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引言
当初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？实质上还是社会治理和企业经营难度变得更大了。
以企业来说，转型的指标是为了实现有品质的活着，比方能赚更多的钱或者持续保持持重经营，转型的外围是冀望借助数字化技术构建一个管理体系，以应答外部环境动荡、企业竞争变动和技术更新倒退带来的不确定性。
数字化转型会带来大量的研发需要，如何更好更快的交付这些需要成为一个突出问题，该怎么打造一个平台去解决该问题？能不能用第一性原理思维去推导出倒退方向？
什么是第一性原理
第一性原理指的是，将问题拆分成最根本的事实或法则，依据这些已知信息，一直推演和计算，从而找到解决问题最优门路的办法。
该思维比拟闻名的利用例子有
- 埃隆·马斯克升高火箭发射老本的故事。将火箭发射老本进行细分，倒退火箭可重复使用发射技术，简化设计和改良工艺以升高火箭制作老本
- 亨利·福特升高汽车制作老本的故事。将汽车拆解为最根本的部件，利用装配线和流水线工人批量制作汽车
- 埃隆·马斯克升高汽车电池组老本的故事。剖析电池的原材料市场价格，一直迫近这个价格极限，采纳自建工厂、改良电池设计、改良生产过程等措施来降低成本
- 乔布斯去掉手机物理键盘的故事。剖析手机的组成部件，通过去掉物理键盘来扩充触摸屏区域，带来更好的体验和更低的制作老本
如果采纳类推思维去思考
类推思维是指借助本人的感觉和教训积攒常识的办法
以国内外做得好的平台为例，微软的 Power Platform、守业公司轻流这些平台都以帮忙企业疾速开发利用、应答市场倒退为目标。
微软 Power Platform
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除了上述 5 大产品外，还具备以下性能
- Dataverse：能够进行数据的治理，相当于是个更易于应用的数据库
- 连接器：能够和大量的 API、服务、零碎进行通信
- Common Data Model：标准化和可扩大的数据模型，能不便数据的流转和利用，由微软和行业合作伙伴多年积攒而成
- 生态系统：Power Platform 能够连贯到微软的生态系统，例如 Azure（寰球第二大云计算平台）、Microsoft 365（蕴含 Office 办公套件和 Teams）、Dynamics 365（蕴含 ERP 和 CRM 性能）
- Power Fx：低代码语言，相似 Excel 的公式，相比业余的编程语言更易于应用
Power Platform 的产品理念是让没有技术背景的人、开发者都能轻松高效的解决业务问题。产品架构上以 Dataverse 为外围，内置数据模型（Common Data Model）升高业务建模老本，可视化的 UI 编辑器（Power Apps、Power Pages）可升高利用开发成本，报表制作工具（Power BI）可挖掘出数据的价值，效率工具（Power Automate 和 Power Virtual Agents）可将员工从干燥反复的工作中解放出来，这一整套组合拳下来，冀望帮忙企业更好的倒退业务，节俭经营老本
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应用的数据库
- 开发可视化的 UI 编辑器，反对挪动利用、门户、报表的制作
- 开发效率工具，实现工作的自动化，反对桌面软件、Web、即时聊天窗口
- 开发一种非专业开发者也能学会应用的编程语言
轻流
All-in-One 利用开发平台
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专有轻流，面向多角色的企业级平台产品
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轻流是从表单 + 流程治理这种高频场景切入的，面向的是业务人员而不是开发者，随着行业案例的积攒，客户的增多，
逐渐倒退为疾速解决业务问题的利用开发平台和面向中大客户的企业级平台这两个套餐分级迭代。
值得一提的是轻流和神策一样，也采纳了订阅制免费模式，这样保障了不论是私有云还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
- 开发一套通过表单来进行数据建模的工具，反对流程治理，反对自动化工作
- 开发可视化的 UI 编辑器，反对挪动利用、门户、报表的制作
- 提供插件能力，不便 IT 人员进行系统集成和性能扩大
- 继续集成内部支流零碎和业务能力，丰盛平台生态
思考
- 这些平台都提供了数据建模能力，一种是相似数据库的建模过程，一种是表单的建模过程
- 这些平台都提供了 UI 编辑器，能够进行前端页面的可视化搭建，反对多平台（挪动端、Web 端）
- 这些平台都提供了代码开发能力，能够进行代码级别的逻辑编写
- 这些平台都提供了扩大机制，能够集成内部零碎和业务能力
看来，如果要做一个生产力平台，就必须提供这四大性能
采纳第一性原理思维去思考
企业经营就是解决客户问题的过程。从以往的教训来看，有两类人解决问题时，须要数字化的解决方案
- 还没有验证过某个问题存在客户需要，想要尽快验证
- 曾经验证过客户需要的存在，须要尽快上线
第一类人，如果采纳代码开发的形式实现需求，老本是十分高的，能够想方法通过其余形式去低成本验证，比方美团外卖刚上线时都是客服人工解决外卖订单，Stripe 晚期是手动填写交易信息发送到银行
第二类人，客户需要曾经验证过了，就差个程序员了，这个时候沟通老本、人员开发成本、工夫老本占大头
如何解决第二类人的问题呢？
要想进步生产力，最好是让有问题的人能尽快解决掉问题
举三个例子
- 比方咱们碰到某个数学题不会解，进步生产力的形式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，进步生产力的形式是有辆车能够载咱们过来。
- 比方咱们饿了肚子呱呱叫，家里没有任何食材和厨具，进步生产力的形式是去最近的餐馆或者叫外卖，而不是本人做饭
从这条定律登程，咱们就要思考如何能让有问题的人尽快解决问题。
现实状况，最快解决问题的形式就是花钱请业余的人解决问题，将问题外包进来，成果最好，性能最好。
除了这种形式外还有其余第二好的形式吗？
保障问题解决速度的同时升高工具的应用难度
就像以前点火须要钻木取火，起初打火石点火、火柴点火，到当初的打火机点火，越来越不便，应用难度越来越低，点火越来越快，这样生产力才失去了微小的晋升
那么对于开发数字化的解决方案，怎么做能力既疾速解决问题应用难度又低呢？
数字化解决方案个别须要经验数据的获取、解决、存储、展现这四个过程。咱们顺次来看
数据的获取
以后普及率最高的数据获取形式是 Excel，表单的呈现让数据填写体验更好，然而当操作大量数据时，Excel 的效率是最高的
数据的解决
数据的解决逻辑，Excel 提供的形式是公式，开发者提供的形式是代码，应用难度最低的是配置化（在配置界面勾勾选选）、用例化（复用已存在的逻辑），不须要去记忆简单的公式用法，不须要去练习如何写代码，这里的难点在于当逻辑简单后如何放弃应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）个别存在 Excel 或者数据库里，非格式化的数据（如 word、音频、视频）个别间接存在硬盘上。应用难度最低的是 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盛了，手机 APP、网站、小程序、电脑软件、电视大屏等等，这个也是最难升高应用难度的局部，个性化需要太多了，要想做到速度最快应用难度最低，须要一个应用难度很低的 UI 编辑器，最好能像 Markdown 那样简略，只关注内容，款式啥的主动渲染，PPT 对于普通人来说都太难了
综上，
- A：对于数据的获取和存储，咱们须要一种相似 Excel 的计划，既能存储数据，应用难度又低，应用效率还很高
- B：对于数据的解决，咱们须要一种配置化、用例化的计划，能应答从简略到简单的各种逻辑，且放弃应用简略
- C：对于数据的展现，咱们须要一种只关注内容，主动匹配好款式的计划，反对多种屏幕和终端
解法
- 对于 A，咱们能够参考国外的 Airtable、国内飞书的多维表格、腾讯文档在线表格，反对多人合作，反对大批量数据的操作，反对多种数据类型
Airtable 截图
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多维表格截图
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- 对于 B，咱们能够参考苹果的捷径，国外的 Zapier，这些工具可编排逻辑，可通过引入更多利用和操作来扩大应用场景，在应用难度和逻辑可维护性上做到了一个好的均衡
苹果捷径截图
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Zapier 截图
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- 对于 C，咱们能够参考国外的 Notion、Markdown，提供让用户更聚焦内容的工具，通过 AI 或者模版化的形式主动匹配好款式，通过块的形式有限裁减能力
Notion 截图
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Markdown 截图
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总结
如果想打造一个能晋升生产力的平台，最好形式就是用最快速度帮忙遇到问题的人解决掉问题
如果采纳类推思维去思考，咱们可能得去做十分大而全的事件，比方
- 建设数据建模能力
- 建设 UI 编辑器能力
- 建设代码开发能力
- 建设扩大机制
如果采纳第一性原理思维，咱们就能够将生产力划分为数据的获取、解决、存储、展现四个阶段，使用既快且应用难度低的工具去解决，即
- 建设新一代表格能力，反对在线多人合作，反对多种数据类型，反对大批量数据
- 建设逻辑编排能力，相似捷径和 Zapier，实现逻辑的程序编排和扩大
- 建设更聚焦内容的编辑器能力，用户只需编写内容，通过 AI 和模版等办法主动匹配好款式
作者：京东批发 叶萌
起源：京东云开发者社区