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物流大促期间出库单量积压场景下，不同仓的生产操作人员需要在统一数据源基础上进行基于自身仓情况的个性化查询分析，从而能够实时监控客单情况，防止积压。要想实现这样的功能，对数据分析平台的要求就非常高。在引入SpreadJS之后，Udata平台可以为客户提供更高效的数据查询方案。

北京筑龙已经将Wyn商业智能成功的应用于采购供应链相关服务及产品中，直观快速地解决了数据分析的需求。

R平台采用了面向业务人员的开发模式，结合现代工业“流水线装配”的生产理念，提供大量构件实现软件快速搭建。SpreadJS表单控件主要用于平台Excel表格和基于单元格的报表的定制。

实践表明，去中心化、嵌入式、渐进式的实施路径往往优于大而全的集中式方案，因为它允许局部优化和渐进改进，降低整体实施风险。当数据标准与业务自主性达到这种动态平衡时，企业就能在控制风险的同时，持续释放数据资产的创新潜能——这正是数字化成熟度提升的关键标志。

通过使用SpreadJS配置系统规则，可以较快实现业务需求落地，大大节省数据搜集和合并场景的人员投入。