复杂性应对之道——矩阵思维（多维度思考）
> You should not be a if-else coder, should be a complexity conquer. -Frank
# 前言
这篇文章，是对之前我在[《一文教会你如何写复杂业务代码》](https://www.atatech.org/articles/146064)说的“自上而下的结构化分解 + 自下而上的抽象建模”方法论的升级。因为在之前的方法论中，我
架构设计的本质
实际上架构只是系统设计里面的一个重要环节，除了架构还包含了商业诉求，业务建模，系统分析，系统设计等重要领域。本文尝试从更高视角重新审视架构设计的工作，把架构设计的上升到系统设计的立体空间去探索，最终勾勒出系统设计的全域知识体系。
我看技术人的成长路径
当你成长速度超越业务发展速度的时候，组织才会把更重要的职责交给你，如果你成长的速度跟不上业务发展的速度，可能会面临被调整。
特征工程在实际业务中的应用！
首先明确一下问题，“特征工程在实际业务中的应用”，也就是领域业务知识和机器学习建模的相互结合。下面会对特征工程简单介绍，并且用自己工作中实际参与的项目给大家分享在银行贷款申请反欺诈场景&零售线上APP推荐场景的机器学习建模里，业务知识是如何帮助特征工程的。
组装式应用：数字化转型的关键
在数字化转型的大背景下，数字化相较于信息化，强调基于信息数据反哺业务，业务进一步促进系统的迭代优化。
对于数字化系统而言，只有支持灵活组装，才能覆盖不同行业，不同商业模式，不同业务场景的企业客户；只有做到互联互通，才能帮助企业打破信息孤岛，实现数据的沉淀以及后续的商业分析，实现反哺业务，进而帮助企业完成商业模式的优化或调整；只有支持自定义扩展，才能在业务迭代优化的同时，系统及时跟进，帮助企业业务快速落地，完成数字化闭环。