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随着数字化技术的快速发展，越来越多的企业意识到数字化转型的重要性。为了加速数字化转型，企业需要一个系统化的方法和工具来管理日益复杂和多样化的软件开发需求，帮助企业理清需求知识之间的关系、沉淀需求知识、积累开发经验、提升需求交付效能，确保数字化转型的目标与实际需求保持一致。

通过数智化需求知识图谱建设，将需求知识从点、线逐步汇聚成面：不断从需求过程中获取散落的业务流程、服务和数据模型等知识，形成业务流程和基线知识，并将基线知识进行串联，汇聚形成系统视图和业务视图。持续推动需求知识整合和数智化应用，将大模型技术应用到需求开发交付环节，深化“AI+需求交付”注智赋能，打造需求开发交付的“数字孪生”系统；

XPJ自主研发了数智化需求知识图谱管理平台，旨在助力企业形成高质量需求方案，沉淀企业级需求资产，打造需求交付赋能和运营新模式。

XPJ数智化需求知识图谱管理平台包括“业务蓝图、需求基线管理、图谱大脑、文档结构化和AI智能助手”5大核心功能：

● 业务蓝图：采用结构化全息流程图模式，通过解析流程以及可视化绘图方式，展示业务流程、系统功能、数据实体之间的关系，提高业务流程的可视化和透明化程度，方便流程参与者理解业务运行过程，实现需求的“看图设计”，同时也促进企业业务流程的优化和改进。

● 需求基线管理：构建统一的结构化知识结构模型，将知识结构化为业务流程、业务功能、业务活动、业务规则，并关联系统的服务及表模型，形成结构化基线存储模型，为需求知识的表达提供了坚实的数据结构基础。

● 图谱大脑：多维度、多路径的信息查阅方式和简单搜索、高级搜索等搜索手段，搜索查询所有知识，搜索结果可以分类展示。基于图谱大脑基线信息关联关系，建风险预测模型，预测需求版本变更影响的关键业务和风险。

● 文档结构化：支持将非结构化的需求相关文档进行结构化导入到关系型数据库，将需求文档承载的知识信息进行结构化存储，并利用关系型数据的优点进行分析利用，按照需求/业务归集，形成需求知识库。

● AI智能助手：将大模型技术应用到需求开发交付环节，深化“AI+需求交付”注智赋能，实现需求方案设计Ai助手，辅助产品经理分析需求和需求方案设计，提升需求交付效能。

应用场景（一）：企业级需求知识库

应用场景（二）：提升需求交付效能

在实际应用过程中，XPJ数智化需求知识图谱管理平台为企业带来多重价值：

● 知识沉淀与传承：依托结构化知识管理，实现软件业务和系统知识的积累、沉淀以及有效传递，避免人员离职、离岗对系统建设的影响。

● 知识全景展现：从端到端业务流程的角度，完整展现业务知识，扩展业务流程规则；从支撑系统角度，构建业务->服务->模型等多层的的分层架构视图。

● 赋能需求交付过程：辅助需求分析人员与业务部门共同制定业务规则；指导方案设计人员制定详细的系统实现方案，提升开发质量；实现业务服务标准化输出，避免重复开发，提升开发效率。

案例一丨金融公司

客户痛点：通过需求开发过程管理，结合各环节的线上文档附件沉淀的需求知识，难获取、难维护、难应用。

建设方案：将散乱的、与需求开发过程相关的各类知识进行集中化、透明化管理，指导需求设计和开发，提高方案设计效率和需求交付效能。

案例二丨运营商

依托“视图+基线”知识库模型，实现7大基线、2大视图知识的可视化沉淀；通过需求过程文档结构化，嵌入需求开发流程，辅助设计方案编写、评审，实现需求知识的常态化更新和应用。

想要了解更多详情，可以通过以下方式与我们联系，期待您的来电

联系人：许敏

联系电话：18326610320

邮箱：xuminj@syhbgh.com