“数字化转型智能化发展”很热的一个词，搞得大家不提“智能化”就不会说话的节奏。数字化智能化是历史的必然，将新的技术与传统业务相融合，降低企业运营成本，提升企业的核心竞争力，这也是现代企业的必然需求。
一、企业智能化的尴尬
然而，企业如何搞智能化？成立一个项目组，突击式搞智能化。搞上几年，就可以提升企业的整体智能化水平。这是现在企业内的最常见的做法。这种做法的产生的原因有三：一是数字化智能化在传统的企业中，是非主业。这意谓着，企业里企图寻找一个快速见效的“银弹”；二是在任领导者的意愿，往往大于实际的需求，任期内如何快速见效，这是首要考虑的问题。就出了“重功能轻框架设计"的局面。三是人事部门认为，35岁的天命，培养自己的软件研发人员不合算。
基于这样的企业运营模式，相比BAT等大厂而言，传统企业的数字化智能建设，基本上靠“买！买！买！”的建设方式。买别人的东西，不掌握核心竞争力，修改一个很小的功能都被乙方卡得死死的。更别说什么企业顶层设计。换领导者，换一批队伍，研发不会，买东西谁还会呢？这也能解释了，为什么很多企业建设了很多年“只见树木不见森林”的主要原因。
企业内数字化建设，处于“没人没钱”的尴尬局面。数字化的队伍这一小撮人如何生存与发展呢？这撮人的长久以为充当着产品经理的角色，对接用户需求，设计软件功能，最主要工作是在写设计，做汇报，做培训。充当是业务与程序代码之间的纽带作用，而代码研发能力，几乎为零。就如同一个人一样这些人是嘴，却没有手。
二、企业数字化的基本构成
整体而言，而向科研领域的数字化智能化，由ABCDE四方面构成，A（algorithm）算法、B（business）业务、C（computer）算力、D（Data）数据、E（emerge）呈现。
A算法，最核心的解决问题的办法，对传统企业而言，并非越新越好，而是实用就好，解决问题就好。
B业务，深入业务领域，全盘考虑用户需求，从整体上设计，寻找业务的痛点所在。
C算力，软件运行环境，梦的起点，一切的开始之处。得上层充分认识到，“硬件是有寿命的，而且比我们想象的还要短”。
D数据，苦活累活，不受待见，建设不容易，用起来觉得不爽。越不受关注的点越容易让人淡忘，越要上技术手段，大家不愿意干的事件，让计算机干。
E呈现，眼高手低，这是不写程序人的通病（外行看内行），只有真正进一个行业，才知道技术上是多么的难。
虽然公有云资源非常丰富，租用的方式也逐渐为很多小型企业接收。在企业安全的框架下，ABCDE都得由企业自身完成。或许这也是一种企业资源的浪费吧。也许从国家层面或是总公司层面，会统筹考虑，让专业的队伍干专业的事件，从更为宏观的角度去布局，优化企业的软件硬件资源配置。
三、软件研发的两个阶段
在企业的搞数字化智能化，针对业务上的需求问题，问信息化技术找解决办法，这是一个工程应用问题。也可以理解为，知识固化的问题，特别是在科研领域，把专家的经验指标化、软件化，让它更为快捷、更为高效，说白了就是让计算机替人干。
知识固化可以分为两个阶段，一是自动化，二是智能化，这也对应数字化智能化的两个重要阶段。
自动化，业务需求明确，流程清晰，程序复刻物理的业务处理过程，实现知识固化与软件化。通俗讲，业务人员知道怎么干，大家都这么干。
智能化，业务需求不明确，流程不清晰，对于程序研发人员而言这是一个大坑，来来回回不断地修改程序，不断地返工再返工。业务人员知道怎么干，指望计算机天才来解决问题。
自动化与智能化，并没有明呈现的界线，特别是在企业里“买买买”的运营模式下，尤其保持高度警惕性，不小心就掉坑了，徒劳无功。明确业务需求，厘清业务流程，再下手，不迟。
四、自我造血的能力
对于搞数字化智能化的小撮人而言，真的是“没人没钱”嘛？这是基于一个现实问题，“程序是要专业程序员来写，把人才培养成专业程序员，门槛很高”。企业里不愿意这么干。
然而企业里有许多“程序爱好者”，不愿意做简单重复的劳动，在完成生产任务的同时，不断地尝试通过自动化的方式，去减轻自己的工作强度，最为常见就是在Excel基础上进行二次开发，解决一些数据计算问题。这些得益于Excel的宏代码录制功能，在自动化生成的代码的基础上，稍加修改，即可实现自己的需求。也就是，有一个代码助理帮助业务人员写代码。
代码助力+业务人员把关的模式下，编程的门槛仍然比较高，对于见代码就晕的业务人员而言，不具备普遍推广的价值。因此，大家都称之为“Excel小程序”，一是它体量，二是功能简单。这正是Excel二次开发的局限所在，框架及开发模式，决定了它在企业里很难形成一套大型的应用系统。
这也是DatistEQ研发的初衷，通过低代码、零代码方式，给业务人员赋能，让业务人员具备“编程”能力。知识固化软件化是有成本的，企业的投资的有形成本，实实在在花钱了。人员的投入、论证沟通、业务的推广也都是成本，这些无形的时间成本，也是实实在在的。让业务人员自己能力去解决问题，那么这些成本就趋于零。
DatistEQ的桌面版，经过几年不断研发与功能迭代，已经在地震行业内具有一定的影响力，同时随着《地震大数据科学与技术实践》的出版，用户的规模也稳步扩大。桌面版采用DAG技术，解决了知识固化软件的问题。然而企业级知识共享与复用的需求日益增强。
五、企业级知识共享
DatistEQ云平台，采用高并发运行框架，用于发布DatistEQ低代码流程，基于RESTful网络数传输标准，用户可将DatistEQ系统中编写的流程发布至云平台上，以便于其它应用访问，实现企业级业务流程快速部署，领域知识固化与协同共享。
主要技术特点有:
1、可扩展式运行框架。支持插件式服务扩展、服务快速定义与发布、网络路径动态解析、请求实例对象化等系列特征，支撑企业服务快速搭建。
2、高并发逆向代理技术。平台采用逆向代理设计方案，整体由一个负载均衡服务器、多个Datist容器服务器两大部分构成。负载均衡服务器，拥有用户认证、权限管理、机构管理、流程管理、高速缓存等系列功能；Datist容器服务器，负责具体流程的执行。通俗地讲，就是一个负责人带着个团队，来为我们服务，我们有任务直接找负责人，他给成员安排，完成后负责人给我们反馈结果。
3、流程共享机制。流程以“用户名/服务名”的方式，定制服务路径。流程发布，可分为私有、公开和部门共享三种方式，私有仅限于本人使用；公开任何人可用；部门共享仅限于部门内部使用。私有与部门共享的流程，称之为受限流程。受限流程访问可通过用户认证信息或用户Key的方式进行运行。
4、支持数据文件。平台可运行Dms、Dmz两种数据流程，Dmz为ZIP数据格式，将流程和其运行时所需的数据打包发布。Dmz压缩包有多个DMS文件时，需要指定主流程（MAIN.DMS）。运行容器需要指定工作目录，以便于平台运行时解压DMZ文件并运行流程。
5、标准API服务。通过标准的GET、POST等方式调用于服务，支持长时等待响应工作方式。标准WebAPI为企业级多个应用系统的协作与知识共享用提供了可能。
企业内数字化转型智能化发展，是一个长期的工作，持续不断的投入，方得始终，然而企业的人才发展的政绩观，使得建设者迷茫于琐事之中，DatistEQ技术体系或许是一个企业级自我造血的良方，打破原有企业建设的思维模式，让业务人员有能力参与企业的数字化建设之中，自力更生，真正做到自主研发。
