企业架构：实现高质量增长的数字化转型理念

导读

优化供销存信息系统、打通数据端口与服务流程、建设高计算能力的数据中心必要么？必要，因为这代表信息化的作业还没完成，IT治理工作完全不到位，而这并不是数字化转型工作的全部甚至重点。宁可老老实实的做一个IT治理项目（以COBIT等方法定义，IT治理涵盖数据治理），莫要张冠李戴。

数字化转型是一项系统工程，是在特定历史时期为满足国家、企业、个人不同层面的需要而引发的群体转变，因此一定要系统性地理解趋势、制定战略、总体规划、分步实施、合理投入、生态共赢，才能真正地将数字化落到实处。

在数字化经济时代，如何赋能企业高质量增长，企业架构是其实现的核心理念。

一个公司应该首先建立起战略，然后寻求建立一个实现该战略的合适的架构。

1   数字化转型会是什么样

1、国家政策的推动

这次数字化不是厂商炒作，是国家转变经济增长方式，实现高质量增长需要的新“理念”，而不是炒“概念”，现在大凡要思考数字化是啥，先去读《纲要》第五篇第一段，那就是数字化的意义，是数字化转型的目标和任务，其他一切解释都应该建立在这个基础之上，这才是引导社会形成数字化转型合力的姿势，没必要单独去创建太多的理解了。

如果想自己理解数字化未来铸就的社会环境，那没有什么比多读读《纲要》更有价值了，因为这都是要落地的政策，自己家的数字化思路也需要对号入座。这个大方向决定，数字化风口，不虚。

那这个跟企业架构有什么关系？因为需要。《纲要》强调要“坚持系统观念”，要有顶层设计，要“全国一盘棋”，这种思路会从中央贯彻到地方，从央企蔓延到民企，其影响，会从社会伸展到个人，数字社会、数字家庭，是生产、生活、治理方式的全面变革。整体转型也是《纲要》提到的。所以，闷头搞数字化，缺乏全局观，容易打偏。

基础设施已经在立了，“东数西算”，“数网”、“数脑”、“数纽”、“数链”、“数盾”，这都是国家层面的思路，比企业想的更大、更全，当然，也只有国家力量做得到，而国家力量一旦做到了，环境就全变了，搞数字化的姿势和前提都变了。

这就是大风口的力量，要求你必须有更宽的视野、更大的格局，也要有很好的思维模式支持你，比如，架构思维。架构思维也不复杂，结构、关系、原则（或者说规律），事不过三，全局视角下考虑这三样东西，就算架构思维了，当然，你愿意复杂点儿继续拓展也成，只要不把自己绕晕了就行。

2、地方政策的推动

国家、部委、行协都有十四五规划的政策出台，地方政府当然也会积极制定，去年各省的纲要就都出台了，今年则是陆续出的详细规划，比如浙江、广东、上海的政策都出的很快，而且持续有新政策出来，广州市还在试行地方政府的首席信息官制度。

有些政策有一定的前瞻性，为数字化制定些行业标准或者统一术语，比如浙江的公共数据分类分级指南、数字化改革术语定义等。这方面一直是行业上比较痛苦的点，数据的标准、共享的方法、合作的模式等，都需要有指导力的参与者制定政策。

如今，这些地方政府都开始行动起来了。

3、企业自身的需要

数字化这事儿也不是只有国家着急，企业其实也一样，那么多年信息化下来，走得快的，攒了成百上千的系统，无论你当时是怎么想的，现在都是需要打通的时候了，笔者自己在银行业的经验，观察到的保险、证券、制造业、医疗行业、零售业的现状，都是如此，系统攒多了都有麻烦要处理，大企业的旧系统改造也到了不得不做时候。

中小企业的效能提升也离不开信息化、数字化，系统建的晚的，技术债少点儿，建的早的就多点儿，无论你是否理解了数字化，自己家系统那点儿事，早晚还是要处理，用啥方式处理呢？无论大企业、小企业，是不是都跟着数字化的方向走，也试试“一盘棋”？

当然，企业架构不是一定要天翻地覆的做，尽管这样效果最明显，但是按照 TOGAF 它老人家那不太有“节操”的底线，涉及两个系统以上就可以适用企业架构方法。

4、连接的持续发展

移动互联网打开了“连接”的潘多拉盒子，搞的现在无处不场景，都在对着场景说话，也不管场景是不是你家的，反正都知道基于场景的连接非常重要，得抢，不过理智些的还是搞共建。连接发展到极致就是完整的生态互联，大小生物群落，你活你的，我活我的，其乐融融。这里边可以有自顶向下的设计，也可以有自底向上的生长，不过，别那么单纯，做成的，从来就没有只走一条路的。

连接体现的是商业利益，但越来越基于平台化的技术性连接，喝酒依然能喝来业务，但是技术接不上还是有可能白喝，或者说，技术接得上才有喝的机会。

互联网商业平台上已经承载了太多人的一生，这些人互相很陌生，但又连接很紧。数字化的未来会给这些人更多的见“面”机会，当然，可能都是虚拟的“假面”。

5、数据价值的提升

数据很值钱，虽然算不好。数据估值将成为新兴行业，因为现在连过得硬的方法都还没有，所以，一定会成为新兴行业。数据的估值跟传统资产可能真的不太一样，现在的方法，多数还是基于传统资产的估值套路。

数据是很不均质的，这与矿产资源区别很大，矿产资源同等级的可以同价，数据是相同质量的同价还是相同知识密度的同价？数据很难按照采入成本计价，因为不同质量的数据采入成本可能差不多，而且采入设备一经建立，按数据量计算的单位成本会被稀释很快，这些设备也不能简单看做数字资产的专用设备。而且，数据的销售是可以不具排他性的，边际成本极低。不同类型数据价值退化速度也不一样。

只有非常单纯的数据公司才有可能这么考虑计价，但是这类公司以后如何存续还不大好说。对于非数据类公司，还是将其转向市场定价，按照营业外收入来考虑比较轻松些，赚多少都是赚，如果发现了资产的稀缺性，再搞个溢价。

不过，既然有钱可赚，那好好整理整理数据质量还是有用的，毕竟你自己也得用有质量的数据不是？这也有企架的机会在，因为单搞数据有意思吗？折腾都折腾了，还不如流程和数据一起折腾。

6、观念的成熟：对效能的关注

这轮数字化正在努力将长期视角、全局观念推广下去，因为速度和规模不再是未来增长的关键，尽管依然重要，但是更重要的是质量，是独立性。这两个需要时间，目前两个聊的多的两个百亿级转型工程，建行 6 年半，美的 10 年，还有西门子搞了 10 几年的软件转型。

开头儿说到了那篇聊敏捷的文章，其实文中意思挺鲜明，敏捷已经深入人心了，关键在效能的提升，也是要靠慢工养出敏捷能力，这不是某个 sprint、一场 scrum 可以解决的，devops、ci/cd 乃至需求管理工具、代码审查工具、测试环境建设，一整套的平台化体系，支撑着表面上的敏捷，也许这就是快速的小瀑布，其实无所谓，门派不重要，效能重要。

数字化需要更多软件，不关注效能，还谈啥数字化，数字化对业务的一大支撑不是也源自效能吗？效能除了平台之外，还来自于清晰的架构资产定义和尽可能拼出架构视图，所以，这里边也有对企架的需求。

2  数字化空间在哪里

数字孪生越来越火，概念越来越泛化，笔者比较早的把它用在了金融领域，但是笔者也挺负责任地说过那是未来 10 几年的事情，不是今天的。

1、云上终于要有家了

最大的数字化空间只能在云上，层层叠叠的公有云、行业云、团队云，搭上私有云，一派混合云的世界，小时候我们听的故事终于要成真了，云上以后是能住着老神仙，这些老神仙就是我们这些凡夫俗子的“分身”。云上有家，也必然有工作单位，除了游戏之家，协同办公越来越多，居家办公也开始逐渐增多，以后，租办公室的公司，可能真的是很“想不开”的。

企业的一部分已经长在云上了，而以后，企业的管理部分将完全搬到云上，云上的企业应该是可以构件化搭建的，追求后台流程的特殊化、定制化，也会逐渐成为“想不开”。

你会觉得这些今天都有了，没啥新奇的，是的，但是量变还没到质变，想想如果大部分企业都上云了，会是个什么效果？你可能会觉得，没必要吧？这就是环境变化的力量，上云的企业越多，云就越成为必要的生意场所，因为上边老神仙越来越多，想见老神仙吗？

2、为什么 VR、AR 一点都不虚

云上要是有家了，那体验也不能太差啊，所以，VR、AR 必须有，“鼓励城区内的数据中心作为算力“边缘”端，优先满足金融市场高频交易、虚拟现实/增强现实（VR/AR）”，连国家政策里都有这么一句，还是七大人工智能行业之一吧。

无论是防疫还是双碳，VR、AR 都能做出极大贡献，不信自己脑补下。社交软件公司心里最清楚到底谁有能力革自己的命，知道什么是降维打击，所以，他们对这块都很用心。

3、元宇宙要来了？

元宇宙最近又被 Facebook 带火了一把，Facebook 很擅长带“火”，一个 Libra 把虚拟货币推上了风口浪尖，如今火不旺了，又烧起了元宇宙。

笔者对元宇宙没研究过那么多，不过作为一个还算可以的老资格二次元动漫迷，向来不在意剧情的科幻吃瓜群众，接受平行宇宙啥的都不算事儿。

但是，作为本文中出现的技术名词，笔者觉得比目前思考的数字化还是远上几条街，笔者在讲解数字化进程时，最后一个阶段说的是高级数字化，25-30 年之后，元宇宙应该比那个再远些，也许概念可以来的早些。

不过我很赞同朱嘉明老师讲的，有些面向未来的制度是可以先想想的，当然，在初级数字化阶段再想也来得及，毕竟数字化要有个端倪才能轮到这个概念真的走向现实。

4、还不相信新时代？

新时代没啥好怀疑的，看看《纲要》第五篇第一段第一句，“迎接数字时代”，其实从十九大报告开始，很多理论都是建立在“新时代”的论断上。全面变革，迎来的不是新时代是啥呢？很多企业的改革如果出现波折或者失败，很可能正是源自于没有从心里相信这是个新时代。

如同《重整变革》一书中所言，“任何变革都会给个人和组织带来不适应和不确定性，如果人们从心里拒绝变革，任何流程改革、技术改革都将失败”，相信时代、迎接改变，毕竟愿不愿意，我们每天都只能生活在努力改变之中。

3   数字化空间怎么打造

1、行业级 SaaS 是前奏

基础设施的心我们不操了，国家和大企业会把新基建做好，我们需要更多关注应用层面，那么，搞了多年还很艰难的 SaaS 行业要迎来春天了吗？至少笔者是这样认为的，而且是个多层次、立体丰富的 SaaS 生态。

SaaS 行业要迎来春天的原因是未来要提高效能，我们就必需要有行业级的 SaaS 应用模式，才能让更多的企业在云上可以成为方便扩展的构件化企业。应用不好，云的吸引力就不大，应用更新慢，云就可能从助力演化成阻力。云的战争就是 ToB 之战，而 ToB 之战就是业务解读、生态构建之战，这场战争，其实才刚开始打，不过，这注定是一场有序之争，而非完全放开的乱战。

好的 SaaS 似乎都是攒出来的，一些 SaaS 企业的实践证明一开始就搭建个完整的行业级 SaaS 很不现实，要一个模块一个模块地攒出来才有可能，但是这个攒的过程其实需要合适的企业架构方法论作为指导，帮助逐步形成行业级 SaaS，或者作为拼图的指导，不能自己家做的模块互相都搭接不上。

行业级 SaaS 其实还有很多标准化问题要考虑，这不仅是 SaaS 企业的事情，也是政府、行协的事情，是个共建的过程，是全力支持 SaaS 企业的时候了。

2、生态化构建是模式

行业级 SaaS 如果能成为前奏，接下来的就可以是生态化构建了，既包括企业的需要构件要生态化从云上获取，也包括企业间联合设计架构，这是生态连接的更好手段，也是行业级标准化可以更好发挥作用的地方，处于主导地位的平台、SaaS 厂商一定要在国家的支持下推动这样的进程，这将是广大“IT 农民工”的福音。

与之相伴，企业架构的实施模式也应该会发生变化，生态化构建企业架构，自己家的事情其实永远都不是一点儿不想让别人操心的，我们只是不想让别人操心不该操心的部分而已。

3、新技术还要等

数字化技术中比较重要的数字人类、数据交易技术、数字身份、数字孪生还有一段路要走，要关注，也要等，量子计算机算是下一代“大机”，它成熟了，可能又会带来一波一波的变化。毕竟，所有基础条件中，算力还是最关键的。就算算法变化不大，算力变，也能搞出大事情。不过谁又能说未来二十年，一定不出新算法，新算法加上新算力，估计退休也没商量了，跟不上了。

澳洲工程师团队突破了量子难题：只用电场来控制单个原子的原子核|电场|工程师|新南威尔士大学|量子计算机|原子 (qq.com)

该来的终究会来，也许会迟到，但不会不到。

4  企业架构如何演变为聚合架构

企业架构搞了30多年了，不过这几年除了中台起了个波浪，整体啥没多大动静。如今随着数字化转型，连国家部委的文件里都有对提升现代IT治理能力的要求了，好不容易迎来了春天，要不要发个小芽呢？

1、企业架构该不该去演化下了

不评论别人家的理论了，如果读者关注过，应该也知道，最近没有啥这方面的明显动静。但是我们依然需要理论跟着时代走的，企业架构好不容易跟着数字化热闹起来了，不是该想着怎么处理下之前还有不足的地方吗？比如，业务架构怎么跟应用架构衔接的更紧密些？自上而下和自下而上能不能揉到一起？数据和流程还要分开处理吗？新的技术模式一点儿都不会不反作用到业务架构设计上吗？

要不大家一起投个票，看看用谁当底座往前发展比较好？不过，大概率谈不到一起，毕竟，听说企业架构就“闻声色变”的也有不少，《微服务架构设计模式》一书的作者，Richardson 说：“人们往往容易被情绪因素所驱动，这也是为什么会有这么多关于技术的两极分化和过渡粉饰的争论”。啥时候能比较冷静和客观的对待方法论了，也许，整个技术行业就都成熟多了。

2、未必需要彻头彻尾，我们还没学会突变

改进空间总是有的，方法的缺陷就像海绵里的窟窿，撕开一层，里边还有。所以，也未必需要把方法论打塌了重构，吸收和改良本来就是方法论改进的有效手段，把 Zachman、TOGAF、DoDAF、DDD、中台的优点都吸收下，以之前笔者主张的 EBA 为基础，可以尝试做个整合，把以往发散了的方法论收束下，建立一个面向数字化生态的、基于构件思想的“聚合架构（ABAE）”方法论，作为大家今后研究方法论的“垫脚石”。注意，构件不是新词，不仅在笔者第一本书中就出现过，而且比SOA还老呢。为啥用老的词？对于这个问题，我会反问，为啥不用？我没觉得有哪个新词更合适，所以，老的词经过再次思考，可能更有活力。

毕竟每个方法论都需要一定的时间才能有充分的发展，还需要很大的宽容，当然，这种宽容不是对方法论的宽容，而是对实践者自己的宽容，不要怕理解不到位，因为语言这个符号系统，很少有理解真到位的时候，所有概念都是在实践中逐渐清晰的。因此，基因突变的方法论暂时也还很难出现，因为，我们需要更多行业级应用实践来推动方法论创新，没有这样的实践机会是很难有合适的创新产生的。所以，企业不是总想培养人吗，那你得先敢做事，做不一样的事情，才能培养不一样的人，总结出不一样的方法。

方法重要吗？考了那么多年的试，还不知道方法的力量？再不理解，跟着现在的要求，多学学党史，了解了解方法论是如何改变历史的；重新看看《跨过鸭绿江》、《大决战》，体会下经常总结方法的作用。不会总结，就不会分享，不会分享，就难以在企业中做出有广泛影响的变化。分享中要注意有破有立，只破不立，说明脑子里只想完了一半，这一半做得再精深，有可能依然是“半吊子”。

3、改变重在业务，你信不信？

新企业架构方法论改良的不仅是个架构方法、工程方法，重要的是强调在业务侧的改进，是业务侧主动、深入地投入到业务架构设计中，这是企业数字化转型的关键，是对业务人员结构化思维的培养。新方法论也是一个帮大家琢磨怎么打造方法论的示例，可以用来试着搞搞自己家的方法论。

离了对业务人员的思维改变，我们将永远喊啥缺啥。喊大数据应用，缺数据人才；喊金融科技、人工智能，缺业务和技术复合型人才；喊数字化转型，又缺数字化人才，缺的还是复合型的。这只能说明我们的培养体系有问题，业务人员难道不是传统行业做数字化转型最大的人才宝库吗？难道大家不是业务人员远多于技术人员吗？那不挖掘这个资源，不是舍近求远、不解决根本问题吗？

技术人员是要增加的，不增加没有足够的技术力量，但是只增加技术人员，不转变业务人员，那就没有什么杠杆作用了。

为了发挥杠杆作用，方法论改造也得适合业务人员操作，要考虑方法本身的友好性。抽象之路千万条，但是越宽的路只能看着越不精巧，越精巧的路，可能越窄，这也算是一种相对论？我不知道，也许，用口粮茶这个说法更合适，市场上卖的最多的一定是口粮茶，什么18颗御树之类的高端货，见都见不到吧。

4、这是以企架之名最后的抉择

如果以企架方式推动行业 SaaS 成熟、生态化构建兴起之后，企业架构自然就会成了开放式聚合架构，成为了一种成熟的软件构建思维模式和组织方式，也许，之后不用再总是讲什么是企业架构了，你做的就是。就跟敏捷一样，平台体系建立好了，思想意识到位了，也就不用总去分个门派，持续提高效能就是敏捷了。

最近国资云的讨论挺热闹，股市也跟着凑，不过在笔者看来，上谁的云不是最重要，彻底打开云市场的信号更重要，云上的SaaS可能要大张旗鼓的发展了，蛰伏这么多年，该有所作为了，现在对工业软件、行业软件的大量需求，该诞生不一样的风景了。

企业架构本就是一种分析方法，如果它渗入了你的思维中，那你赶也赶不走，你会自然而然地用全面、结构、灵活、演进四个准则指导你的每次设计活动，指导企业的每次软件实施，反之，当你缺少上面准则中的某一个时，你都会怀疑企架的合理性、可行性，因为离开了这其中的任何一个，企架能带给你的帮助都有限，但是，少了上面中的任何一个，其它方法能带给你的帮助也有限，所以，你终究会回到这四个准则上来。

5   企业架构师应具备的复合技能

接下来谈谈架构师等专业人才的知识结构，大都提到“T型”结构，即只要拥有一定的经验和知识广度， 以及单一专长的领域和深度就可成功。

尽管对一种技能的明确关注会加深理解，但是仅拥有一个专业知识领域可能会很危险。这是因为，在迅速发展的技术行业中，个人可能会发现自己的专业领域将被时代淘汰，变得不再重要。现在看来，在当今高度竞争的数字化时代，只有一种专长的领域还是不够的，可能很快会被别人迎头赶上；另一方面，复杂的架构设计需要多方面平衡的、两个或更多领域的深度知识结构，因此，架构师必须拥有“两把刷子”，进化到所谓的“π型员工”，培养出多项专业才能，才能让自己两只脚稳稳站立在职场之上。

所谓“π型人才”， 上面的一横是指员工本身知识广博、经验丰富，“π”字下面那两竖指至少拥有两种或更多专业技能，并能将多门知识融会贯通的复合能力，它可能逐渐会成为新时代架构人才的标准。“π型人才”对架构师知识的深度和广度都提出了很高要求。

广度层面: 不同范围的经验、宏观的视角眼界、知识广博的通才、善于吸取不同意见、对不同议题保持最新的理解、了解如何学习和过滤、商业和技术的直觉和感知、很好的人脉。

深度层面: 业务和技术某些领域相当的精深和著名、保持跟进最前沿的科技业务发展、专家级以上的技能、实际的技术应用和最佳实践经验、社区或圈子中的公认技术地位、众人经常请教、听取观点的专家、不断学习保持专长技能的更新。

随着掌握的技能越来越丰富，技能就变成了梳子型技能，梳子形的人在两个以上领域都很强，在其他领域也比较了解。例如，某人可以收集需求，设计和开发，并且对相邻区域有很好的了解。