死去 死去

死去
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可测试性是判断框架是否良好的一个重要标准，特别是现在......

逻辑结构上的清晰，必然会在性能上造成损失(沟通成本高)，但是，后期的可维护性，和扩展能力，也都是必须要考虑的。又是一个掌握平衡的事情。

现在随便拉一个程序员过来，他都能说出MVC是什么，却始终无法领会到其背后的本质。资讯网络的发达，造就了大批浮躁的人，可能我也是一个。

知识-->理解-->意识-->悟性，如果 认知过程是这个样子，那么，我现在对世界的认识所处的位置在哪里？

数学模型是近似的，但数学过程是精确的。很奇怪的事情。宇宙中每个个体都有自己的特征，但是却都是按照同一个规律运转。究竟看到的实物是否是真实的呢？我很怀疑。如果我们闭上五感，或许就不会被那许多东西迷惑。

往小处，系统中各种信息元素，都会有不同的数据结构。如何使它们正确的运转起来？架构师就像造物主一样，需要设定一套规律。好的架构，总是非常简洁有力，难以了解究竟是为什么。从另外一个角度看，如果能把复杂的事情变的简单，或许这才算是达到一定境界。

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BI

(續<死去>)

(NOTE:業務流程不是行政流程^^)

根本的規律我們現在還無法很好的認識以及利用.但是我們可以發現當前的規律,並且有效利用它.

業務實體具有相對的穩定性.但是無論這些業務實體的結構如何,只有在業務流程中運轉才能體現出價值.

現在BI發展的層級為數據報表,數據分析,數據挖掘(Data Mining).

這些都是在現有數據基礎上進行收集整理,如果有在實際業務中起很重要作用,但是現有未被捕獲,這個時候所有這些分析挖掘的操作意義都不會很大.

數據挖掘完成是為了商業決策,但是,如果僅僅使用自己的資料,依然無法起到合理的作用.一般這個時候需要專業的商業諮詢公司的資料進行綜合分析.

決策之後會發成業務方向上的調整,這些調整都會導致業務流程上的變動,或者更精確些是業務邏輯的變動.

這個時候似乎發生了一個問題, 一般信息系統都是依據現有業務邏輯進行設計及實現,其目的是為了數據發掘或者是輔助決策,當決策發生導致業務邏輯變化後,現有系統必須進行適應.如何能夠達到這種時效性??

系統構建中,合理切分組件變的尤為重要.另外,必須清楚的認識到,對於使用者而言,組件化的意義是為了替換.對於組件提供商的意義才是重用.而這些,恰好是和新興古典經濟學在勞動分工上的觀點有一致性.

(2006/01/10)