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软件行业数字化转型和软件开发方法论探讨

TOC\o1-2\h\u10683第1章数字化转型的概念与背景 3

320751.1数字化转型的定义 3

147261.2数字化转型的背景 3

7701.2.1技术背景 3

8251.2.2经济背景 3

99831.2.3社会背景 3

243441.3数字化转型的必要性 3

231661.3.1提高企业竞争力 3

49731.3.2促进产业升级 4

257731.3.3适应市场需求 4

175231.3.4提升创新能力 4

49921.3.5促进可持续发展 4

24682第2章软件行业数字化转型的挑战与机遇 4

317212.1软件行业面临的挑战 4

208402.2软件行业数字化转型带来的机遇 4

33022.3应对挑战与把握机遇的策略 5

19116第三章软件开发方法论的演变 5

51353.1传统软件开发方法论的不足 5

300673.1.1概述 5

19313.1.2不足之处 6

86183.2现代软件开发方法论的兴起 6

185683.2.1概述 6

2373.2.2兴起原因 6

273153.2.3现代软件开发方法论的特点 6

262863.3软件开发方法论的发展趋势 7

123603.3.1概述 7

78113.3.2微服务架构 7

101533.3.3容器化技术 7

127733.3.4持续集成与持续部署 7

324113.3.5人工智能与机器学习 7

2313.3.6开源软件与社区驱动 7

166第四章敏捷开发与数字化转型 7

280824.1敏捷开发的基本理念 7

84824.1.1敏捷开发的起源与发展 7

63414.1.2敏捷开发的核心原则 8

140694.2敏捷开发在数字化转型中的应用 8

236244.2.1数字化转型的背景 8

325364.2.2敏捷开发在数字化转型中的作用 8

263614.3敏捷开发与数字化转型的融合 8

256854.3.1敏捷开发与数字化转型的协同作用 8

70324.3.2敏捷开发在数字化转型中的实践策略 8

15834第五章DevOps与数字化转型 9

161275.1DevOps的基本概念 9

9275.2DevOps在数字化转型中的作用 9

68555.3DevOps与数字化转型的实践案例 10

11943第6章人工智能与软件开发方法论 10

34996.1人工智能在软件开发中的应用 10

278166.1.1代码与优化 10

142766.1.2智能测试与调试 10

188526.1.3项目管理与协作 11

307466.2人工智能对软件开发方法论的变革 11

182816.2.1敏捷开发与人工智能的结合 11

298496.2.2DevOps与人工智能的融合 11

230756.2.3模型驱动的软件开发 11

263446.3人工智能与软件开发方法论的融合 11

149416.3.1人工智能辅助软件开发方法论 11

319676.3.2人工智能驱动的软件开发方法论 11

164206.3.3人工智能与软件开发方法论的协同发展 11

20899第7章数据驱动与软件开发方法论 12

225717.1数据驱动的概念 12

278317.2数据驱动在软件开发中的应用 12

274207.2.1需求分析 12

241927.2.2设计与开发 12

42297.2.3测试与优化 12

36067.2.4运营与维护 12

291747.3数据驱动与软件开发方法论的整合 12

108297.3.1强化数据意识 12

103207.3.2建立数据驱动的开发流程 13

967.3.3培养数据分析能力 13

277367.3.4完善数据治理体系 13

19623第8章软件行业数字化转型的关键技术 13

320058.1云计算技术 13

323138.2大数据技术 13

289678.3互联网技术 14

27757第9章软件行业数字化转型的实践案例 14

59759.1国内软件行业数字化转型的实践案例 14

137209.1.1某知