軟體開發 程式設計 系統分析 客製化軟體
標籤: 遠紅外線
去年台商引進知名的惡魔雞排在越南擴展了許多複合式餐飲連鎖分店，因為該台商之前委託網智數位–軟體開發團隊開發量身客製化的軟體，運用在工廠端管理系統，因此對我們有信心，又再次委託我們開發中央餐廚管理系統，讓我們的知識領域又有機會接觸餐飲產業。
網智數位-軟體開發（軟件開發）
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黃先生 Allen
網智數位成立到目前，幾乎大部分客戶都是來自不同領域產業的軟體客製化需求委託開發，也有很大比例是已有現成軟體導入或操作使用經驗、不乏市面上知名的套裝軟體，但一定是使用一段時間，真的發覺跟自己公司的營運作業流程不一致，導致事實上要需要很多人工費時費力的檢核，所以委外一個好的軟體開發團隊，一定必須深入該產業或公司進行深入流程觀察流程、文件以及目前所遇到最大的問題，希望系統管理軟體可以有效解決或提升人工的作業模式效率。
企業決心實施ERP或管理軟體前一個至關重要的命題，只有選對了、選準了才能更好的提高企業管理，不然就會適得其反，可是面對市場上林林總總、千差萬別的ERP廠商和各類系統套裝管理軟體，企業就會無從下手，更不知該如何選擇，所以我給出幾個想法與建議：
1、靈活嗎?
說到靈活性，有的人是不贊同的，以為靈活性不嚴肅，但客戶的需求必須靠靈活性來支持，舉個簡單的例子，任何一個企業的資薪政策都是隨營業情況而變的，也可能因組織機構改變而改變，也可能因考核方法不同而改變，那麼工資的計算方法就自然而變了，是不是要設死在軟件裡，當然不是，其實管理軟體中的薪資計算關係，傳遞關係很多很複雜，如果是一一寫在程序裡，客戶要改變時要找軟體公司改程序，這樣的軟體就缺乏靈活性，實施時會面對客戶層出不窮的新需求而無可奈何。
所以當你選型做技術考察時，一定要記得問：軟體支持計算公式的設置嗎?如果是，請要求設置，看你出的計算公式算的結果對不對。如果不能設，就可以判定此軟體不具有靈活性，實施失敗的可能性會升高很多，因為你的需要沒有被滿足，而如果這是關鍵的需求，那麼就嚴重了，非得二次開發不可，再舉例目前我在開發產業的ERP，目前事實上就遇到窗簾產業在計算產品價格的複雜性、不是一般軟體的所謂BOM表可以單純地解決成本、售價計算，以及產品零件的多組合型，所以開發了很多公式可以彈性應用。
2、實用嗎?
那麼所謂的實用?實用就是輸入方便、不易出錯、查詢快速、多個條件查詢。那種要培訓N多還不能操作的軟體就說不上實用，因為簡單的東西容易學，複雜的東西記不住，軟體應該做得操作簡便，至於查詢方面，就最好不要使用者記什麼，隨便就可以看到他想要的關鍵字。
3、可擴展嗎?
一個ERP、管理軟體應該是要可以擴展的，為什麼?因為客戶的需要是擴展的，比如說，ERP中有這個報表好，但我還想要另外一種ERP中沒有的報表，怎麼辦?又要找開發商二次開發?如果這樣，就沒有擴展性，沒有擴展性，就支持不了客戶潛在的需求和未來的發展。有擴展性的ERP軟體是客戶可以根據自己的需要來擴充單據、報表的，並且能即時建立與原來數據的關係。
所以當你選型做技術考察時，一定要記得問：你們的軟件可以自己建新表，接入到已有的業務流程中去嗎?如果是，就要他做做看，ERP實施時這種事是經常有的，你的企業也不會例外;如果不是，實施失敗的可能性又會升高很多，因為你的需要沒有被滿足，而如果這是關鍵的需求，那麼就嚴重了，非得二次開發不可。
所以一個實用的、有靈活性的、可擴展的ERP軟體是實施成功的技術基礎，在這個基礎上再去談別的吧，否則失望就是回報，無論你付出多大努力。
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目前不管我們是在新聞媒體上、雜誌報導、甚至各產業宣傳上幾乎都會提到大數據（BigDaga），那麼大數據與傳統企業的商業智慧（BI）是否相同、又或者有所差異性呢？
大數據（BigData）與商業智慧（BI）概念區隔性：
傳統的商業智慧BI，主要是應用領域比較局限在企業的數字管理思維層級上，將商業智慧應用在企業內部的ERP系統、MRP系統、POS系統、CRM系統、MES系統所有管理系統的數據整合，提供給中高階主管快速提供，有效明確的數據報表，以利於企業做出明智的企業戰略決策，全面提升管理競爭力。
而近來一直一來的大數據（BigData）題材，是因為在物聯網、雲端化普及成熟下，可以有效的利用各種連網設備工具，進行採集、整理、過濾的資料、數據收集，而這樣的模式，當然更需要新的處理模式與技能，大數據著重於解決某一類問題的方法，例如：大量攝影圖像分析，在網路、傳感器等非結構化海量數據的分析、收集空氣品質數據分析等。
所以不管定義如何差異，大數據（BigData)與傳統商業智慧（BI）是社會發展到不同階段的產物，大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從"道"的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策，
當然純粹從思想的角度講，兩者在概念上是可以實現統一的，都遵循數據-資訊-知識-智慧這個脈絡，甚至在更高的層次，兩者也是可以視為雷同的。大數據（BigData）與商業智慧（BI）技術差異性：
傳統商業智慧的技術領域：ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。
大數據的技術領域：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、資料流處理等。企業該關注大數據還是商業智慧？
在技術領域，雖然傳統BI的一些技術ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表似乎都將處於落後邊緣，因為它難以解決日后海量數據的處理問題，但是，也不能全盤否定或替代成大數據。一些企業採用SAP HANA，Power BId等工具的都是基於這個問題優化的方案。 BI的那套也將長期存在，畢竟企業對BI方案還是很青睞，大數據的普及和應用也是個漫長的過程。
大數據分析也不是空口說說，它的第一要務就是解決業務問題，大數據一定程度上就是用全新的數據技術手段來拓展和優化業務領域，傳統企業需要聚集一群人來研究這個問題，需要有人專門研究和探索。例如如果對外，想清楚新的商業模式，如果對內，想清楚在哪個場景，可以用大數據的手段提升效率。
當前大數據可以產生價值的地方，從行業的角度看，金融、銀行、互聯網、醫療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看，廣告、市場行銷、保險銀行風險控管、供應鏈都是大數據發揮價值的地方，對於特定企業，比如電信運營商、政府交通管制、空氣監控，大數據也可以在網絡優化、數據分析等方面提供新方法。（其他參考文章）
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黃先生 Allen
新的一年2017年的開始，我非常感謝我團隊的付出，去年成績成長了許多，也因此積極擴充了團隊人數（也歡迎相關人才加入我公司團隊），尤其最讓我開心的是委託我們進行軟體客製化服務的幾乎都是該產業領域的佼佼者，例如地板業企業管理軟體、窗簾業ERP、馬達業-產品選型系統、機電顧問業-紅外線與局部放電測試管理軟體、醫療生技上櫃公司、大陸集團清華同方、以及工業冷凍空調設備、全凍式儲冰的領導廠商進行-圖控軟體開發功能擴充專案、還是其他林林總總的進銷存、網頁設計委託案，這都是客戶對網智數位的信任，當然還有許多還必須繼續開發改進的。
在這邊我也代表網智數位-軟體開發團隊，感謝客戶的信任，專案開發過程中會有問題的產生、時間的磨合、知識的互相學習，我也期待內部團隊在經歷各種專案壓力下，吸收各客戶的經驗，保持開發一個好的軟體，為客戶帶來實際的效益。
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