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【企业架构】在 Powerpoint 中建模企业架构
有像 TOGAF 这样的标准方法，提供 Open Group ArchiMate 图表定义，用于建模企业架构。 通常，要创建企业架构图，您可以使用标准的 Microsoft Visio，或者如果您更认真，则可以使用 Sparx EA。我发现你也可以使用简陋的 Powerpoint 进行管理。 它允许您拖放元素以按照您喜欢的方式创建模型。为了帮助您入门，我在这里描述了三个最有用的图表和使用模板创建它们的过程。 （战略、物理和实施与迁移层，我们将在下次讨论） 业务层 无论您是为解决方案架构创建图表还是试图描述完整的企业架构，最好的方法都是从业务层开始。 结论 使用 Powerpoint 绘制企业架构图是开始描述您的需求、所需功能和操作环境的一种简单方法。我们已经描述了一个基本的图表，但很容易扩展（即颜色元素）模板以满足您的组织需求。
1.9K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏PowerBI战友联盟
PowerBI 企业级建模设计流程框架
流程 在这个工作流程中，将PowerBI设计从数据源经过： 数据准备：将数据从数据源提出到加载进入建模之前的阶段。 数据建模：增强数据模型的原本不包括的信息和计算方法。 如：企业的销售状况如何。这些主题通常由最终用户以及业务专家共同定义。 业务指标：为了定量的描述业务主题的好坏以及大小的程度，而必须明确的可被度量的业务逻辑。如：销售额，利润率，同比增长率。 套路中的流程 套路中包括两个非常重要的流程： 动态业务分析建模：形成业务模型 静态语义数据建模：形成数据模型 动态业务分析建模 的目的在于形成最终引导用户如何进行分析是更合理的。 很多问题的产生都是因为 动态业务分析建模 不够充分引起的，在 动态业务分析建模 的每个小的阶段，都可以将其交付成果进一步转化为 静态语义数据建模 中的交付成果： 通过现有数据源与业务指标，形成语义模型。 总结 本文泛泛地整理并总结了：使用 PowerBI 实现个人到企业敏捷商务智能 的可复用套路。
2K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线 ⛵
图片 在简单分析与建模时，可以对每个板块进行单独的构建和应用。 但在企业级应用中，我们更希望机器学习项目中的不同环节有序地构建成工作流（pipeline），这样不同流程步骤更易于理解、可重现、也可以防止数据泄漏等问题。 常用的机器学习建模工具，比如 Scikit-Learn，它的高级功能就覆盖了 pipeline，包含转换器、模型和其他模块等。 图片 步骤5：超参数调整和特征重要性 超参数调优 我们构建的整条建模流水线中，很多组件都有超参数可以调整，这些超参数会影响最终的模型效果。 __reg_lambda': [2, 3, 5], 'ensemble__xgb__gamma': [1, 2, 3], 'ensemble__rf__max_depth': [7, 10
1.8K42编辑于 2022-08-09 - 来自专栏软件方法
建模答题赛第2赛季第10轮（纠正某些书上的建模错误）
[改错题]很多书中的建模示例都存在问题。请根据《软件方法（上）》第2版的知识，指出以下材料存在的问题。 ?
60620发布于 2019-10-08 - 来自专栏腾讯云 DNSPod 团队
企业专供10元起!
对于部分中小微企业而言,昂贵的价格变得难以承受。这时候，可以考虑一个更好的选择：.ltd。 专业度和可信度 于企业用户而言，能够凸显自己的企业标识最为重要。 比起后缀，更需要让用户熟知和了解自己的企业名称。 比起.com,.ltd不仅能让用户一目了然，无形中也强化了用户对于企业的“公司“形象认知，也加强了自己的品牌对用户的吸引力和可信力。 此外，.ltd并没有注册限制，任何企业、组织、个人都可注册.ltd为后缀的域名，适用范围非常广。 可见，选择一个适合自己的域名后缀可以助力企业稳健发展。 目前，腾讯云限时域名大促，.ltd域名新注首年 仅需10元! 点击下方链接，发挥你的创造力，用.ltd为你的企业创造无限可能 添加阿D微信 邀您加入官方交流群 ?
67920发布于 2020-06-22 什么是业务建模？中小企业如何使用 Visual RM 平台进行业务建模
一、业务建模：企业数字化的 “骨架搭建术” 业务建模是指通过标准化工具与框架，将企业的业务流程、组织架构、核心需求、数据流转逻辑等抽象为可视化、可复用的数字模型，实现业务逻辑的清晰化、流程的规范化与资源的合理化配置 对于中小企业而言，业务建模并非 “大型企业专属”，而是解决自身痛点的关键抓手：无论是业务流程混乱导致的效率低下、跨部门协作的 “语言壁垒”，还是需求变更频繁引发的开发返工，都能通过业务建模实现从 “被动应对 ，帮助中小企业无需复杂部署即可快速落地建模工作，具体流程可拆解为五大核心环节：（一）第一步：需求智能编制 —— 为业务建模 “打牢地基” 需求是业务建模的起点，Visual RM 通过 AI 赋能与多样化创建方式 需求编制阶段：AI 提速 + 协同提效利用 “AI 生成文档” 功能，输入 “个人储蓄账户开户流程优化”，系统自动生成含 “开户条件→身份验证→账户激活→凭证发放” 的初稿，编写时间从 10 天压缩至 四、结语：业务建模不是 “奢侈品”，而是中小企业的 “生存利器” 对于中小企业而言，业务建模无需 “大而全”，而需 “准而精”。
43830编辑于 2025-11-13企业AI应用设计利器--动机与战略建模
企业AI应用设计利器--动机与战略建模 大家好，欢迎收看《架构新势力》，企业AI应用设计利器--动机与战略建模。 基于价值驱动的企业AI设计利器--动机与战略模型，值得人人入手的企业AI设计工具。 让我们在企业AI应用架构设计时从顶层规划入手，构建动机与战略模型 ，把握正确的事。 通过对企业AI应用的动机分析，确定企业AI应用的最终需要输出的成果是什么？ 明确核心利益人【他要买单】 3、坚持初衷【他为什么要做这件事】 4、明确检验标准【怎么评估才算达成目标】 5、设定原则【没达成或破坏了就达不成最终目标】 6、找到具体的价值【要可实际结算】 基于价值驱动企业 谢谢收看，我是楚鹤，一位IT职业技能培训讲师，如何你也关注企业AI应用落地，让我们一起深耕价值驱动设计方法吧。 欢迎关注、点赞、转发，也希望你把你想了解的企业AI应用设计相关问题留在评论区。下期见~
6710编辑于 2026-07-01- 来自专栏木下学Python
20数学建模C-中小微企业的信贷决策
前言 源码文末获取 小编在 9 月份参加了今年的数学建模，成绩怎么样不知道，能有个成功参与奖就不错了哈哈~ 最近整理了一下，写下这篇文章分享小编的思路。 附件1中又有三张表，企业信息，进项发票信息，销项发票信息： ? 附件2中也有三张表，企业信息，进项发票信息，销项发票信息： ? 附件3一张表： ? 在计算时，把其他指标也顺便一起计算出来，每个企业的进项，作废发票数，有效发票数： ? 每个企业的销项作废发票数，有效发票数： ?
4.4K60发布于 2020-10-19 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Simulink建模与仿真（10）-Simulink混合系统模型及表示
分享一个系列，关于Simulink建模与仿真，尽量整理成体系 一、混合系统的数学描述 混合系统是由不同类型的系统共同构成的，因此混合系统的数学描述可以由不同类型系统描述共同构成。
94710编辑于 2023-11-15 需求建模： 如何引领新一代企业需求管理
作为新一代的需求管理平台，通过其核心的需求建模工程实践，彻底重构了这一认知：需求不再是项目的一次性交付物，而是企业可以沉淀、管理并持续复用的核心“数字资产”。 需求建模的本质是“建立秩序与定义关系”，它在一个先进的需求管理系统中包含两大核心层面：结构建模：定义需求的“原子单元”（如类型、属性、层级），形成企业统一的需求元模型与分类框架。 关系建模：构建需求与需求、需求与企业架构（业务能力、应用、数据）、需求与交付物（任务、用例、代码）之间的动态关联网络。 支柱三：协作与权限建模 —— 平衡安全与高效共创需求资产是企业的核心知识，一个理想的需求管理系统必须在保障安全的同时，最大限度地促进协作。 价值体现：协作与权限建模如同为企业打造了一座“带独立实验室的共享大楼”，既保障了各团队核心知识的安全，又为跨部门的联合创新提供了顺畅、高效的平台。
20400编辑于 2026-01-19- 来自专栏软件方法
UMLChina建模竞赛第3赛季第10轮：汽车、EA
C) 当有其他公司想研发一款建模工具（代号X）来和EA竞争时，Sparx Systems公司就会成为X的目标组织。 ---- UMLChina建模答题赛第3赛季当前排行榜（至第9轮） 龙龙 5 城市：深圳，单位：GXT yuyjx 4.8 城市：沈阳，单位：DR Alan 4.2 城市：深圳，单位：WFT 深圳，单位：CY 小群 3 城市：广州，单位：LBT 第五元素 1.8 城市：昆明，单位：CH 索路 1 左耳东 1 城市：深圳，单位：JT -------------------- UMLChina建模答题赛第 城市：济南，单位：LXB 巧克力趣多多 1 城市：南宁，单位：IBM xieh 1 城市：北京，单位：TT -------------------- UMLChina建模答题赛第 1 城市：墨尔本 8月18-21晚网课：软件需求设计方法学全程实例剖析 8月11-14晚剔除“伪创新”的领域驱动设计-网络公开课 [新增EA027智慧公寓系统]25套UML+EA和StarUML的建模示范视频
50610编辑于 2022-10-31 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 这两种方法都将数据仓库看作是企业的中心数据存储。主要应用场景就是各类业务报表的需求。两者都建议使用ETL来加载数据到数据仓库。区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
80210编辑于 2022-11-09 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
安全知识图谱 | 威胁建模助力企业“建防御 抓运营”
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术，重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。 如何做好威胁建模 如今，随着技术的变化，攻防技术不对等和攻防双方关注面不同，让企业面临的威胁复杂多样化、多元化，传统的防御手段无法抵御新兴威胁，也无法有效地应对内外风险。 威胁建模需要解决的问题是应该如何构建合理的安全体系，从而降低企业资产和业务面临的风险。 图 1威胁建模目标 常见的威胁建模方法Microsoft STRIDE，是面向安全开发（SDL）和运营的威胁建模；PASTA（攻击模拟和威胁分析）是以风险为中心的威胁建模框架；LINDDUN（可链接性、 经过数年的知识积累，ATT&CK已经从针对企业内网的、Windows平台的、终端侧、post-compromise的行为分析模型，拓展为多场景（企业内网、移动环境、工控）、多平台（Windows、Linux
1.8K20编辑于 2022-01-21 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
重要用于组织积累的历史数据，并且使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。 [外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。 DWS层、ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度，对应着维度表。
2K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB建模--常见建模方案
在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。
90710编辑于 2022-03-22 - 来自专栏深圳架构师同盟
企业架构Y模型-如何更好的理解业务架构和业务建模
今天接着再来分享一下结合企业架构Y模型的业务架构和业务建模分析。在好几个月以前，我专门做过一个业务架构分析的案例，就是结合医院看病就诊这么一个简单场景做的一个简单分析。 所以说这两个分解展开刚好就是企业架构Y模型谈到的两个翅膀。第一个就是基于核心的价值链进行的业务域业务能力的分解，第二个就是基于价值流展开的端到端流程流程的梳理和分解。 到了5~7级流程梳理完了，我们就一定要过渡到业务建模这个过程，类似于通过面向对象分析的业务建模，基于业务用例驱动。 而且你业务建模做细了，你往往it的应用架构设计才能够更好的去进一步落地。你如果业务建模没有做细，你往往it应用架构很难指导你后续的落地的建设。 再回过头来，我们其实去看当前的企业架构的Y模型，其实它整体的思路是相当清楚的。就是你既可以从业务能力的视角，也可以从业务流程的视角去做从顶朝下的分解，但是到了末端它往往又是统一的。
43900编辑于 2025-06-24 - 来自专栏23号杂货铺
『 懒人10分钟—大数据篇（一）』数据建模是什么？
建模指导 ODS |— ODS常用的设计方法 |— 应用场景 1、什么是数据模型？ 2、典型数据仓库建模方法 - 范式模型 - ER实体关系模型 - 纬度模型 建模四步曲：确定业务流程->确定粒度->确定纬度->确定事实表 3、模型层次划分 ? 建模指导 ODS，全称是Operational Data Store 操作数据存储。 根据“数据仓库之父” 的BIll.Inmon《数据仓库》中对ODS的定义： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性、操作性、集成的全体信息的需求； Kimball 在《数据仓库工具箱》中是这样定义ODS： a、操作型系统的集成，用于当前、历史以及其他细节查询（业务系统的一部分）； b、为决策支持提供当前细节数据（数据仓库的一部分）； 因此ODS是用于支持企业日常的全局应用的数据集合
10.1K41发布于 2019-09-27 - 来自专栏phodal
元素建模：探索建模的要素
随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。
63830编辑于 2021-12-04 - 来自专栏数据饕餮
数据仓库专题（7）-维度建模10大基本原则
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。 当然，原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。 无论粒度类型如何，事实表中的度量单位都必须达到相同水平的详细程度，如果事实表中的事实表现的粒度不一样，企业用户会被搞晕，BI应用程序会很脆弱，或者返回的结果根本就不对。 原则9、创建一致的维度集成整个企业的数据 对于企业数据仓库一致的维度(也叫做通用维度、标准或参考维度)是最基本的原则，在ETL系统中管理一次，然后在所有事实表中都可以重用，一致的维度在 整个维度模型中可以获得一致的描述属性 原则10、不断平衡需求和现实，提供用户可接受的并能够支持他们决策的DW/BI解决方案 维度建模需要不断在用户需求和数据源事实之间进行平衡，才能够提交可执行性好的设计，更重要的是，要符合业务的需要，
1.7K50发布于 2019-01-14 - 来自专栏全栈程序员必看
dh参数建模_data vault 建模
仅供个人学习记录 前言 DH法一般用一次就丢，然后后面再需要用的时候就会忘，所以本文整理了DH建模法，方便需要使用的时候进行参考。这里不讲原理，只讲结论和方法 1. 建模方法（简述） DH法可分成以下几步： 辨认出关节和连杆（关节序号从1到n，连杆序号从0到n） 确定Z轴（n号关节上的坐标系序号为n-1） 确定每个坐标系的原点 确定XY轴 确定Tool frame（ 建模方法（详细） 需要建模的话，按照如下步骤一步步建模即可。注意tool frame那边建完了需要检查 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
91610编辑于 2022-09-29
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