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因此我们整个的信息化建设思路，和别人反过来，我们在整个信息化建设当中，第一步先建设数据平台，也就是我们的BI平台。这么做有什么好处呢？我们先把公司各个业务部门，大家想要看到的最终结果先统一起来，通过这个平台让各个业务部门去看，最终让大家达成一致，未来所有各个业务部门的KPI和考核指标，大家分析数据的维度就是这个，先把这个流程统一了，之后再做信息化建设。

数据化管理的几个重要维度

刚才我简单分享了下我们的数字化建设的路径规划，希望能给大家提供些不一样的建设思路。下面我会列举当中几个重要维度的数据化管理，也是我们跟观远数据合作落地的内容。

scala> capitals get "North Pole" getwarning: there was one feature warning; re-run with -feature for details
java.util.NoSuchElementException: None.get
  at scala.None$.get(Option.scala:347)
  at scala.None$.get(Option.scala:345)
  ... 33 elided

scala> capitals get "France" getwarning: there was one feature warning; re-run with -feature for details
res3: String = Parisscala> (capitals get "North Pole") getOrElse "Oops"res7: String = Oopsscala> capitals get "France" getOrElse "Oops"res8: String = Paris

通过模式匹配分离可选值，如果匹配的值是 Some 的话，将 Some 里的值抽出赋给 x 变量：

def showCapital(x: Option[String]) = x match {
    case Some(s) => s    case None => "?"}

提示

Scala 程序使用 Option 非常频繁，在 Java 中使用 null 来表示空值，代码中很多地方都要添加 null 关键字检测，不然很容易出现 NullPointException。因此 Java 程序需要关心那些变量可能是 null,而这些变量出现 null 的可能性很低，但一但出现，很难查出为什么出现 NullPointerException。 Scala 的 Option 类型可以避免这种情况，因此 Scala 应用推荐使用 Option 类型来代表一些可选值。使用 Option 类型，读者一眼就可以看出这种类型的值可能为 None。

实际上，多亏 Scala 的静态类型，你并不能错误地尝试在一个可能为 null 的值上调用方法。虽然在 Java 中这是个很容易犯的错误，它在 Scala 却通不过编译，这是因为 Java 中没有检查变量是否为 null 的编程作为变成 Scala 中的类型错误（不能将 Option[String] 当做 String 来使用）。所以，Option 的使用极强地鼓励了更加弹性的编程习惯。

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