果是来自线程 2 中查询到的旧值，而写入数据库的结果是来自线程 1 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（ step 5 ），读取到的便是旧值。

另外，先删除缓存，由于缓存中数据缺失，加剧数据库的请求压力，可能会增大缓存穿透出现的概率。

3、如果选择先删除缓存，再更新数据库，那如何解决一致性问题呢？

为了避免“先删除缓存，再更新数据库”这一方案在读写并发时可能带来的缓存脏数据，业界又提出了延时双删的策略，即在更新数据库之后，延迟一段时间再次删除缓存，为了保证第二次删除缓存的时间点在读请求更新缓存之后，这个延迟时间的经验值通常应稍大于业务中读请求的耗时。

延迟的实现可以在代码中 sleep 或采用延迟队列。显而易见的是，无论这个值如何预估，都很难和读请求的完成时间点准确衔接，这也是延时双删被诟病的主要原因。

4、那么 Cache-Aside 存在数据不一致的可能吗？

在 Cache-Aside 中，也存在数据不一致的可能性。在下面的读写并发场景下，首先来自线程 1 的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库（step 1），接着来自线程 2 的写请求更新数据库（step 2），但由于一些极端原因，线程 1 中读请求的更新缓存 *** 作晚于线程 2 中写请求的删除缓存的 *** 作（step 4 晚于 step 3），那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程 1 的旧值，而写入数据库中的是来自线程 2 的新值，即缓存落后于数据库，此时再有读请求命中缓存（step 5），读取到的便是旧值。

这种场景的出现，不仅需要缓存失效且读写并发执行，而且还需要读请求查询数据库的执行早于写请求更新数据库，同时读请求的执行完成晚于写请求。足以见得，这种 不一致场景产生的条件非常严格，在实际的生产中出现的可能性较小 。

除此之外，在并发环境下，Cache-Aside 中也存在读请求命中缓存的时间点在写请求更新数据库之后，删除缓存之前，这样也会导致读请求查询到的缓存落后于数据库的情况。

虽然在下一次读请求中，缓存会被更新，但如果业务层面对这种情况的容忍度较低，那么可以采用加锁在写请求中保证“更新数据库&删除缓存”的串行执行为原子性 *** 作（同理也可对读请求中缓存的更新加锁）。 加锁势必会导致吞吐量的下降，故采取加锁的方案应该对性能的损耗有所预期。

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补偿机制

我们在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新数据库成功，但删除缓存失败的场景，如果发生这种情况，那么便会导致缓存中的数据落后于数据库，产生数据的不一致的问题。

其实，不仅 Cache-Aside 存在这样的问题，在延时双删等策略中也存在这样的问题。针对可能出现的删除失败问题，目前业界主要有以下几种补偿机制。

1、删除重试机制

由于同步重试删除在性能上会影响吞吐量，所以常通过引入消息队列，将删除失败的缓存对应的 key 放入消息队列中，在对应的消费者中获取删除失败的 key ，异步重试删除。这种方法在实现上相对简单，但由于删除失败后的逻辑需要基于业务代码的 trigger 来触发 ，对业务代码具有一定入侵性。

鉴于上述方案对业务代码具有一定入侵性，所以需要一种更加优雅的解决方案，让缓存删除失败的补偿机制运行在背后，尽量少的耦合于业务代码。一个简单的思路是通过后台任务使用更新时间戳或者版本作为对比获取数据库的增量数据更新至缓存中，这种方式在小规模数据的场景可以起到一定作用，但其扩展性、稳定性都有所欠缺。

一个相对成熟的方案是基于 MySQL 数据库增量日志进行解析和消费，这里较为流行的是阿里巴巴开源的作为 MySQL binlog 增量获取和解析的组件 canal（类似的开源组件还有 Maxwell、Databus 等）。

canal sever 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装为 MySQL slave，向 MySQL master 发送 dump 协议，MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 对象（原始为 byte 流），可由 canal client 拉取进行消费，同时 canal server 也默认支持将变更记录投递到 MQ 系统中，主动推送给其他系统进行消费。

在 ack 机制的加持下，不管是推送还是拉取，都可以有效的保证数据按照预期被消费。当前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依赖 ZooKeeper 作为分布式协调组件来实现 HA ，canal 的 HA 分为两个部分：

那么，针对缓存的删除 *** 作便可以在 canal client 或 consumer 中编写相关业务代码来完成。这样，结合数据库日志增量解析消费的方案以及 Cache-Aside 模型，在读请求中未命中缓存时更新缓存（通常这里会涉及到复杂的业务逻辑），在写请求更新数据库后删除缓存，并基于日志增量解析来补偿数据库更新时可能的缓存删除失败问题，在绝大多数场景下，可以有效的保证缓存的最终一致性。

另外需要注意的是，还应该隔离事务与缓存，确保数据库入库后再进行缓存的删除 *** 作。 比如考虑到数据库的主从架构，主从同步及读从写主的场景下，可能会造成读取到从库的旧数据后便更新了缓存，导致缓存落后于数据库的问题，这就要求对缓存的删除应该确保在数据库 *** 作完成之后。所以，基于 binlog 增量日志进行数据同步的方案，可以通过选择解析从节点的 binlog，来避免主从同步下删除缓存过早的问题。

3、数据传输服务 DTS

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Read-Through

Read-Through 意为读穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 类似，不同点在于 Read-Through 中多了一个访问控制层，读请求只和该访问控制层进行交互，而背后缓存命中与否的逻辑则由访问控制层与数据源进行交互，业务层的实现会更加简洁，并且对于缓存层及持久化层交互的封装程度更高，更易于移植。

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Write-Through

Write-Through 意为直写模式，对于 Write-Through 直写模式来说，它也增加了访问控制层来提供更高程度的封装。不同于 Cache-Aside 的是，Write-Through 直写模式在写请求更新数据库之后，并不会删除缓存，而是更新缓存。

这种方式的 优势在于读请求过程简单 ，不需要查询数据库更新缓存等 *** 作。但其劣势也非常明显，除了上面我们提到的更新数据库再更新缓存的弊端之外，这种方案还会造成更新效率低，并且两个写 *** 作任何一次写失败都会造成数据不一致。

如果要使用这种方案， 最好可以将这两个 *** 作作为事务处理，可以同时失败或者同时成功，支持回滚，并且防止并发环境下的不一致 。另外，为了防止缓存扰动的频发，也可以给缓存增加 TTL 来缓解。

站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式还是 Cache-Aside 模式，理想状况下都可以通过分布式事务保证缓存层数据与持久化层数据的一致性，但在实际项目中，大多都对一致性的要求存在一些宽容度，所以在方案上往往有所折衷。

Write-Through 直写模式适合写 *** 作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。首先，在并发环境下，我们前面提到了先更新数据库，再更新缓存会导致缓存和数据库的不一致，那么先更新缓存，再更新数据库呢？

这样的 *** 作时序仍然会导致下面这样线程 1 先更新缓存，最后更新数据库的情况，即由于线程 1 和 线程 2 的执行不确定性导致数据库和缓存的不一致。这种由于线程竞争导致的缓存不一致，可以通过分布式锁解决，保证对缓存和数据库的 *** 作仅能由同一个线程完成。对于没有拿到锁的线程，一是通过锁的 timeout 时间进行控制，二是将请求暂存在消息队列中顺序消费。

在下面这种并发执行场景下，来自线程 1 的写请求更新了数据库，接着来自线程 2 的读请求命中缓存，接着线程 1 才更新缓存，这样便会导致线程 2 读取到的缓存落后于数据库。同理，先更新缓存后更新数据库在写请求和读请求并发时，也会出现类似的问题。面对这种场景，我们也可以加锁解决。

另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新缓存还是先更新数据库，都存在更新缓存或者更新数据库失败的情况，上面提到的重试机制和补偿机制在这里也是奏效的。

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Write-Behind

Write behind 意为异步回写模式，它也具有类似 Read-Through/Write-Through 的访问控制层，不同的是，Write behind 在处理写请求时，只更新缓存而不更新数据库，对于数据库的更新，则是通过批量异步更新的方式进行的，批量写入的时间点可以选在数据库负载较低的时间进行。

在 Write-Behind 模式下，写请求延迟较低，减轻了数据库的压力，具有较好的吞吐性。但数据库和缓存的一致性较弱，比如当更新的数据还未被写入数据库时，直接从数据库中查询数据是落后于缓存的。同时，缓存的负载较大，如果缓存宕机会导致数据丢失，所以需要做好缓存的高可用。显然，Write behind 模式下适合大量写 *** 作的场景，常用于电商秒杀场景中库存的扣减。

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Write-Around

如果一些非核心业务，对一致性的要求较弱，可以选择在 cache aside 读模式下增加一个缓存过期时间，在写请求中仅仅更新数据库，不做任何删除或更新缓存的 *** 作，这样，缓存仅能通过过期时间失效。这种方案实现简单，但缓存中的数据和数据库数据一致性较差，往往会造成用户的体验较差，应慎重选择。

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总结

在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside 结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through 结合分布式锁”的方案 ，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。

提高生产效率：智能测量仪可以快速、准确地测量产品尺寸、重量等参数，避免了人工测量的时间和误差，从而提高了生产效率。

保证产品质量：智能测量仪可以进行实时监测，确保产品尺寸、重量等参数符合要求，减少产品次品率，提高产品质量。

实现自动化控制：智能测量仪能够将测量结果及时反馈给PLC、SCADA等控制系统，实现自动化控制，自动调整生产参数，提高生产效率和产品质量。

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支持数据分析：智能测量仪能够自动采集测量数据，并存储在计算机或数据库中，便于进行数据分析、监控、评估等。

MySQL的历史最早可以追溯到1979年，那时Oracle也才小打小闹，微软的SQLServer影子都没有。有一个人叫MontyWidenius,为一个叫TcX的小公司打工，并用BASIC设计了一个报表工具，可以在4M主频和16KB内存的计算机上运行。过了不久，又将此工具，使用C语言重写，移植到Unix平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎。这个工具叫做Unireg。

可是，这个小公司资源有限，Monty天赋极高，面对资源有限的不利条件，他反而更能发挥潜能，总是力图写出最高效的代码。并因此养成了习惯。与Monty同在一起的还有一些别的同事，很少有人能坚持把那些代码持续写到20年后，而Monty却做到了。

1990年，TcX的customer中开始有人要求要为它的API提供SQL支持，当时，有人想到了直接使用商用数据库算了，但是Monty觉得商用数据库的速度难令人满意。于是，他直接借助于mSQL的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但不巧的是，效果并不太好。于是,Monty雄心大起，决心自己重写一个SQL支持。

1996年，MySQL10发布,只面向一小拨人，相当于内部发布。到了96年10月，MySQL3111发布了，呵呵，没有2x版本。最开始，只提供了Solaris下的二进制版本。一个月后，Linux版本出现了。

紧接下来的两年里，MySQL依次移植到各个平台下。它发布时，采用的许可策略，有些与众不同：允许免费商用，但是不能将MySQL与自己的产品绑定在一起发布。如果想一起发布，就必须使用特殊许可，意味着要花银子。当然，商业支持也是需要花银子的。其它的，随用户怎么用都可以。这种特殊许可为MySQL带来了一些收入，从而为它的持续发展打下了良好的基础。（细想想，PostgreSQL曾经有几年限入低谷，可能与它的完全免费，不受任何限制有关系）。

MySQL322应该是一个标志性的版本，提供了基本的SQL支持。

MySQL关系型数据库于1998年1月发行第一个版本。它使用系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式，提供了面向C、C、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python以及Tcl等编程语言的编程接口（APIs），支持多种字段类型并且提供了完整的 *** 作符支持查询中的SELECT和WHERE *** 作。

MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在GeneralPublicLicense的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。

1999-2000年，有一家公司在瑞典成立了，叫MySQLAB(AB是瑞典语“股份公司”的意思)。雇了几个人,与Sleepycat合作，开发出了BerkeleyDB引擎,因为BDB支持事务处理，所以，MySQL从此开始支持事务处理了。

2000年4月，MySQL对旧的存储引擎进行了整理，命名为MyISAM。同时，2001年，HeikikiTuuri向MySQL提出建议，希望能集成他们的存储引擎InnoDB，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁。

如今，遗憾的是，BDB和InnoDB好像都被Oracle收购了，为了消灭竞争对手，哪怕是开源的，都是不择手段。

MySQL与InnoDB的正式结合版本是40。

到了MySQL50，2003年12月，开始有View,存储过程之类的东东，当然，其间,bug也挺多。

在2008年1月16号MySQL被Sun公司收购。

最近，MySQL的创始人MontyWidenius已经向Sun提交了辞呈。head都要走了。

据说，被Sun收购的公司多薄命，不知道MySQL今后前途如何，希望一路走好。相信MySQL的生命力还是很长久的。

时至今日mysql和php的结合绝对是完美很多大型的网站也用到mysql数据库mysql的发展前景是非常光明的!

数字化供应链在企业中的应用有哪些？随着消费者需求升级，市场竞争愈发激烈，传统企业的发展需要跳出“成本思维”的局限，通过人工智能、数字化供应链、物联网等新技术进行企业管理和运营，为产业发展决策提供优化的依据。那数字化供应链在企业中的应用有哪些？数字化供应链在企业中的应用：

1、顶层设计

将顶层设计和管理层的支持作为充分必要条件，自上而下、小步快跑地推进数字化进程，切勿单一模块、单一部门推进。需立足企业自身的资源禀赋，结合业务现状、组织现状、行业趋势、技术成熟度等进行全面构架来确认数字化转型的远景目标。

2、系统协作

企业包含部门间、业务间甚至海内外的沟通协作，在系统建立前要充分考虑多主体间原有系统和新系统间的协同，和不同数据格式间的互认，避免出现数据孤岛。同时注意将系统进行盘整，从不盲目扩散系统逐渐转变为精简合并，后期在数据类型变更时快速增加系统的数据采集和分析功能，以数据流带动生产、销售等各个环节对于研发的数据反哺。

3、人才引进

在多数传统企业内部通常缺乏数字化相关人才，导致现有人才难以和服务商对话甚至过渡依赖服务商，以至于重过程轻结果。同时部分中层由于事务繁杂在推行数字化时往往忽略掉了某些不该忽略掉的因素，难以看到数字化整体蓝图，也难以带给高层数字化战略思维，导致无法形成专业团队进行数字化的推进。

4、流程梳理

需认清数字化本质，引进数字化功能配置并非引进了技术本身，而是利用技术能力促进研发流程的变革和再梳理，业务流程在线下没有理清的状态下只能让数字化理念变得更加苍白，因此需要将僵化的业务流程灵活化才能发挥出数字化的大潜力。

5、组织构架

数字化的进程结合了业务、IT等多部门，跨部门的长期协作需要更别的数字化部门进行支撑，特别要包含懂业务、懂技术、懂战略的复合型人才，既保证集团内部的全面协同，也保证数字化落地后的精准赋能。

凡事预则立，不预则废。须知数字化的关键因素不在技术，而在于企业的流程与制度革新。因此需要从以上5个方面着手，携手并进完成数字化发展。

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