新领域的设计，个人认为理解业务逻辑是重中之重。如何打破知识壁垒，笔者认为有以下三种方式：
深度理解业务细分赛道和行研报告竞品分析，B端竞品分析虽然有一定难度，但并不意味着就可以不做，比如数据中台，通过竞品分析，了解竞品的交互和视觉体验，提供设计灵感和业务方多做沟通，有利于从全局上对业务有更宏观的了解。一、深度理解业务
以数据中台为例，虽然同为数据中台，但各个公司所处的细分赛道却差异很大。厘清细分赛道，有利于找准竞品和行研报告。
笔者所在的项目主要做的是开发运维一体化的设计，也就是DevOps。
DevOps是一种软件开发方法。可以从字面理解，Dev指的是开发，Ops指的是运维。通过使用DevOps，开发周期甚至可以从几个月缩短到秒级。通过提高代码发布的质量和周期时间，DevOps能为公司降本增效。它可以应用在传统金融行业、能源行业、政务建设等，应用非常广泛。
如上图所示，DevOps生命周期为一个无限的循环，循环的结束（计划）反馈到起始，并且无限期迭代。DevOps使用者多为开发者，他们对代码创建，集成和部署的所有细节都有专业的兴趣。
说到这里，是不是有点懵？没关系，本文的目的不是让各位理解DevOps,而是帮助大家掌握打破壁垒的方法。正如上面所阐述的例子，B端领域会考验一定的业务理解能力，壁垒也会比较高，需要深入理解，才能厘清头绪。
通过DevOps和数据中台关键词，艾瑞咨询找到相关行研报告。行研报告会有一个全局认识，通过《艾瑞咨询-中国DevOps应用发展研究》和《艾瑞咨询-中国数据中台行业研究报告》，对行业有了全局的认识。
为什么要做开发运维一体化系统？解决了什么痛点？通过报告，可以了解到，原来运维和开发部门有本质上不可协调的矛盾，开发求新，运维求稳，造成工作上不少摩擦和分歧，因此需要打通。
目前有哪些企业已经布局了这一生态？通过艾瑞的图谱可以发现，DevOps的每个细分模块都有对应公司已经布局。在图谱中，可以发现华为云DevCloud、阿里云云效、亚信科技的AISWare AiDO等都是直接竞品。
该细分赛道未来发展如何？未来数年DevOps工具将继续向企业渗透，预计2025年市场将增长至83亿元，复合增长率将超过25%。市场规模大，行业前景好，对于设计职业生涯来说，也是一个值得投资和学习的领域。
需要做数据采集工作，比如将目前布局的公司官网列出一个清单，逐一去官网申请体验，大部分的官网申请后，后台会要求登记联系方式，届时会有指定的销售联系你，开通测试账号申请试用。当然也会有一部分免费体验的平台。
如果遇到试用门槛比较高，无法试用，该怎么办呢？不妨转到间接竞品的渠道，看是否有突破的可能。
另外，在官网中，很多做的不错的公司，会有客户成功案例和社区问答，通过浏览官网，记录有价值的案例和功能亮点。（这部分和产品在需求讨论阶段可以提出适当的建议，有利于设计角色前置化）
对体验设计师而言，竞品分析的主要目的是获得设计灵感。从直接竞品和间接竞品各自选择了一个竞品，做分析。
亚信科技的AISWare AiDO（研发运维一体化产品），在官网上，功能架构和产品价值做了落地的阐述，便于设计侧理解。由于试用难度高，本文不做分析。本文主要以间接竞品为例，详细阐述如何分析竞品。
智领云BDOS Online（间接竞品）-DataOps，面向：数据分析师，可以形象理解为：分析数据的工具。BDOS ONLINE用于个人或者团队协作进行数据分析，数据应用平台。
用户进入BO后，会存在在一个机构内部。每个机构可以添加不同成员，不同成员可以细化使用权限。每个机构相对于其他机构是独立的，独立的资源配额及使用权限。数据项目：BO的核心概念：针对一个数据主题的开发、分析、运维这些动作的逻辑单元集合。同时也是管理员进行全局管理的基础单元。数据步骤：一个数据项目是一个逻辑集合，数据步骤是集合的基本组成部分。从采集、分析、计算、BI、数据应用等等，每一个具体的任务都是一个数据步骤。流水线：项目成员可以分别负责不同的数据步骤，然后通过流水线把步骤进行链接。项目的输出、输入：数据项目最终的核心产出是一个分析和应用模型。用户可以通过替换不同的输入（不同的数据集），来对应得到不同的输出。项目本身不需要改变。同时，项目本身也可以被其他团队克隆，即可得到个性化的输出数据。结构层：
结构层即信息架构。分析一级导航和二级导航所放置的内容模块。
一级导航分为数据工程、容器应用、数据管理、机构管理。一级导航下下设多个子模块。可根据所处的细分模块，去查看对应设计，间接竞品由于服务对象和功能有差异点，主要用于提供灵感、破局思维使用。
