DDD战略设计与领域建模

Cassie Kozyrkov是谷歌首席决策科学家，决策智能的先驱，本文是对决策智能的定义提要，原文点击标题：决策智能是人工智能时代领导力的新学科，决策智能是一门新的学科，涉及在选项之间进行选择的所有方面。它将应用数据科学、社会科学和管理科学的精华汇集到一个统一的领域，帮助人们使用数

核心子域图帮助您可视化架构中每个（子）域或业务能力的战略重要性，从而使您能够做出与业务模型一致的架构决策。这种技术的真正力量在于它引发的对话，尤其是跨学科的对话。复杂性是工程师可以衡量的东西，而业务差异化是由产品经理或业务利益相关者提供的。 衡量复杂性

昨天有人在 Hacker News 上

业务和IT分离的时代已经过去，问题空间和解决方案分离的时代已经过去：“请给我解决方案，而不是问题！” 我从业务和管理部门多次听到这句话。你也听说过，不是吗？我们程序员应该回喊“请给我呈现问题，而不是解决方案！”（你在教我做事吗？） 想象一下，你正在从事人力资源

大多数公司的运营管理都一个致命的假设前提：系统整体效率是由其组件或业务单位或部门的独立效率决定的，其实这是错误的。一个经典的故事：一家美国汽车制造商知道客户更喜欢竞争者日本人生产的汽车。他们不明白为什么，所以他们认为应该做一些研究。他们买了一辆竞争对手的车，选择了一辆自己的车

大多数团队是从高级战略或目标直接跳到产品实施阶段，也就是用产品的成功与否来衡量战略的成功或失败，其实这中间有很多步骤：最成功的团队总会这样做： 1.决策出一个战略 2. 将战略转化为模型 3. 添加最小可行性的测量 4. 确定杠杆点 5

头脑风暴是一种很有用的技术，可以产生不同的想法，解决或找到复杂问题的解决方案，并正确分析业务。它被定义为 "一种小组解决问题的技术，涉及小组所有成员自发贡献的想法"。在头脑风暴中，鼓励每个人的每个想法，无论它是否是出格的想法。只由一个人完成的头脑风暴可以被认为是独立的头脑风暴

您的团队在面临关于下一步做什么的棘手决定时是否曾陷入困境？了解有关挑战地图的更多信息，这是一种消除噪音并帮助您的团队快速朝着正确方向前进的简单方法。挑战性地图是由资深创新者 Min Basadur 在其 2016 年的《

业务应用程序、数据集成、数据管理、数据仓库和机器学习都有一个通用且必不可少的组件：数据模型。几乎每个关键业务解决方案都基于数据模型。可能是在线交易和销售点、金融、产品和客户管理、商业智能或物联网领域，没有合适的数据模型，商业数据的价值为零！自计算机时代开始以来，数据模型和数据

Vladik Khononov 是《学习领域驱动设计》一书的作者。在这一集中，我们深入讨论了领域驱动设计 (DDD) 和 Vlad，首先分享了为什么理解业务领域在软件工程中至关重要，以及 DDD 如何帮助在领域专家和软件工程师之间建立共同的理解。Vlad 随后解释了 DDD 中的两个重要设计

MOST代表使命Mission、目标Objective、战略Strategy和战术Tactics的缩写。MOST分析是一种做商业分析的强大技术。MOST分析总是从顶部开始工作。业务分析员应确保将重点放在对组织来说最重要的目标上。它使人们更好地了解组织的能力和愿景（目的），并为

SOLID原则是美国软件工程师和讲师罗伯特·C·马丁 (Robert C Martin) 提倡的众多原则的一个子集，他被称为“鲍勃大叔”。在本文中，我将讨论S {O} LID原则之一，即开闭原则（OCP）。我会使用 C# 来演示代码，但 OCP 与语言无关。OCP的官方定义是

如何实现数据驱动？如果不应用上下文、战略和能力方面的知识，您就无法直接从数据跳跃到行动。同一组数据将导致不同的见解：取决于谁在看它，他们在寻找什么，他们能够看到什么，他们想要做什么，以及他们甚至可以想到做什么……两个会计师查看同一组账本有不同理解：他们对背景上下文的了解让他们

又称为Shirky原则，这是Clay Shirky克莱·舍基提出的，克里斯·安德森称 Shirky 是“互联网技术的社会和经济影响方面的杰出思想家”。舍基原则：复杂的解决方案，如一些公司或行业，会变得如此专注于他们要解决的问题，以至于常常他们自己会在不经意间推导问题本身的永久存在。制造出伪命

本文灵感来自于谷歌首席决策科学家：Cassie Kozyrkov（决策智能的先驱）. 1. 什么是决策智能？谷歌的首席决策科学家Cassie Kozyrkov将决策智能描述为一门涉及在选项之间进行选择的所有方面的新学科。它将应