引言
现在全社会都在搞数字化转型，从政府到企业，那么为什么要进行数字化转型呢？本质上仍是社会办理和企业经营难度变得更大了。
以企业来说，转型的目标是为了完成有质量的活着，比方能赚更多的钱或许继续坚持稳健运营，转型的中心是希望凭借数字化技能构建一个办理体系，以应对外部环境动荡、企业竞赛变化和技能更新开展带来的不确定性。
数字化转型会带来很多的研发需求，怎么更好更快的交付这些需求成为一个突出问题，该怎么打造一个渠道去处理该问题？能不能用第一性原理思想去推导出开展方向？
什么是第一性原理
第一性原理指的是，将问题拆分成最基本的现实或规则，依据这些已知信息，不断推演和计算，从而找到处理问题最优路径的办法。
该思想比较知名的运用比方有
- 埃隆马斯克下降火箭发射本钱的故事。将火箭发射本钱进行细分，开展火箭可重复运用发射技能，简化设计和改善工艺以下降火箭制造本钱
- 亨利福特下降轿车制造本钱的故事。将轿车拆解为最基本的部件，运用装配线和流水线工人批量制造轿车
- 埃隆马斯克下降轿车电池组本钱的故事。分析电池的原材料市场价格，不断迫临这个价格极限，选用自建工厂、改善电池设计、改善生产进程等办法来下降本钱
- 乔布斯去掉手机物理键盘的故事。分析手机的组成部件，经曩昔掉物理键盘来扩大触摸屏区域，带来更好的体会和更低的制造本钱
假如选用类推思想去考虑
类推思想是指凭借自己的感觉和经验堆集常识的办法
以国内外做得好的渠道为例，微软的 Power Platform、创业公司轻流这些渠道都以协助企业快速开发运用、应对市场开展为目的。
微软 Power Platform
除了上述 5 大产品外，还具有以下功用
- Dataverse：能够进行数据的办理，适当于是个更易于运用的数据库
- 连接器：能够和很多的 API、服务、体系进行通信
- Common Data Model：标准化和可扩展的数据模型，能便利数据的流通和运用，由微软和职业合作伙伴多年堆集而成
- 生态体系：Power Platform 能够连接到微软的生态体系，例如 Azure（全球第二大云计算渠道）、Microsoft 365（包括 Office 工作套件和 Teams）、Dynamics 365（包括 ERP 和 CRM 功用）
- Power Fx：低代码言语，相似 Excel 的公式，相比专业的编程言语更易于运用
Power Platform 的产品理念是让没有技能布景的人、开发者都能轻松高效的处理事务问题。产品架构上以 Dataverse 为中心，内置数据模型（Common Data Model）下降事务建模本钱，可视化的 UI 编辑器（Power Apps、Power Pages）可下降运用开发本钱，报表制造东西（Power BI）可挖掘出数据的价值，功率东西（Power Automate 和 Power Virtual Agents）可将职工从枯燥重复的使命中解放出来，这一整套组合拳下来，希望协助企业更好的开展事务，节省运营本钱
微软这么做了，咱们是不是也要这么做呢？即
- 开发一套非专业开发者也能学会运用的数据库
- 开发可视化的 UI 编辑器，支撑移动运用、门户、报表的制造
- 开发功率东西，完成使命的主动化，支撑桌面软件、Web、即时聊天窗口
- 开发一种非专业开发者也能学会运用的编程言语
轻流
All-in-One 运用开发渠道
专有轻流，面向多角色的企业级渠道产品
轻流是从表单+流程办理这种高频场景切入的，面向的是事务人员而不是开发者，跟着职业事例的堆集，客户的增多，
逐步开展为快速处理事务问题的运用开发渠道和面向中大客户的企业级渠道这两个套餐分级迭代。
值得一提的是轻流和神策一样，也选用了订阅制收费模式，这样保证了不管是公有云仍是私有化部署都能以高迭代速度去服务客户
轻流这么做了，咱们是不是也要这么做呢？即
- 开发一套经过表单来进行数据建模的东西，支撑流程办理，支撑主动化使命
- 开发可视化的 UI 编辑器，支撑移动运用、门户、报表的制造
- 供给插件才干，便利 IT 人员进行体系集成和功用扩展
- 继续集成外部干流体系和事务才干，丰富渠道生态
考虑
- 这些渠道都供给了数据建模才干，一种是相似数据库的建模进程，一种是表单的建模进程
- 这些渠道都供给了 UI 编辑器，能够进行前端页面的可视化建立，支撑多渠道（移动端、Web 端）
- 这些渠道都供给了代码开发才干，能够进行代码等级的逻辑编写
- 这些渠道都供给了扩展机制，能够集成外部体系和事务才干
看来，假如要做一个生产力渠道，就必须供给这四大功用
选用第一性原理思想去考虑
企业经营便是处理客户问题的进程。从以往的经验来看，有两类人处理问题时，需求数字化的处理计划
- 还没有验证过某个问题存在客户需求，想要赶快验证
- 现已验证过客户需求的存在，需求赶快上线
第一类人，假如选用代码开发的办法完成需求，本钱是非常高的，能够想办法经过其他办法去低本钱验证，比方美团外卖刚上线时都是客服人工处理外卖订单，Stripe 前期是手动填写买卖信息发送到银行
第二类人，客户需求现已验证过了，就差个程序员了，这个时分沟通本钱、人员开发本钱、时间本钱占大头
怎么处理第二类人的问题呢？
要想进步生产力，最好是让有问题的人能赶快处理掉问题
举三个比方
- 比方咱们碰到某个数学题不会解，进步生产力的办法是有个老师在旁边教咱们解。
- 比方咱们想去某个景点玩却发现路途遥远，进步生产力的办法是有辆车能够载咱们曩昔。
- 比方咱们饿了肚子呱呱叫，家里没有任何食材和厨具，进步生产力的办法是去最近的餐馆或许叫外卖，而不是自己做饭
从这条规律动身，咱们就要考虑怎么能让有问题的人赶快处理问题。
抱负情况，最快处理问题的办法便是花钱请专业的人处理问题，将问题外包出去，效果最好，性能最好。
除了这种办法外还有其他第二好的办法吗？
保证问题处理速度的一起下降东西的运用难度
就像以前焚烧需求钻木取火，后来打火石焚烧、火柴焚烧，到现在的打火机焚烧，越来越便利，运用难度越来越低，焚烧越来越快，这样生产力才得到了巨大的提高
那么关于开发数字化的处理计划，怎么做才干既快速处理问题运用难度又低呢？
数字化处理计划一般需求阅历数据的获取、处理、存储、展现这四个进程。咱们依次来看
数据的获取
当前普及率最高的数据获取办法是 Excel，表单的出现让数据填写体会更好，但是当操作很多数据时，Excel 的功率是最高的
数据的处理
数据的处理逻辑，Excel 供给的办法是公式，开发者供给的办法是代码，运用难度最低的是装备化（在装备界面勾勾选选）、用例化（复用已存在的逻辑），不需求去记忆杂乱的公式用法，不需求去操练怎么写代码，这儿的难点在于当逻辑杂乱后怎么坚持运用难度不指数级增长
数据的存储
格式化的数据（如信用卡号码、电话号码、家庭住址、商品名称）一般存在 Excel 或许数据库里，非格式化的数据（如 word、音频、视频）一般直接存在硬盘上。运用难度最低的是 Excel，一个个格子，把数据填进去就行
数据的展现
目前的展现终端太丰富了，手机 APP、网站、小程序、电脑软件、电视大屏等等，这个也是最难下降运用难度的部分，个性化需求太多了，要想做到速度最快运用难度最低，需求一个运用难度很低的 UI 编辑器，最好能像 Markdown 那样简略，只关注内容，款式啥的主动烘托，PPT 关于普通人来说都太难了
综上，
- A：关于数据的获取和存储，咱们需求一种相似 Excel 的计划，既能存储数据，运用难度又低，运用功率还很高
- B：关于数据的处理，咱们需求一种装备化、用例化的计划，能应对从简略到杂乱的各种逻辑，且坚持运用简略
- C：关于数据的展现，咱们需求一种只关注内容，主动匹配好款式的计划，支撑多种屏幕和终端
解法
- 关于 A，咱们能够参阅国外的 Airtable、国内飞书的多维表格、腾讯文档在线表格，支撑多人协作，支撑大批量数据的操作，支撑多种数据类型
Airtable 截图
多维表格截图
- 关于 B，咱们能够参阅苹果的捷径，国外的 Zapier，这些东西可编列逻辑，可经过引进更多运用和操作来扩展运用场景，在运用难度和逻辑可维护性上做到了一个好的平衡
苹果捷径截图
Zapier 截图
- 关于 C，咱们能够参阅国外的 Notion、Markdown，供给让用户更聚集内容的东西，经过 AI 或许模版化的办法主动匹配好款式，经过块的办法无限扩充才干
Notion 截图
Markdown 截图
总结
假如想打造一个能提高生产力的渠道，最好办法便是用最快速度协助遇到问题的人处理掉问题
假如选用类推思想去考虑，咱们或许得去做非常大而全的工作，比方
- 建造数据建模才干
- 建造 UI 编辑器才干
- 建造代码开发才干
- 建造扩展机制
假如选用第一性原理思想，咱们就能够将生产力划分为数据的获取、处理、存储、展现四个阶段，运用既快且运用难度低的东西去处理，即
- 建造新一代表格才干，支撑在线多人协作，支撑多种数据类型，支撑大批量数据
- 建造逻辑编列才干，相似捷径和 Zapier，完成逻辑的次序编列和扩展
- 建造更聚集内容的编辑器才干，用户只需编写内容，经过 AI 和模版等办法主动匹配好款式
作者：京东零售 叶萌
来历：京东云开发者社区
