在AI火熱浪潮之下，AI把各個領域都攪得風生水起。但是在To B領域中，AI落地太難，難在數據孤島、場景複雜化和行業認知斷層。想打通技術和業務的壁壘，光靠算法可不夠。關鍵在於促進數據的融合和技術、業務的深度融合。 如何讓AI真正落地，真正去賦能複雜場景的邏輯推理和決策？ 我們今天要聊到一個系統——JVS邏輯引擎。它將業務流程的隱性規則和機器學習的自適應能力深度融合，構建起了一套可解釋、
在數據滿天飛的時代，每一組看似平凡的數據都隱藏着商業密碼，一款好用的數據分析系統可以幫助企業呈現出清晰、有價值的視覺效果。幫助企業洞察市場先機、驅動業務增長。 我整理了5款比較主流的商業智能BI系統，從核心能力到適用場景，對他們進行了全方位對比，大家可以根據自己的場景對號入座做選擇。 1、Tableau Tableau是以其卓越的數據可視化能力和交互式分析體驗，長期佔據全球BI市場的重要地位
在企業運營中，海量文檔散落在各個員工的電腦、聊天工具和公共網盤中，核心資料面臨泄露風險，團隊協作效率低，信息查找如同大海撈針...... 市面上的SaaS文檔雖然方便，但是數據安全、定製化需求和長期成本不可忽視。 現在有一款開源的，提供私有化部署的，前後端分離的企業級在線文檔——無憂企業文檔來了。 無憂企業文檔是專門為中小企業設計的一款在線文檔系統，主要解決企業內部文檔編輯、知識
當不同業務系統間複雜的流程需要啓動時，當審批數據來自不同的業務模塊時，傳統的開發方式一般通過繁瑣的接口對接，但是有了低代碼開發後，不需要複雜的編碼，只需要通過可視化配置，就能讓A列表中新提交的數據，自動觸發B流程的審批，並直接在同一列表中進行處理。 不管是預算審核、政策合規檢查，還是任何需要跨系統協作的場景，它都能快速搭建高度自動化、無縫銜接的業務流程。 接下來，我通過JVS低代碼開發
在企業數字化浪潮中，我們要用到不同的系統，每次使用的時候賬號密碼登錄太麻煩。在JVS這套開源框架中，支持多種登錄方式，可以構建統一、安全的登錄方式，滿足不同用户羣體的多樣化需求。 JVS支持多種登錄模式，默認支持賬號密碼、手機號+動態驗證碼（前提配置短信通道） ，除了這兩種模式，還支持釘釘、企業微信、公眾號、ldap等。 實現的效果如圖所示： 配置流程 首先，進入釘釘的後台設
項目介紹 今天給大家推薦一套由軟開企服開源免費、定位於企業數字化底座的高效多租户私有化平台架構——JVS基礎框架。JVS是一個面向軟件開發團隊的企業級應用構建基礎腳手架，提供開箱即用的基礎功能集成，集成了賬户管理、租户管理、用户權限體系、三方登錄、環境配置、業務日誌等核心能力，支持對接低代碼平台與數據中台，助力企業快速實現數字化轉型 。JVS基於主流的Spring Cloud微服務架構與Vue前端
環境變量是一個核心的配置管理，它可以將全局可用性、租户級隔離以及環境模式（開發、測試、正式） 管理結合在一起。 在JVS開源框架中，環境變量是全局的，整個系統體系都可以使用，環境變量同時具有租户屬性，不同租户下的環境變量數據是隔離的。而環境變量在低代碼輕應用中會分不同模式使用，對應模式中的應用只會選擇到配置的對應環境變量模式中的數據。 那麼低代碼應用中心的環境變量則區分開發模式、測試模
隨着數字化轉型的推動，低代碼以“降本增效”的優勢，漸漸成為企業快速構建應用、優化業務流程的重要工具。通過可視化拖拽、參數配置，業務人員也能快速搭建從表單審批到複雜業務系統的全場景應用。 1、Zoho Creator Zoho Creator是一款國際化的低代碼應用開發平台，平台提供了800+預構建集成模板，支持從簡單表單到複雜ERP系統的全場景開發。 ①.核心能力： • 快速開
在日常企業應用開發中，我們經常會遇到需要處理樹形層級結構數據的場景，比如組織架構中的部門與子部門、商品分類中的大類與小類、地區信息中的省市區三級聯動等。當面對這些數據時，傳統的單一下拉框顯得有點力不從心，多級下拉聯動篩選它能根據用户在前一級下拉框的選擇，動態更新後一級下拉框的選項，實現數據的動態聯動展示。 在JVS低代碼開發的表單引擎中有一個多個下拉篩選展示層級數據的能力，通過直觀的配置方式
在數字化浪潮風起雲涌的當下，企業一直在追求業務規則的靈活性和響應速度。 規則引擎本質上是基於"條件-動作"規則集的系統，它的核心架構包含四大組件：規則庫（存儲業務規則）、工作內存（存放運行時數據）、規則執行引擎（匹配並觸發規則）、事件管理器（監聽外部事件）。當數據進入工作內存時，引擎通過Rete算法、LEAPS算法等高效匹配機制，動態識別滿足條件的規則，並按照優先級順序執行對應動作，形成"數
項目介紹 JVS是企業級數字化服務構建的基礎腳手架，主要解決企業信息化項目交付難、實施效率低、開發成本高的問題，採用微服務+配置化的方式，提供了低代碼+數據分析+物聯網的核心能力產品，並構建了協同辦公、企業常用的管理工具等，所有的應用與能力採用模塊化構建，按需開箱使用。 更新日誌 一、可視化服務編排邏輯引擎 當前版本：v2.4.X 更新時間：2025.11.19 在線demo：http
在低代碼平台中，函數公式是很多地方都需要用到的，它是打通業務邏輯和實現數據自動化的“任督二脈”。但是一些場景中，平台自帶的函數無法滿足你獨特的業務計算需求，一個複雜的校驗規則或數據轉換邏輯你可能需要自己去寫編碼實現，或者找廠商定製。 然而在JVS的低代碼、服務編排以及規則引擎中，有一個“自定義函數擴展”的能力。函數主要解決輸入一個數據，然後輸出對應的數據，這個數據映射的過程，我們通過函數去實
項目介紹 JVS是企業級數字化服務構建的基礎腳手架，主要解決企業信息化項目交付難、實施效率低、開發成本高的問題，採用微服務+配置化的方式，提供了低代碼+數據分析+物聯網的核心能力產品，並構建了協同辦公、企業常用的管理工具等，所有的應用與能力採用模塊化構建，按需開箱使用。 更新日誌 一、低代碼快速開發套件 當前版本：v2.4.X 更新時間：2025.11.12 在線demo：https:
每次面對堆積如山的紙質文檔和企業內部雜亂無章的電子文件時，就有種無從下手的無力感如潮水般涌來~~ 在企業運營中，隨着業務的發展，每天會接觸各類文檔。常見的有項目策劃書、合同協議、會議紀要、財務報表。這些文檔如果只是儲存在電腦文件夾中，即使是分類歸檔，也有讓人抓狂的時候。比如當急需查找一份特定的文件時，你需要憑藉着腦海中一點點記憶，去海量的資料中苦苦尋覓，耗費大量的時間和精力。 作為一名
在各行各業需求變化快的場景中，每次一個微小的需求變更或者跨系統數據協同的複雜場景都需要花費大量的精力去重複性開發，這種方式耗時費力。 現在可以換一種思路了。通過可視化的方式去編排和調整，這種方式可以使業務流程中的關鍵數據點被獨立定義、靈活拼裝和自由傳遞，複雜的業務規則不再需要反覆寫代碼去實現，而是通過通過簡單的配置去搞定，將數據與邏輯的解耦，實現真正的配置化數據驅動流程。 在J
中小工廠在生產可視化方面的痛點 • 傳統工廠中，ERP系統記錄訂單需求，MES監控設備狀態，WMS管理物料庫存，但是三大系統是獨立的，數據還需要導出彙總 • 面對“小批量、多批次”訂單需求，人工排產效率低，當遇到緊急插單時，還需要暫停整條產線，重新計算物料齊套性與設備負載 • 設備閒置和過度負荷是常見的現象，當設備故障、物料短缺時，缺乏過程追溯機制，異常處理經驗無法沉澱為組織能力。
在數字化浪潮下，各個業務部門或子公司各自為政，系統林立，數據無法互通，形成了一個個“信息孤島”；每開發一個新應用，都需要從零搭建用户體系、權限管理和基礎設施，耗費大量重複成本。 在gitee上有一個開源的基礎框架項目，它是基於多租户架構的統一數字化底座。JVS以獨特的設計理念，將平台級與租户級能力完美融合，為不同規模、不同業務場景的企業帶來前所未有的數字化體驗。 JVS統一數字
列表頁是什麼？ 列表頁是管理平台中的基礎頁面，核心的邏輯是實現數據的增刪改查（CRUD），列表頁核心的幾個要素：頁面內容的數據展示、查詢條件、頁面按鈕及按鈕觸發的邏輯。 列表頁配置 具備應用配置權限的用户，可以在列表頁目錄上，鼠標懸空，系統會彈出列表頁設計的菜單，如下圖所示： 點擊“設計頁面”，系統進入列表頁設計器，其中包括四個板塊的設計內容： 頁面基礎信息的設計 如下圖所示
項目介紹 JVS是企業級數字化服務構建的基礎腳手架，主要解決企業信息化項目交付難、實施效率低、開發成本高的問題，採用微服務+配置化的方式，提供了低代碼+數據分析+物聯網的核心能力產品，並構建了協同辦公、企業常用的管理工具等，所有的應用與能力採用模塊化構建，按需開箱使用。 更新日誌 一、低代碼快速開發套件 當前版本：v2.4.X 更新時間：2025.11.5 在線demo：https:/
隨着互聯網信息技術的發展，API（應用程序編程接口）成為不同系統間數據交互與功能調用的重要橋樑。邏輯的API調用，已成為配置的邏輯功能為其他程序提供服務的主要形式之一，在實際應用中，如何確保API接口不被未經授權的外部系統訪問，防止數據泄露和非法操作，那麼邏輯的策略是每一個開發者都需要重點思考的問題。接下來我詳細説一説在JVS邏輯引擎裏，邏輯API調用的安全設置策略，包括邏輯訪問憑證的選擇與配置、
在複雜的數字化業務場景中，企業應用系統間也需要協同，傳統邏輯開發需要重複編寫相似功能節點、跨系統接口調用，JVS邏輯引擎中提供了應用擴展接口組件，可以通過標準化接口實現跨應用邏輯的原子化封裝與按需調用。 邏輯應用擴展接口組件專門是提供邏輯引擎可以直接內部相互調用, 做跨應用數據交互和接口交互操作。 配置説明 在實際運用場景中，很多邏輯都需要調用某一接口，或者都有某些相同節點，那麼就可以把這些
在數據驅動決策的時代，圖表成為數字的翻譯官，在各個場景中都能用到。 其中條形圖以直觀的橫向對比為特點，成為業務分析、學術研究、商業報告中的核心載體。 條形圖圖表又可以分為分組條形圖和基礎條形圖。這兩個圖表是我們很常見的一種可視化圖表展示，今天我們用JVS-智能BI的可視化圖表來配置基礎條形圖，用它來展示出條形圖圖表的獨有樣式配置。 樣式配置 進入到圖表設計，點擊選擇基礎條形圖，
在BI系統中，報表的拓展公式計算是指通過自定義公式，對數據進行靈活加工，生成新的計算結果，以滿足複雜業務分析需求的功能。它突破了BI工具內置計算（如單個字段的分組小計、總計）的限制，允許用户直接基於業務邏輯定義計算規則，從而在報表中實現更深入、個性化的數據分析。 拓展公式計算的核心價值 彌補內置計算的不足 當基礎數據無法直接通過簡單統計得出業務所需指標時，通過公式定義複雜邏
在BI（商業智能）系統中，分欄報表是一種常見的報表形式，它通過將數據按照特定維度或規則分成多個“欄”（列或區塊），以更清晰、對比性更強的方式展示數據。分欄的核心目的是結構化數據呈現，便於用户快速對比分析或定位關鍵信息。 分欄報表的核心優勢 提升對比效率： 通過分欄快速定位差異（如地區、時間、產品維度的優劣）。 結構化數據： 避免數據堆砌，降低閲讀複雜度。
