世存信息技术总监  赵金伟

 

 

　　说到企业信息化发展的过程，最早以前是Excel表格，甚至拿它结合VBA去实现一套ERP。后来企业相继建设自己的信息系统，再往后看,系统间的协同作为一个主要课题，因为任何一个业务应用系统都只是单维度业务的管理，但不同的业务之间，会涉及到跨域协同的问题。例如：采购、财务、库存之间，肯定有关联和供需关系，所以就需要不同领域的协同，跨系统的协同；一个团队的力量永远大于单个人的力量。再往后就开始云化、兴起大数据革命，中国在这些领域已经走到了世界领先的地位。但是回看这些为前沿技术和管理手段服务的业务系统、以及相关的应用管理手段方面，还有很多优化的空间，地基的底层还是不够牢固。

 

　　企业应用构建的阶段过程：应该说是各个具体的业务系统，发展了这么多年，有哪些进化呢？有的是版本更新、功能逐渐地变的更加强大，有的就直接云化了，做成轻应用了，以SaaS的形式交付，包括Oracle也在做，把ERP都坐在云端了。在各自在纵深的领域不停地创新迭代，但是说到协同和跨系统集成呢？大家都是拼命的在往大而全的方向去做，想办法吃掉不同领域的产品，把功能融入自己的系统；但是谁也没强大到能为企业提供一个一站式完美大而全的业务应用解决方案；短期内不可能出现全业务领域的专家，。那么就随之有了企业应用就成的方案，打破数据和业务孤岛，在不同领域的专业应用系统之间搭桥修路，相关的技术解决方案包括但不限于：BPM流程引擎、SOA框架、企业信息门户、企业服务总线等。

 

　　再来谈谈应用系统的生命周期，每个系统都有自己的生命周期。这个周期从构建期开始，首先是企业选型，哪怕我要上一套大数据平台也需要先选型，然后根据企业内部的需求，做一下调研、咨询，然后构建起来。接着是企业内部用户的推广、运营、使用，我们称之为流行期，最后经历几年的使用，发现业务模型已经无法适应企业的制度和管理模式了，这种情况下，有些业务部门甚至已经按照当前的业务模式，整理了一套管理用的Excel表格，很多业务已经没法在系统上跑了，这些业务又回退到了Excel管理，这种系统称之为衰退期。我们以前有一个客户也是大企业，几万人的规模，他们有一套人事管理系统，业务模型已经远远不能满足现在实际的管理需求了，连一个新样式的工资单都做不出来，甚至有些业务已经从现有的人事管理系统当中迁出来，又迁到Excel。为了提升或者恢复IT系统的服务能力，企业有几个选择：升级系统版本、更换全新系统、通过互补式的开发实现系统间的集成联动，但这些都需要耗费大量的人力物力。世存愿意与客户一起探讨：如何在有效控制开发成本的前提下，延续系统的生命周期，如何治理企业IT生态，使企业中处在不同生命周期而又需要互相协作，打破数据和业务孤岛，发挥最大价值；为企业提供有效的IT生态治理解决方案。

 

 

　　敏捷集成这个概念从基础角度来讲，可以理解为它就是一套非常容易上手的快速开发工具，是应用系统间的，比如说人事管理、库存管理、客户关系管理等，类似这种应用系统间的，可以拿我们的产品做敏捷集成。另外，如果要构建企业自己的IoT智慧工业、智慧农业或者是各种智慧城市相关的方案，也可以用这套IoT敏捷集成平台。这也就是我们的两套产品：海度数据蜘蛛（企业应用集成开发平台）、海度IoT（IoT集成开发平台）

 

　　我们看一下它的生态关系，中间是我们的产品，周围的与之相关的技术和领域，都是可以通过敏捷集成，实现快速开发对接的技术或产品，包括了时下流行的AI、OCR、RPA、云、大数据等。用一句话说，就是无代码开发并不遥远，我们已经实现了主要流程的无代码开发。再来说说RPA，RPA和我们的产品差不多，同样是提供了一种敏捷集成方案，但是RPA仍然是整个大的方案、大平台当中的一个齿轮。齿轮没有引擎去带动是不会转。因为RPA所能做到的主要是界面的交互，但用它做后台的大批量业务和数据交互就不是太好了、效率也不高，所以，我们提供了与RPA整合的全套调度+集成方案。后面有个RPA结合场景，场景展示了如何去解决这样一个综合问题。所有能提供API的系统，我们的产品都可以直接高效集成。而那种无法提供API或者数据接口的老系统，出在生命末期的系统，刚好可以借助RPA的优势来集成。请看一下这张定位说明：产品定位的差别，RPA主要集中在靠上层的部分，例如用户界面，然后中间会涉及到一些文件数据的交换，而再往下的程序业务逻辑、数据持久层，这就是我们产品所能完全覆盖的集成和开发范围了。其实我们现在跟RPA之间可以完美互补。

 

　　设备敏捷集成可以理解为是一个中间件，也是自下往上的架构。里面有一些具体的生产设备，比如说产线上用的机械臂、摄像头、传感器等等，。首先可以提供网关进行快速集成。现在各家云平台也提供了IoT相关的接入技术。我们现在提供，是可以通过一些基础协议跟没有做过集成的原始传感器设备做集成。这个传感器不需要再去集成通信模块、MCU等，可以直接接到网关上来，网关上可以直接通过Modbus等底层协议做数据主动采集，就可以把数据拿过来实时的发送向云端管理系统，。它分两条通道，一条是实时通道，另一条是批量通道。对实时性要求高的就走实时通道，对实时性要求不高、保密性要求较高的就走批量通道。批量通道当中就涉及到数据安全，可以把数据做压缩、加密进行传输。

 

　　另外，关于世存的产品，它和ESB有什么区别？似乎看上去差不多？定位上还是有很大差别。企业服务总线它主要起到的是服务的路由作用，可以去组织管理各种应用系统API，但实际上功能并不是主要在中间这块加逻辑重组的部分，也就仅仅关注的是消息路由。而我现在是在这块做了不一样的东西。首先，它的并行数据处理能力是非常高的，可以用在海量数据采集和抽取的场景。其次，就是在当中实现了几百个常用函数，我都把这些函数图形化了，也可以在里面定制新建自定义函数。那么总结一下来说，ESB无法拿来做海量数据采集和抽取，也无法实现复杂的编程逻辑，仅仅是消息路由和API组织管理。

 

　　这一页胶片是典型的跟RPA结合的场景。这是一个到访受理系统，一般制造企业的参观到访管理、售后到访管理都有类似的流程。首先访客可以通过钉钉、微信公众号、小程序预约到访时间。通过海度数据蜘蛛，能够快速将预约请求跟后台结合起来，客户真正到场了之后，客户填写纸质表单（申请访问的明细），现场的客服人员填一个管理系统的入场申请表单（这个环节就交给了OCR+RPA），帮客户办理入场申请，海度数据蜘蛛调度OCR去识别客户填写的纸质表单，拿到填写内容后，将数据给到RPA，RPA去填写系统的入场申请表单，这个系统也是因为比较老没有API。当然，同时他需要提交他的身份证等相关资料，也通过OCR来做识别登记。。入场登记完成后，相关被预约参观的科室或部门，都会收到相关的客户参观路线和参观请求，准备为客户提供相应的讲解。同时数据蜘蛛也将受理数据同步至大屏（欢迎、到访队列显示等）、本地CRM系统、集团CRM系统等。实现业务受理高度自动化。

 

　　早在10年前，数据处理能力是我们优先考虑的产品方向，所以这是我们的专长，经过十几年的优化和积累，数据处理能力一直是我们的优势；原先做过一个测试。Hadoop大数据平台数据采集，就是由业务平台Oracle库往Hadoop大数据平台去做数据批量采集加载，单节点是8核CPU，48G内存，往大数据平台做数据迁移，处理一亿行数据，大概是60G的数据量，是40多个字段，用了15分钟跑完，这是单节点的处理能力。

 

　　关于我们的成功案例，以下是我们主要客户，无论是在金融、科技、政府（事业单位）、制造业，我们都和客户保持深入合作。