如何看清一个人的本质 怎样才能判断一个人是否成熟?

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分类:生活百科
2001 阅读

如何看清一个人的本质

怎样才能判断一个人是否成熟?

怎样才能判断一个人是否成熟?

哪些迹象暗示一个人正在变成熟呢?
1.你发现自己不再为了跟风或者讨好,而跟一群人混在一起。开始尊重自己的意愿,做自己需要做的事情,开始安排自己的种种计划,规划自己的方向,自己的独处也变得充满意义。
2.不再轻易给别人下定义、贴标签,不会因为别人的某个行为,就断定他是什么样的人。你明白人是复杂多面的,你看到的,不一定就代表他的所有人格。保持理解和距离,是和大多数人的相处之道。
3.当你面对很多选择时,不再因为恐惧“不确定性”而选择逃避,甚至宁愿不做决定。你会开始学着更理性地思考问题,给自己梳理3个以上选择某种选项的必要原因,学着自己衡量其中的权重、利弊。
4.你不再认为“养生是老年人才做的事”,在饮食上越来越重视食物的质量,坚持吃早餐和锻炼身体。
5.当你遇到不顺心的事情时,不会任由自己长时间陷在消极情绪中;你会给自己一些时间去消化情绪,但不会只停留在情绪中,而会用自己的行动来改变现状。
6.你开始越来越珍视自己的好友、爱人。你开始明白,茫茫人海中遇到这些毫无血缘关系,却真心对你好的人,有多么不容易。这些人并不是总会存在你的生命中的,也许在不经意间就物事人非了。
7.失望的时候会诚恳地告诉对方,但不会指责,不会强迫对方做任何事,更不会打着“你爱我就应该怎样怎样”的旗号捆绑对方。
8.有问题有怀疑时,不再一味放在心底,而是会提出来,以寻求一个解决方案。因为你慢慢明白:提出问题不一定会伤害到别人,但任由自己单方面地一直怀疑、揣测对方,很可能会让你们的误会越来越深。
9. 你在上网或阅读时,会把侧重点从一味的关注娱乐杂谈,转移到新闻国事、经济发展趋势等。娱乐杂谈是用来打发时间的,而新闻国事则是提升个人认知程度、关心国家发展的表现。你会越来越深刻地体会到:一个人的个人发展,是不可能脱离他所在的社会环境的。
10.看到了越来越多人性的黑暗面,却还对周围人保有善意。
总结一下,成熟不是穿上厚厚的盔甲,你依然有血有肉,只是你慢慢学会用合理的方式解决问题,用最诚挚的方式对待该珍惜的人;减少因为无理取闹或用力过猛,而错过重要的人或事的概率,获得一种比任性更长久的快乐。

数字化本质是什么?是怎样的?

对于数字化的理解不同厂商都有自己的理解,数通畅联基于十多年的综合应用集成、数据治理分析的经验来看,认为数字化的本质主要在于:“集成”、“治理”、“智能”:
集成:
1.内部全域集成协同,市场/设计/采购/生产/销售/财务/运营全面打通;
2.上下游生态伙伴协作集成,实现互联互通、集成共享,形成产业生态、全国大市场区域协同。
治理:
1.应用治理:各应用系统各司其职又互联互通,统一应用门户(消息/日程/待办/文档/新闻/搜索)、统一5A管控(统一身份Account、统一认证Authticate、统一权限Authority、统一审计Audit、统一应用管控AppControl),有统一的管理标准、技术标准规、智能监控运维规范体系;
2.数据治理:统一的主数据、参考数据,全生命周期管理同步、清洗;申请、变更、审批、发布、分发、归档;统一采集同步、清洗转换、加工汇总的业务数据,形成标准多层数据库(ODS/DWD/DWS/DM/ADS);同时加工汇总的业务数据以数据服务方式(数据集/立方体/数据指标/业务对象)跟各业务系统实现业务对接;
3.服务治理:所有的应用系统之间集成都通过服务来实现(SOI,面向服务集成),对各服务API进行治理,包括:注册、认证、鉴权、限流、审计、版本、灰度升级;所有集成服务提供方、调用方、调用链可以监控、可追溯、可预警/报警,自动重试。
智能:
1.基于主题对指标设置阈值,基于阈值对采购、生产、销售、运营各环节自动监控/预警;
2.数据分析展现多端可视化(大屏/看板/分析/报表)对数据追溯、数据探索、挖掘;
3.基于数据中台按客户实际业务场景化配置实现智能预测、智能决策、自动跟进处理、实时反馈。
数通畅联的全域集成方案包括产品套件:MDM主数据管理平台、ESB服务数据总线平台、IDM统一身份管理平台、Portal统一门户平台、DAP数仓分析平台,各产品套件灵活组合、相互协同,且统一部署K8S容器平台由UMC云管理平台实现一键部署、CI/CD持续集成部署、灰度发布、水平扩展。数通畅联的综合应用集成、数据治理分析产品方案套件,从数据层、服务层、应用层、流程层、交互层提供全方位的技术支撑,帮助伙伴和客户摆脱异构系统集成、数据治理分析实际落地过程中的困扰,协助完成“统一整合、灵动扩展”的统一IT规划,快速构建、灵活重用、有效降低系统集成、数据治理分析复杂性与成本,帮助企业快速稳健数智化升级转型来提升它们的商业价值。
数通畅联专注于企业IT架构、SOA应用集成、数据治理分析领域,感谢您的阅读与关注。