星空产品是基于BOS平台开发而来，实现方式为C#插件+BOS配置，标品及二开都是基于这两种实现方式。实施顾问一般都是基于星空BOS平台的实施配置，配置的最终结果体现为元数据，而元数据是用xml格式保存在数据库中。那么基于元数据分析，可以获知业务对象的字段、外观、值更新、实体服务规则....; 基于对元数据的管理，可以做好实施技术管理；要学python表达式，直接搜元数据即可......死抠元数据，可是说是从高级顾问到专家的捷径。

基于这个思路，开发了元数据分析工具如下：

特性：

1、基于单据元数据，可查询最新的单据结构，替代数据字典（官方的数据字典无法查阅二开字段）

2、与星空的数据交互通过webapi实现，无需在星空服务器部署应用、无需在星空应用服务器上打补丁包，仅需星空普通用户权限即可，实现非侵入的数据访问。（但有些数据未暴露接口，如果继续往下走，可能要考虑直读数据库）

3、元数据覆盖基础资料、单据、单据转换规则，未来考虑扩展到反写规则。

4、实现多环境（如：A项目、B项目....）并存，并随意切换环境

5、基础资料及单据：支持扩展关系联查，可查阅任一层的元数据；单据字段及字段属性（枚举值、基础资料、辅助资料....）,若是枚举值、基础资料、辅助资料可联查具体值（此特性在做BOS配置时，非常有用，避免切出配置窗口再去找具体的枚举值）；单据元数据搜索，可搜索哪些单据注册了py插件、使用了lambda表达式.....

6、转换规则：转换规则元数据搜索，可搜索哪些单据注册了py插件、使用了lambda表达式.....；目标单源单字段对应关系

7、支持从单据名称、数据库表名查找元数据；支持从基础资料查找引用基础资料的单据

技术栈：基于python的flask、requests....，web前端采用bootstrap；后端应用服务器是uwsgi、数据库sqlserver（都实现docker容器部署）

未来规划的特性：

1、反写值更新：源单后加字段，此字段从目标单反写，因后加字段，对历史数据的处理只能后台更新，有一定的门槛，准备做修复小工具。但存在数据风险，考虑放弃。

2、下推值更新：目标单后加字段，此字段从源单下推携带，因后加字段，对历史数据的处理只能后台更新，有一定的门槛，准备做修复小工具。后加由现场二开把握，风险较小准备给与考虑。

3、过滤方案批量创建：由下推及反写字段判断出“未下推”数据，并将判断规则固化为过滤方案，减轻顾问逐个单据设置过滤方案的工作量。

4、尝试机器学习：元数据包罗万象，套打、过滤方案、单据、转换规则、反写....等等都是元数据，就单据而言，元数据覆盖的范围并没有完全涉及。由人力来穷举每个元数据对应的系统行为实在是个巨大的工程，尝试玩玩机器学习，让系统来研究系统。

迷茫与困惑：

这个小家伙，从构思、解析星空的结构、接口、python、xml和json解析、数据库、前后端.....都是我一个人。迭代到现在，是无数个日夜肝出来的，就像自己的儿子。自己知道要让儿子长得更好，要投入到更大的环境中去迭代，他才能变得更好更强大，可战友无处觅；对于做这行的伙伴，知道这个小家伙是有价值的，可这个价值也找不到和价值匹配的对价......这个小家伙，可能会继续耗掉我的时间，直到他长得更好、或者萎缩.....

产品问题自研元数据分析工具

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