《永兴集团智库专访》第六期来了，本期出场大咖是永兴集团科技CTO尹鸿岩先生，他精通数字化软件及技术，10余年互联网头部企业产品研发经验，对软件项目架构、设计及管理有独到方法论。

Q1：目前在数字化领域，主流的技术是哪些？

A：

在企业数字化过程中，会涉及很多新兴前沿技术，但从实战和应用角度来讲，大数据依然是最受欢迎的，而且大数据能力也是很多新兴技术的基础，这使大数据技术应用更加广泛。

大数据技术是随着计算机和通信领域发展而兴起，它以数据形式反映客观世界，并保存到介质上加以处理和分析。近些年随着大数据处理能力的提升，数据的采集场景越来越丰富，维度越来越多，粒度越来越小，时间间隔越来越短，直接导致数据量的激增。信通院白皮书预测，大概到2025年时，对比2016年，9年时间的数据可能会增长十倍，达到了163ZB，实际情况可能比信通院的预测增长速度更快。

除了大数据，新兴技术在特定领域的探索也取得很多成果。

如AI技术，在金融活体身份识别、自动驾驶、图像、语音、视频的识别与合成等方面，已经很成熟。对于传统企业来讲，这些都是可以降本增效的技术。

再如区块链技术，它是在虚拟领域崛起的，但是它的原生特性和可信溯源是完全吻合的，所以区块链技术必然会大面积应用到防伪溯源领域，让原本孤立的数据“可信”，演变成公共的可信共识。

永兴集团科技为很多知名品牌客户实施了基于区块链技术的防伪溯源，如：同仁堂、德州扒鸡等等。永兴集团系统拥有丰富的适配层，可以快速和现有的公链（以太坊、智臻链、蚂蚁链），联盟链对接，大大加速了企业部署区块链的效率。

综合来看，大数据正在从功能集变成基础设施的一部分，从业务的附属，演变成业务的驱动，从沉睡走向觉醒。对于企业，如果能更好地理解和运用数据，就能更好地感知未来。

Q2：数字化过程中，数据的激增会带来哪些挑战？

A：

数据量的增加给数据存储、数据分析、数据安全、数据治理等都带来了很多的挑战。

第一，从数据存储看，在数据量较小时，基本都是集中式存储。随着数据量的增加，为了保证数据不丢失，会进行分布式存储，但还是几台机器的小型分布式存储。如今基本上都是大规模集群存储，集群存储会带来很多挑战，需要很多技术去支撑整个集群的数据存储和运行。

永兴集团科技现有自研软件，可以保证千亿级数据的存储规模。千亿级数据的存储可以理解为，当永兴集团给1000亿的商品进行数字ID赋码，商品需要关联包装、出入库、经销商，还需要关联它的营销活动返点、积分等，以及消费者扫码数据，最终消费结束后，数据会产生几十倍的增长。所以永兴集团现在对数据的存储和处理能力是千亿级以上的。

第二，数据分析。数据分析有多种方式，如批处理、实时处理、流式处理、数据挖掘、分析预测、画像等等。

批处理应用的比较多，无论是小数量级还是大数据量级。批处理基本属于间隔性处理，如每1分钟、每10分钟，或者每一个小时、每一天进行一次处理。Hadoop集群、MapReduce，是目前大数据批量处理的主流框架。

实时处理时效性比较好，能够看到相对及时的数据。在此之上，又诞生了技术架构的迭代：流式处理，如Flink，它是现在被公认较好的流式处理框架。流式处理能够更加有效地处理数据，没有任何耽搁地把每一个产生的事件都进行及时处理。因此很多互联网公司数据处理非常及时，尤其像天猫的双十一活动期间，过去1分钟的浏览量、1分钟的下单量、1分钟各个板块的成交量等都能即时展现，基本都是采用流式处理。

在基础数据处理后，还需要挖掘和分析，实现数据更多的价值。这些年诞生了很多数据类的岗位，称作数据科学家或者数据工程师，他们在一定量或者海量的数据下进行多维分析、数据挖掘。当然，因为数据量很大，所以数据安全也会变得非常的重要。

第三，数据安全。关于数据安全，国家已经立法，拥有数据的公司和提供数据软件的公司都有义务保证数据安全。永兴集团科技是整体的软件解决方案提供商，虽然数据是客户产生的，但依然有义务保障客户的数据安全。这就牵扯到数据权限、血缘追溯和授权管理，这也是非常复杂的领域，是大数据科学里也是非常重要的部分。

第四，数据治理。数据治理的范围很大，其中包括对企业已有数据的零散归集。比如某家企业已经运行了10年，有各种产品的数据、各部门的数据、各种格式的数据等，需要把它们归集到一起来进行分析应用，但这些数据可能格式不统一，记录不完整，因此要做数据清洗，统一建模。

数据模型或数仓模型出来以后，还会有数据持续加入，所以还要做实时的数据质量监控，通常会增加对数据的描述，比如数据的分类、数据的格式、数据的长度、数据的范围、数据应用、数据关联等，这些用来描述数据信息的数据被称作原数据，所以还需要进行原数据管理。因此数据治理是大数据上非常重要的一环。

Q3：您认为未来的软件技术会朝着什么方向发展？

A：

关于软件技术的发展，不同的角色有不同的感知，使用者和制造者两个角度会有所区别。

使用者角度：软件一定会朝着简单、智能、安全、可信、人性化、个性化、虚拟化发展。以前的软件更关注功能，在安全性、可信度方面考虑不够；其次会更人性化，使用者更重视交互，需要软件的体验持续升级；然后是希望自己用的东西跟别人不一样，会催生软件的个性化发展；虚拟化也是发展方向，已经大火的虚拟货币、元宇宙、数字藏品及其它虚拟化资产，都预示着朝着“虚拟化”的方向发展。

制造者角度：即开发者角度来看，为了能达成使用层面的目标，软件会朝着更加复杂化发展。对使用者来说的，简单、智能、安全、可信、人性化、个性化，意味着更加复杂的技术后台，中台，数据中心的支撑。但复杂是有阶段性的，一开始的工程、算法都可能跟不上，会显得很复杂，但复杂到一定程度又会简化，因为这时的实践已经达到一定程度了，研究也跟上了，所以无论从理论上，还是从实践上，都会找到新的架构或者算法使之前复杂的问题变得简单。即便如此，在迭代过程当中，软件已经无形中变得非常复杂。

此外，软件会矩阵化，用一种矩阵的方式把每一部分做得比较精，让整个矩阵协作起来，形成闭环，形成生态。

Q4：全链路解决方案，对软件有什么要求和标准？

A：

这个问到永兴集团的强项上了，全链路解决方案首先要求服务商有能力涵盖企业整体业务，包括供应链、生产、仓储、物流、渠道、终端和消费者等，每一段都有特定的业务场景，技术架构，计算方式等，整体协作，保证企业业务闭环。

例如消费者会用到APP、小程序、微信用公众号等，所以在这个环节一定要有集成微信平台的能力；在生产阶段，会用到单片机、控制板、工控机，要求稳定，代价低，能与硬件对接，可能适用C语言、C++，也有可能是特定的语言，甚至是汇编。到服务端以后，整体的数据量会变大，基本上用开源的java技术栈。所以每一部分都有适合的技术栈。永兴集团有一个很强的研发团队，在java，C++等多项技术领域都有很多经验丰富的工程师，几乎覆盖了主流技术栈。

其次是软件设计的标准，简单说有二点：能否真正解决问题和是否具有扩展性。

第一、能否真正解决问题：有很多参数可以判断哪些技术更实用，比如数据库、中间件、应用程序、技术栈、类库等，但是简单的判定方式是，不管用的什么技术和方法，它是否能真正解决目前的问题。

第二、是否具有扩展性：好的软件不仅要能解决此刻的问题，还要在未来能够扩展解决可能发生的问题。比如当数据量是100亿时，可以预测到未来数据会涨到300亿，甚至1000亿，如果软件处理效率的瓶颈是500亿，那这就不能说是好的软件架构设计。

这两点基本上是选择整个技术栈一个比较简单的标准。在众多的技术栈和解决方案中，甄别和选择是非常重要的，尤其在开源的世界。

Q5：企业数字化软件的设计难点是什么？

A：

首先，是企业要对数字化软件要有一个合理预期。软件作为工具，第一目标是把企业已经成熟的、反复做过多次的业务加速，从而降本增效。而软件本身，是需要企业的管理，流程，制度配合的。所以需要企业有非常清晰的规划，有来自原始话语权部门的明确需求，加之永兴集团的丰富经验和协助，才能成功。因此，企业不是买一套软件，就能实现数字化升级和解决问题。

其次，是需要企业有耐心和信心。软件的价值效应可能不是立竿见影的，而是需要持续使用、长期积累的。经过一段时间的数据和业务的交互，功能会发挥更大的作用，很多问题得以显现和解决。

从软件提供者的角度看，以永兴集团科技的客户群为例，有些企业信息化程度较高，有些则相对传统，而且行业差异性较大，这种多样性，导致永兴集团花了很多精力和时间，搭建了应对从通用性到多样性的软件体系。

因为永兴集团的角色不仅是简单地提供一个软件，而是系统帮助企业解决数字化问题，这些都必须贴合着企业需求，嵌入企业业务，解决个性化问题，所以实施起来会有难度，需要耐心研讨、磨合。同时，很多从设计出发的“完美的方案”，会因为落地困难，而有所妥协或难以实现。

总之企业的数字化升级是从点到线、从线到面的认知、尝试、实践、遵守和习惯的过程，但每个企业实现这个过程的难易程度和时间长短不同，难点也有所不同。

Q6：企业的数字化软件，从部署到用好有哪些过程？

A：

通常会经历四个阶段：试运行、稳定期、成熟期、维护期。

新的软件对公司的传统做法会有一定的冲击，所以客户在上线试用之前，需要内部充分共识，做好准备，只要有决心，各层级、部门和环节、外部供应链都达成一致，统一思想，就能为成功落地打好坚实基础。

上线之前，永兴集团科技会针对不同环节的不同角色进行培训，包括生产环节、仓储环节、物流环节、经销商及终端。接触新东西总会有一个学习和适应的过程，在这个阶段要用一种相对平和的心态看待可能会出现的质疑或问题。

试运行阶段：数字化软件部署上线以后，会进行1-3个月不等的试运行，这个阶段非常关键。理论上，如果有具体使用和与业务磨合的细节问题，会在这个阶段被反应出来和得到解决。试运行后期，在使用习惯、配合效率上还可能会存在问题，但这一般不是软件的问题，随着使用时间的增加，熟练度、配合度提升了，它的优势也会逐渐显现。

举个例子，在以前手写订单时不会实时去写，甚至在每周交单的时候补写，但是应用软件之后，需要用手机或者PDA扫码的形式实时输入，这种习惯需要磨合转变，开始会比较痛苦，但是长时间坚持下来，在效率和准确度上是质的提升。

稳定期：试运行后，进入到相对稳定期，这时软件在客户现场发挥效率的同时。永兴集团会继续和客户一起，持续打磨系统细节和提升用户体验，为成熟期做准备。

成熟期：在成熟期，系统整体的运转就会相对比较顺畅，并且数据质量也比较好。前期会因为各种各样的问题，数据缺乏一致性、完整性，成熟期后，数据会慢慢积累起来，积累到一定量开始发挥它的分析应用价值，进行统计报表，可视化展示。真正的成熟期，很少会出现问题。

维护期：成熟期后，稳定运行，进入到维护期，基本上定期的维护就可以了。

经历了试运行、稳定期，再到成熟期，这套业务系统基本上很顺畅，让它常规运行即可，一般很少出现状况。再往后是业务延伸的问题，比如增加营销模块、渠道管理模块等。值得一提的是，企业的数字化转型是个长跑，过程中可能会有疲劳期，需要充满信心，合力推进。

Q7：永兴集团科技的数字化方案有哪些技术优势？

A：

总结来说有三大优势：全链路服务的能力，产品化能力和大数据处理能力。

全链路服务的能力：永兴集团科技是全链路的解决方案提供商。永兴集团现在做的整体业务，从供应链源头开始，到生产、仓储、物流、渠道、终端、消费者全链路，是非常完整的，真正形成了业务闭环，所以业务线也很长。同时我们有非常强的集成能力，在产线端，涉及PLC、板卡、工控机，还有一些标准硬件、非标准硬件，也就是产线上面的采集器、贴标机，智能相机、工业相机等；在服务端有应用集群、数据集群；在触达端，有PC、APP、小程序、公众号、H5等。很多公司只能做全链路的一部分，没有形成业务的闭环，数据的价值就会大打折扣。

产品化能力：永兴集团科技核心产品“一码通”基于全新微服务架构迭代升级，形成了“一码通自建版3.0”及“一码通SaaS版6.0”双线驱动的局势。“一码通自建版3.0”能够为大型企业提供深度定制化的系统建设及咨询服务，而“一码通SaaS版6.0”则能够为中小企业提供灵活的产线改造和快速的部署，因而永兴集团的解决方案可以满足更多企业的需求。

企业可以通过“一码通”系统根据产品全生命周期环节的海量数据进行BI分析，实现供应链数字化、营销智能化、数据可视化，从而提升企业生产、经营和流通的效率。从软件行业来讲，产品化是一个对的模式。这样才能降低软件的成本，减少了部署时间，让客户快速投入使用。

大数据处理能力：永兴集团现在的一个自建项目，一个独立的部署，已经能够轻松处理百亿的数据。通过弹性扩展，可轻松支持千亿的业务数据。

所以永兴集团一直坚定地做产品和技术，把软件做成一种互联网级的产品，原生架构就具有处理大数据的能力，实现可扩展、模块化、低成本的特性，最终应用在各企业领域。

Q8：如果对永兴集团的客户说一句话，您会说：

A：

长久的合作伙伴，才能走向最终的利益，希望客户和永兴集团科技继续携手，共同成长。