187-说透数字化转型

开篇词 | 数字化转型箭在弦上，如何抓住机遇？

你好，我是付晓岩，目前在 IBM 担任副合伙人，主要负责数字化转型和企业架构设计工作。

我在金融行业工作了 20 年，一直活跃在技术和业务一线。在某国有大行工作期间，我曾深度参与行里的企业级转型工程。我们用了近 7 年的时间，解决了业务线之间的协同困难、数据不一致问题，同时规避了大量的重复开发和数据管理难题，实现了由业务架构驱动的企业级系统开发。最终，全行实现了业务和数据的一体化。做这种转型的企业本来就少，而能够坚持这么久、做这么深入的企业更是凤毛麟角。

也正因此，我积累了大量的转型经验，并且出版了《银行数字化转型》一书，系统地梳理了数字化的路径和方法。除此之外，我还先后为中国体彩、贝壳金服、中国银联、中信银行、农业银行、中国银行等机构进行企业级业务架构、数字化转型培训，很开心有机会在这门课里把我的经验分享给你。

为什么要学习数字化转型？

现在，数字化已经是一个大潮流了，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》（以下简称《纲要》）的全文刚刚在 2021 年 3 月正式发布，数字化在《纲要》中占据了重要位置，涵盖了数字经济、数字社会、数字政府和数字生态四大部分，从技术到产业到社会治理，无所不包。

最重要的是，《纲要》中也明确提到“加强全民数字技能教育和培训，普及提升公民数字素养”。在这种时代趋势下，掌握数字化能力，已经不能算是竞争优势了，而是会逐渐成为起跑线问题。

即使你现在是互联网企业的从业者，也并不是就高枕无忧了。尽管你现在似乎比别人早迈出了一步，但是其实你所做的事情未必是数字化。

至于到底什么是数字化，在后面的课程里我会详细地给你分析，但可以肯定的是，如果数字化会深度改变当前的时代，甚至创造新时代，那你的工作模式，包括企业对你的劳动技能的要求也一定会改变。如果你不尽快提升自己的数字化能力，可能就没办法发挥自己的价值了，一不小心就成了落后者。

当然，如果你是在传统企业，那毋庸置疑，学习数字化就是必须要做的事情。你不转型，就很可能会被边缘化，甚至是被淘汰。因为传统企业做数字化转型已经迫在眉睫了。这绝对不是贩卖焦虑，现在“新基建”势头正盛，很有可能在未来的 5~10 年中投产大量的云计算数据中心，企业上云的速度、基于云的社会治理、营商环境都可能有很大变化。

因此，无论你是身处传统企业，还是在互联网公司工作，都不可避免地会被卷入这个数字化大潮中，区别无非是主动拥抱还是被动接受。掌握数字化的必备技术和能力已经不再是选择题，而是必须要做的事情，越早启动越好。

不过，你也不用操之过急，恨不得一下子就把所有跟数字化相关的东西学个遍，抓住什么学什么，我为什么这么说呢？

数字化转型，不必摸着石头过河

尽管数字化转型是大势所趋，但作为一个新的时代，把它说清楚并不容易。目前也只有走在转型路上的企业，而没有可以算是真正成功转型的企业。所以也有人认为，要进行数字化转型，就是摸着石头过河，没有一条可以借鉴的路径。想到数字化，你的脑子里可能就会冒出一系列的问题：

到底什么叫数字化？什么是数字化转型？和信息化的关系是什么？

我们想做数字化转型，但是该从哪里开始呢？

转型有没有什么关键技术呢？是业务主导还是技术主导呢？

我想要学习数字化，该从哪里入手呢？有啥技能需要我先学学吗？

我是个业务人员，数字化转型，我要干点儿啥呢？

……

相信这些问题你可能听过很多种答案，甚至被错综复杂的说法搅得晕头转向。之所以有这么多答案，一个很重要的原因就是不同的人有不同的立场和思维方式，结论自然也不一样。如果没有合理地设定思考方式，那大家可能总也聊不到一起，很多时候大家以为争的是结论，其实争的是视角。

实际上，恰当的视角可以帮助我们找到最合理的数字化转型路径。毕竟，它不是凭空产生的，一切都有规律可循，而且也有国家政策作指引了，不必摸着石头过河。

根据我多年做企业级业务架构的实践经验，我觉得面对数字化转型，最重要的是通过构建方法论的方式进行思考，再加上充分的观察，逐步形成自己的结论。

思维方式对于人的能力提升有巨大影响，而方法论本身就是一种富有逻辑的经验提炼与总结。构建方法论有利于你锻炼更好的思维方式，无论是用来分析数字化，还是用来研究别的，都可以。灵光乍现不能帮你提升“段位”，“平常心”也只能帮你稳稳心态，但是长期有逻辑的深度思考是很有可能真正提升自己的。

在我看来，在进行数字化转型时，最佳的思维方式就是“历史思维、生态思维和架构思维”的结合。这是啥意思呢？我来解释一下。

首先，数字化转型是向新时代的迈进，而新时代的判定既不是业务问题，也不是技术问题，而是历史问题，所以，要拥有历史思维。

所谓的历史思维，就是你要充分地回顾历史，准确地把握各个时代的特征，再把眼光放到未来去看发展方向，从而找出符合历史发展趋势的，并且能够解决当前问题的思路。大方向正确，行为才不会跑偏。

比如新能源汽车这个事情，前几年，如果我们只看新能源汽车存在的各种问题，估计好多人都不会看好它，大多数传统车企确实也都是持这样的视角。但是，如果你回顾下过去几十年积累的环境问题，再思考下碳排放对未来气候的影响、气候对人类生存的影响，那新能源汽车也许就是未来汽车的唯一出路了，所以，就有一部分人毅然决然地投入到了这个领域。现在，传统车企也都转变观念，跟进这个领域了。之前的怀疑，就是因为缺乏历史思维，这样就会摇摆不定，就很可能错失转型的机会。

跟新能源汽车相比，数字化涉及社会的方方面面，影响更深更远，如果没有点儿历史思维，还真是很容易晕头转向。

其次，数字化转型并非一个企业单独的行为，我们必须要拥有生态思维。

所谓的生态思维，就是你要明白我们所处的环境中，大家都是互相影响的，少了谁都不是个完整的生态。时代的进化是所有参与者共同努力的结果，不是一个企业自己或者一项技术横空出世就搞得定的。

举个小例子，最近海尔集团推出了一个有趣的“海尔食联网烤鸭”的场景，海尔是电器制造企业，当然不会烤鸭子。他们的办法是联合烤鸭大师傅把鸭子做成半成品，再升级海尔的烤箱程序，把大师傅的核心能力和自己的核心能力很好地结合起来。据说，海尔烤鸭场景首个月的销量就达到了一个烤鸭店一年的销量。你看，在这个场景里，烤鸭大师傅或者海尔，缺了哪个，这个生态场景也无法形成。只有大家把核心能力结合起来，才可以通过生态把市场做得更大。所以，未来的数字化社会，竞争远不如竞合，不能总想着独吞。

最后，架构思维，是你进行数字化转型的强大抓手。

数字化转型一定是个复杂的东西，企业管理本来就不容易，现在还要加上技术进步带来的复杂影响。如果毫无章法地去梳理，很容易把它搅成一个乱线团、大泥球。

这里我们就可以用到一个法宝，那就是“拆”，“大事化小，小事化了”。我们可以结构化地去拆解，在整体视图下，一个部分一个部分地研究，最后一定会把事情搞明白的。

结构化思维有一个很好的代表性模式，就是架构思维，就是指分析与梳理对象的内外部结构和关系，并且能够理清当前结构、未来结构，设计从当前结构演进到未来结构的方法和原则。它恰好也是软件开发常用的思维模式，天生就具有推动业务与技术融合的潜力。

总之，运用架构思维，沿着历史发展的趋势、关注环境的变化，你就可以有逻辑、有计划地进行数字化转型了。

而且，架构思维还可以连接方法论与实践，通过企业架构这个有力的工具去指导企业转型，依托企业架构，尤其是其中的业务架构，有效连接战略、业务和技术，最终推动企业实现全价值链的数字化转型。

怎么找到最适合的数字化转型路径？

有了这样的思维模式，你的转型就有了系统的指导，那具体怎么去规划最适合自己的路径呢？这就是我要在这门课里带你解决的问题了。

我把课程分为两个模块，分别是基础篇和指南篇。

基础篇：系统梳理数字化转型的核心知识，带你快速形成体系化认知

在第一模块，我会重点给你讲一讲怎么使用历史思维、生态思维和架构思维来分析数字化转型。

历史思维：我会带你搞懂数字时代的特征，以及给我们提供的机遇，带你全方位理解数字时代。

生态思维：任何一家企业都是处在生态链中的，因此，我会告诉你在生态中找准自己的转型定位的方法，带你看清自己的核心能力。

架构思维：说到底，转型是架构的调整，所以我还会介绍业务架构和企业架构的一套体系，带你看清楚自己企业的方方面面。

指南篇：多维度剖析转型路径，让你有规律可循

具备了转型的基础知识之后，在第二个模块，我会给你重点讲解转型路径。

我会从路径设计、战略研究、问题分析、能力对策、环境研究等多个维度，分析数字化转型必须要做的事情，并通过价值链重构来把这些内容整合起来。

同时，我还会提炼出转型的关键技术、人才培养方法，让你的转型战略真正有技可依，有人可用。当然，我还会对数字时代的技术架构、业务模式进行一些预测。毕竟，数字化转型不是一蹴而就的事情，我们必须要拥有前瞻性思维，并且做一个独立思考者，这样才有机会成为时代的引领者。

当然，做个独立思考者也是有套路的。从这个角度讲，我看问题的方法可能比我对某个问题的看法，对你更有帮助。

所以，我非常期待在接下来的课程中，把我多年的思考和实践心得分享给你，我觉得这可能比你直接看某个实践案例更有价值。因为实践案例很可能有“适用人群”和“保质期”的限制，这些限制还可能必须在踩坑之后才能发现。我希望我的这套方法论能真正帮助你少走弯路，让你的转型利益最大化。

最后，我想说的是，无论是对企业，还是对个人来说，做大做强的契机并没有几次，而数字化给了我们赶超别人的时代性机会，希望你好好把握，成为真正的引领者，而不是追随者。也欢迎你和我一起学习数字化转型，并在留言区畅所欲言，我们共同攀登到最高处。

01 | 历史思维：什么是数字时代和数字化转型？

你好，我是付晓岩。

“数字化”如今是个大热门了，聊天不谈数字化可能会让别人觉得你都落后于时代了，大到企业战略，小到铺天盖地的公众号文章，“数字化”估计都快刷爆你的手机屏幕了。当然，你也可能听过 N 种对数字化的解释了，比如：

有人从商业模式的改变上谈数字化，把用数据去驱动业务当作数字化；

有人从技术方面去谈，用 5G、中台、云上企业、物联网、人工智能社会、区块链社会等，去定义数字化；

有人觉得跟信息化没啥区别，已经搞了几十年的信息化也是数字化；

也有人觉得未来变数太多，没法预测，应该“摸着石头过河”，探路探出数字化。

你有没有发自内心地接受某种解释呢？如果某一天，你被同事或者领导叫住了，让你给他讲讲到底什么是“数字化”，到底怎么做“数字化转型”，你打算怎么讲呢？

数字化怎么说都是个面向未来的话题，未来也还没真来，谁也难说自己解释的就一定是对的，所以，这就需要咱们广泛地思考下。面对复杂问题的时候，咱们都清楚，切忌跟风跑、人云亦云，得静下心来深入思考。

这个时候，就要用到历史思维了。我在开篇词里讲过，历史思维就是指从历史发展的角度来看问题，毕竟，数字化技术不是从石头里蹦出来的，前面还有农业、工业和信息化三个技术时代，只有与历史做比较，我们才能纵深地去思考和看待数字化。

那么，今天我们就一起到历史中找找规律，看看这三个时代都有什么特点、有什么趋势；然后，从这些趋势和特点中，看看能不能找到数字时代应有的方向。“日光之下并无新鲜事”，人类社会的发展是“螺旋式上升”的，历史总会给我们提供一些关于未来的线索。多了解了解历史，你对数字化肯定会有更深入的理解。

已有的三个技术时代

我们知道，农业时代、工业时代和信息时代，是从技术的角度来划分的。那我们就先从技术的角度，去看看它们对人类生活和生产方式的影响吧。

农业时代最漫长，最早的种植性农业大约出现在 1 万年以前。农业时代的主要特征，当然是社会经济以农业为主，是土地密集型和劳动密集型的，国家实力的象征往往是土地和人口。

从技术角度看，农业是要在一块比较固定的土地上工作，所以，除非发生大的自然灾害或者战争，否则，“老守田园”“日出而作、日落而息”，跟随季节变化安排农活儿，就是最常见的生活方式。因为技术发展慢，所以社会的变化也慢。

工业时代的历史就短得多了，公认的开端是 18 世纪 60 年代。从棉纺织业开始的技术革新，使得社会转变为资本密集型和劳动密集型，工业逐渐取代农业成为社会经济的支柱。只用了 200 年左右的时间，工业时代就魔术般地彻底改变了人类社会的面貌，不断出现的千奇百怪的机械设备带给人们强烈的时代冲击，蜡烛变成了电灯，马车变成了火车、汽车，真人表演的歌剧变成了留声机中的唱片。

从时间上衡量，工业社会变化比农业社会快得多。即便只以人类平均 60 岁左右的寿命去衡量，也可以很直接地感受到从农业时代进入工业时代的转变。任何一个普通人都能见证到，时代不同了。

信息时代是最后出现的，我倾向于认为开始时间是 1946 年，也就是世界上第一台可编程电子计算机的诞生时间，毕竟是计算机让信息化具备了可能性。信息时代发展的速度比工业时代更快，在这 70 多年的时间里，计算机和网络已经大幅改变了我们的生产和生活模式，大到军队作战、企业生产，小到点个外卖，信息化、网络经济带给我们的变化都是清晰可见的，而且变化也是频繁的。

信息时代的特征是网络密集型和信息（知识）密集型的。掌握了网络和信息这两个资源，就意味着拿到了快速成长的钥匙。这是互联网企业的成功带来的启示，也是我们常说的平台化的意思，通过网络把更多的参与方连接起来，获得更多的信息，让交易更快达成，也就产生了“增长飞轮”。

不信的话，你就盘算下咱们今天看到的国内外互联网头部企业的年龄，大多数只有十几、二十岁，还有些不到十岁，“增长飞轮”效应带来的成长速度是信息时代特有的。

经过刚刚的简单回顾，我们可以意识到这样一个问题：想界定一个新的时代，我们最好是去观察人们生产和生活的变化，抓住对人们的生产和生活产生最大影响的技术特征。如果是一个新的时代，那就必须像农业时代走进工业时代、工业时代走进信息时代那样，确切地给人们的生产和生活方式带来普遍的变化。

这样，我们也就掌握了判断数字时代的标准，也知道了“转型”是要改变人们的“行为习惯”。否则，人们对转型的获得感、参与感又从何而来呢？老百姓都感受不到变化，也就谈不上走进新时代了。

到这里，你再听别人讨论“数字时代”“数字化转型”的时候，就可以用“是不是足以广泛改变人们的生产和生活”去判断他们的定义是否合适了。

时代中表现出的趋势

你肯定会问，只要看清楚历史就能彻底理解数字化时代、做好数字化转型吗？当然不是。除了要清楚地知道时代特征，我们还必须找到发展的规律。只有这样，我们才能清楚朝着什么方向推进数字化转型。

那么，要正确地实现数字化转型，我们该掌握什么规律呢？我认为，主要有两条。

第一，人们一直在努力打破空间对人类活动的限制，尤其是距离上的限制。

我们看一个例子。假设你现在在上海，要和一个北京的朋友当面讨论一个重大问题。农业时代，我们得使用步行、骑马、坐马车或者坐船等方式来解决长途旅行的问题，从上海到北京大概得用一个多月的时间；到了工业时代，我们有了火车、飞机，使得京沪间的当日往返成了可能；而到了信息时代，我们可以直接通过视频聊天，来达到面对面沟通的效果。

距离给人们带来了很大的不便，仔细观察你就可以看到，人们无论是在生产还是生活方面，都在持续努力突破这种限制。所以，数字化转型也需要保持这个方向。

第二，个体能力在持续增强。

在农业时代，尽管传统文化看起来光芒灿烂，但是大多数劳动者的受教育水平并不高。毕竟农业时代基础教育差，东西方社会都可以说是以文盲为主的社会。知识有限，每个人能做的事情也就有限。

但是工业时代，教育水平提升了，人们的自然科学知识、技能都有了很大提升，对社会和事物的认知和改造能力都变强了，自我意识也逐渐增强。

信息时代，不仅义务教育普及，大学教育也增多了，人们的知识越来越丰富，可自由获得的信息也越来越多，我们看到越来越多的个体创业者、创造者。随着个体能力的增强，个体经济、弹性工作逐渐成为发展的趋势，而这种趋势要求人们必须具备高效获得更多信息的能力，同时又不会被爆炸的信息压垮。

数字时代也应该延续这个趋势，软件可以很好地封装人类已有的知识和技能。所以，在数字时代，软件会比今天多得多，而软件增多的目的，其实就是为人们赋能，让人们可以节省学习时间，更快地做更多的事情。

这两个发展规律，不管你有没有注意到，都已经融入到了我们的日常生活中，改变了我们生产和生活方式。所以你看，在我们思考时代这样的“大问题”时，这才是我们应该注意的“小细节”。如果说我们要从技术发展的角度去考虑时代问题的话，也可以从这些“细节”中观察出，技术应该沿着什么样的方向发展，才可以给我们带来符合历史发展规律的帮助。

从农业时代、工业时代和信息时代的历史回顾，以及这三个时代趋势的分析中，我们已经知道，时代的变化应当是可以被确切感知的，还要满足一些规律性的发展方向。那么，到底什么是数字时代呢？啥是数字化转型呢？

首先，我还是得强调一个事实：对数字化转型和数字时代的认知，不能局限在某项技术或者某个企业的范围内，否则自己的视野就会被限制住了。

这就像我们技术人常说的“拿着锤子到处找钉子”。但钉子不是未来，我们更不是在给锤子找未来，而是要琢磨未来还有没有钉子，还要不要锤子。

未来永远是“想象密集型”的，但我们要合理地去“想象”，而不是空想，这就是为什么我特别强调，一定要结合历史看这个问题。

这个逻辑在你的头脑里扎根以后，就可以跟着我一起从时代特征、时代发展趋势的维度，去给“数字时代”和“数字化转型”找到一个合适的定义了，也看看是不是数字化真的会带来一个新时代。

到底什么是数字时代和数字化转型？

首先，从时代的特征来讲，数字时代是数据密集型和软件密集型的。

数据是最重要的生产资料，这不仅是因为数据可以用来分析和驱动业务，更重要的是，从技术角度来讲，以软件为基础的一切都是用数据建造的，包括软件自身的存在形式也是数据。数据就像今天的砖瓦灰沙石、钢筋混凝土，是建筑材料，这是数字时代不同于以往的一个特点。

而海量的数据要被技术手段处理，尤其是软件，所以，软件是这个时代最重要的生产工具，生产工具和生产要素的变化合起来就是生产力的变化。

这也是跟信息时代最大的不同。在信息时代，数字经济还没有成为最主要的经济形态，没有达到工业的地位，但是在数字时代，数字经济将成为最主要的产业。当然，这不意味着工业的消失，因为工业还是维持社会运转的基础，但是工业也将成为数字化工业，就像农业在工业时代升级为机械化农业一样。

其次，从发展方向上看，数字化会通过虚拟空间和体验类技术充分赋能个体。

数字化包装过的知识，可以作为软件能力被人们更好地应用。当然，这不会像电影《黑客帝国》中的主角们瞬间学会开飞机、格斗术那么酷炫，但是，像手机逐步替代单反相机这样，让更多人具备基本摄影能力是没问题的。

数字化可以极大程度地打破空间限制。与物理世界具有良好互动能力、可以有更好全真体验的数字化，至少会让我们居家办公也一样能感受办公室环境，没必要为了见个面跑上半个中国。逼真的体验会形成有史以来最为灵活的生产组织形式、社会活动方式，这是生产要素流动最便捷的方式，尤其是对人这个最重要的生产要素而言。这是可以预见的、突破空间限制为个体赋能的最强形式。

不要小看《头号玩家》中那个眼镜的力量，它背后连接的是广袤的、无所不达的虚拟空间。它所代表的数字社会形态，是未来 20~30 年技术上可以初步实现的，能够给生产和生活形态带来巨大改变，并且可以被大家直接感受到，让大家有充分的参与感和获得感。

虚拟现实、数字孪生等技术可以带给我们的不只是游戏，高水平的数字化完全有能力保证人们在虚拟空间中获得与物理世界相同甚至更好的体验，所以，数字时代一定是个超级体验时代。而围绕超级体验，企业的服务模式也必然会发生很大的变化。

分析了这么多，咱们最后给数字时代和数字化转型下个定义：数字化就是指通过各类手段，将人类行为最大限度地向虚拟空间转移，并在虚拟空间中完成与物理世界的必要互动，这里既需要技术手段，也需要业务、法律等非技术手段的支持，数字时代就是以智能体验类技术为特征的技术时代；而数字化转型指的是从当前信息化环境下的人类行为、组织形态向数字化环境下的人类行为、组织形态的转变过程。

总结

数字化是人类社会的进化，它绝不仅仅是一个企业的问题，也不是某一项技术的问题，而是时代的变迁。这一点是我们在谈论数字化、数字时代、数字化转型时，要首先弄明白的一个问题。

所以，今天这一讲，我们从时代发展历史和规律的逻辑出发，一起分析了农业时代、工业时代和信息时代的特征，以及三个时代表现出的两个发展趋势，同时我也跟你分享了我理解的数字时代和数字化转型。

我把这一讲的核心知识点总结到了一张图片里，供你随时学习：

最后我要再强调下，技术也有技术的历史，它是更大范畴的人类历史的一部分，或者说一个视角。孤立地看技术，会迷失方向，容易犯拿着技术到处找场景的老毛病。都要见证新时代了，还是要目光长远些、宽广些，多想想北宋文学家王安石《登飞来峰》中的那句诗：“不畏浮云遮望眼，自缘身在最高层”，站得高，自然看得远。

思考题

请你尝试下深度思考，然后自己给数字化转型和数字时代下个定义，或者是转发下你所认同的定义。

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你把它分享给你的朋友或同事。

02 | 生态思维：企业怎么找准自己的定位？

你好！我是付晓岩。今天，我想和你聊一聊，在数字化转型中，企业必须要用到的生态思维。

说到生态，也许你立刻想到的就是跟每个人都息息相关的环境问题，比如小河的污染、气温的持续上升、沙漠化等，可以说，这些问题很大程度上都是粗放的、单纯求快的发展思路导致的。这种因果循环不是自然界才有的东西，在我们的商业领域、企业管理，甚至是技术领域，都是存在的。

每个企业都生活在一个超级大的生态里，无论是世界 500 强，还是街边小店，如果处理不好自己的商业环境，都很难经营下去。进行数字化转型，更是牵一发而动全身的事情，要想获得长远的发展，就必须用到生态思维。所谓的生态思维，也就是以互相影响为前提、以互惠互利为目标的思维模式。

所以，今天，我们就来了解下企业经营中的生态思维。我会借助实际的例子，帮助你理解正确运用生态思维所产生的效果。同时，我还会告诉你怎么运用生态思维，包括在生态中找到自己的核心能力、建立良好的生态关系。

企业经营中的生态思维

任何一家企业，无论是否明确地提倡生态思维的理念，实际上都在实践着这样的发展思路，比较典型的 2 个表现就是供应链和平台模式。

先说供应链。供应链代表了商业环境中跟你关系最密切的一群小伙伴，这些小伙伴发展得好不好，你如何处理跟他们的关系，都会影响到自身发展的稳定性和服务能力。所以，企业都很重视供应链管理，越大的企业越是如此。

这么说可能不是特别容易理解，我借助苹果公司的例子来给你解释下。

苹果公司可以说是供应链管理中的典范，全球著名顾问机构 Gartner 每年会选出全球 25 家供应链管理最优秀的企业，苹果公司连续 10 年入选，可见功力深厚。

苹果公司的供应链至少涉及 200 家企业、800 多个工厂，分布在 20 多个国家、几百个城市，可以说是相当复杂。而他们的管理相当深入，他们会对合作企业的产品设计进行控制，不允许合作方有“黑盒”存在，合作方对苹果公司几乎是透明的。据说，他们曾经派驻 2000 多个工程师到富士康工厂，对他们进行设计、生产等细节的深入管理。控制得越深入，他们的设计要求也就越容易得到满足，生产组织能力也就更强。

你想，如果苹果公司要发起某种企业级的转型变化，那这些受到其深入控制的供应商也很难不受其影响；反过来，如果这些供应商的某些能力跟不上，也会制约苹果公司的战略实现。

所以，在互相影响的生态下，任何一家公司都不能只考虑自己家的事情，而忽略了别人可能带来的影响。供应链管理，是我们做数字化转型不可忽视的一环。

除了供应链管理，平台模式也是必须要考虑的因素。

平台模式现在非常流行，很多商业平台都是在努力连接更多的交易方，所以平台模式的本质其实是生态构建。

这是什么意思呢？我借助电商 App 的例子来解释下。

电商 App 就跟我们身边的菜市场一样。它们通常会提供去菜市场买菜的三个基本功能：

提供各种商品，满足你的挑选需求；

提供聊天功能，满足你砍价的需求；

提供支付功能，让你可以支付菜钱。

阿里最初的淘宝、阿里旺旺、支付宝就是这样的组合。不过，这些电商 App 的功能远远超过了菜市场。比如说：

它们会通过增加 App 的功能、增加商品种类、举办促销活动等方式，去优化购买者的用户体验；

它们还会通过帮助零售商优化在线店面设计、提供营销分析、库存管理、商业导流等方式，优化销售者的商户体验；

还会通过加强物流管理、连接更多技术服务商等方式，提高配送能力和技术供应能力。

你看，这就相当于通过平台把所有相关的参与方都连接起来，形成一个各方都可以获得利益的生态圈子。参与的人越多、体验越好，平台发展就越快；平台发展越快，各方从平台上获得收益的能力就会越强。这跟建立生态环境是一样的，都是在努力形成广泛连接和正向反馈。

了解了供应链和平台模式的重要作用，相信你对企业所处的生态环境就有了明确的认知。各个相关方不仅会相互影响，也会有各自的分工和位置。而决定分工和位置的，就是企业的核心能力。

如何在生态中找到核心能力？

其实，找核心能力就是在决定什么东西应该自己做，什么东西要留给别人做，也就是在定义自己跟别人的关系。从生态的角度看，就是在定义自己跟别人的生态联系。

要找到核心能力，你必须要清楚 3 个问题。

1. 企业不可能什么都做

这一点看起来就是个常识，但遗憾的是，仍然有很多企业因为盲目扩张业务，走了不少弯路。

举个小例子，美国就曾有一些制造业企业试图进行水平方向的扩张，将重要的上游生产能力吸收到自己的集团内，完成集团化的供应链整合，结果却导致了巨大损失。比如说，美国的福特汽车曾经拥有钢铁企业和矿山，以更好整合自己的供应链上游，但是经营管理成本却超过了收益，最终又放弃了这种模式。

所以，无论你是什么样的企业，大包大揽、什么都做只会让自己的精力过度分散，让企业内部的结构过于复杂，这样不仅会消耗大量宝贵的资源，而且收益甚小。

2. 企业的核心能力不太好定义，而且还会发生变化

既然不要什么都做，那自己做什么呢？答案似乎很简单，核心能力留给自己，其他留给别人。但是怎么判断什么是核心能力呢？

这个问题比较主观，对于不同企业来说，核心能力自然不同。我来跟你分享一下我的思考。

因为我长期在银行工作，所以，我就老是在想，什么是银行的核心能力呢？

是服务吗？如果是服务，那我们专心提升网点服务品质、柜员服务能力、客户经理的服务技巧、手机银行的用户体验，客户量和业务量就会显著上升吗？答案似乎又不是。因为不断有银行在这方面推陈出新，但是，这么多年来，国内银行中的圈层排名很少有变化。

是风控能力吗？似乎也不是。相同规模等级的银行，风控能力都接近，即便超越了相应规模等级的水平，也很少有银行可以跃升到上一圈层。

所以你看，即使你在这个行业深耕多年，也很难定义核心能力。而且，核心能力还很容易变化，即使你当下的定义是正确的，也会随着形势的发展进行调整。

还是以苹果公司为例。苹果公司一度将手机设计作为自己的核心能力，但是后来，它又把核心能力向硬件制造上拓展了。截至目前，苹果公司已经搞了 10 多年芯片研究，至少收购了 6 家企业。在 2020 年 11 月，还发布了首款自主研发的功能强悍的 Apple M1 芯片，这导致其与 Intel 将近 15 年的合作要结束了。为了保持对硬件的控制，苹果公司的“自研”也是越来越多，这也说明，它对核心能力的定义在变化。当然，苹果公司即使变“重”了，也不会什么都自己造，那是没有必要的，它只是从整个生态的角度不停地观察，什么东西掌握在自己手里更合适。

通过这两个例子，你应该也感觉到了，核心能力不好定义，而且还会发生变化，所以，我们需要放眼整个生态，做好自己的权衡，案例只能用来说明道理，却不是你可以简单照搬的，因为案例往往只能介绍亮点，而真正铸就这个亮点的很多细节问题谁都讲不出来，这也是我认为对标分析要谨慎的原因。

数字化转型这个大工程往往需要数年之久，所有参与方在战略制定、方法讨论、架构设计、项目执行、任务协调、工程返工等方面都有着企业特有的烙印，可以参考，但不能盲目模仿，而且还要随着时代而变。

3. 企业的核心能力也有可能来自最初的弱项

很多人都认为应该从成功处下手找核心能力，把一技之长做到无人能及，是建立核心能力的不二法门。这个思路没问题，但是可能并不全面，因为“胜利”容易冲昏头脑，找准成功的原因还真没有那么简单。

反过来看，从“痛”的地方寻找可能会更准确，因为痛觉往往会更清晰。

比如互联网公司大力发展 X86 的分布式架构、发展云计算，不是因为他们擅长，毕竟他们原来也是小白，只是因为他们在发展初期资金有限，实在是买不起那么多的大型主机，大型主机就是他们的痛处。如果都是通过持续采购大型主机去承担业务扩展的要求，那可能业务还没做大，公司就先破产了，所以，弱项经过长期努力，反倒可能成为“绝技”。

总之，核心能力是决定企业生态地位、适应生态变化的关键，企业不可能什么都做，因此务必要做好对自己最重要的事情，而这个事情的确定必须从整个生态去看，而且还要动态调整。

数字化转型是全社会的转型，不是只有你自己的企业想这么做，在这个大背景下，生态可能又会发生很大的变化，“不变”真的应不了“万变”，一定要在新生态下找好自己的核心能力。

如何建立符合一般生态思维的外部关系？

有了核心能力，还得做好跟别人的连接，处理好跟别人的关系，才能保持健康的生态，那咱们就来看看怎么建立外部关系才合适。在我看来，主要是两个原则：开放边界；互惠互利。

原则一：开放边界，互相连接

作为一个大生态来讲，这个世界是普遍联系的，我们都不可能脱离别人而实现自我成功。闭门造车，是做数字化转型的大忌，所以，我们必须要开放边界，重视和相关方的连接。

近两年很火的“开放银行”，就是传统行业认识到开放边界重要性的一个好例子。

商业平台和银行服务的是同一个客户，都讲体验至上，那么，如果在它们之间搞水火不容的业务边界，显然是在割裂以客户为中心的“生态”。而开放银行这种理念，就意味着银行把自己的业务能力 API 化，封装成可供调用的服务，嵌入到其他商业平台中，结合场景提供更及时的金融服务。

毕竟，对银行来说，把老百姓的生活场景数字化不是它的强项，如果要发展起来，就必须搞实打实的跨界，但是隔行隔山，没那么容易的；对于商业来说，金融服务的监管越来越严格，如果不好好联合银行，平台的生态也无法完整。所以开放银行，不仅解决了银行现在由于客户生活场景大量数字化，而导致的银行离客户有点远的问题，也提高了平台的用户体验，对双方都好。

不仅是开放银行，对于任何企业来说，开放边界都是现在的大势所趋。只有良好的边界连接、场景连接，才能不断提升客户体验，以客户为中心建立 360 度的客户服务能力，任何一个企业的“缺席”，都可能会造成客户体验的“割裂”。

原则二：互惠互利，而非“赢者通吃”

很多人认为，自然进化是一种单纯的竞争，生物生存下来就是竞争获胜的表现。其实，这种理解有点儿偏差，物种之间既相互制约，又相互受益。进化中既有通过竞争夺取资源的一面，也有通过共同节约资源保持关系稳定的一面，绝不是“有你没我”。说白了，自然界不是只有简单粗暴，还有“和谐发展”。

对于企业来讲，“赢者通吃”也许会带来一时的豪爽，但是，物极必反，没有所谓的“强者恒强”。数字化转型过程中，谁都有可能暂时领先，但如果因为领先就为所欲为，则有可能导致“生态失衡”，最终祸及自己。

比如，国外的科技巨头们都曾获得过某些方面的垄断优势，从而开始进行捆绑销售、滥用信息、不正当竞争等行为，也都曾经或者正在应对持久的反垄断调查与诉讼，这对国内企业的发展也是个启示。企业搞数字化，还是应该以互惠互利为目标，这才是长久之计。

总之，任何一家企业都不是孤立的，在进行数字化转型时，必须要在整个生态中考虑问题，积极开放边界，以互惠互利为目标，这样才能获得长远的发展。

为了能够更好地帮助你理解生态思维，我画了一张可以用来做生态分析的业务背景图，你可以用它来帮助自己建立一个观察生态的视图，而不是只看到自己的左邻右舍。

我简单解释下这张图。最内圈的是围绕个体消费的生活网络，第二圈就是支持生活网络的生产网络，第三圈是同时支持两个网络的金融网络，最外圈是关注着整个社会的治理网络。你可以对照着看看你所在的企业以及你自己在什么网络中，看看跟哪些类型的企业有联系，他们有什么能力，你的企业有什么能力，怎么定位自己、发展自己，是不是有机会建立更广泛的连接，拓展新的商业机会。

总结

好了，我们来小结一下。

数字化转型要用到生态思维，生态思维强调的是万事万物互有联系，互相影响，所以关起门来搞数字化不是正道。

既然互有联系，那就要考虑好什么是自己的核心能力，而且还得经常思考，因为核心能力不仅不好定义，还会发生变化。基于核心能力的定位，处理好与他人的关系，这需要保持开放，同时也要避免过度的竞争。过于强烈的竞争意识，无论是对企业，还是对个人而言，都是不必要的。

思考题

学完了今天的内容，你应该很清楚生态建设的重要性了。那么，你知道什么得益于生态建设的企业的成功案例吗？

欢迎你在留言区跟我们分享你知道的案例。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你把它分享给你的朋友或同事。

03 | 架构思维：数字化转型如何落地？

你好！我是付晓岩。

前面两节课，我们学习了历史思维，弄清楚了数字时代的特征和要注意的发展趋势，同时，我们还学习了生态思维，找到了建立核心能力和生态关系的思路，那么，我们怎么把这些认知和思路落地呢？这就要用到架构思维了。可以说，架构思维是这门课里最核心的、起到方法论与实践连接作用的思维模式。

所谓的架构思维，就是采用架构的视角去思考问题。简单来说，架构就是结构和关系，包括一个事物由几部分构成，各部分之间是什么关系，设计这些关系和演进的原则是什么。那架构视角，也就是从结构和发展的角度看待事物，不仅要看到当前的结构，也要看到未来的结构，并搞清楚怎么从当前的结构走向未来的结构。能这么看问题呢，就是架构思维了。

数字化转型其实也是企业从当前状态走向目标的过程，也需要在一定的指导原则下进行演进，所以，架构思维是做数字化转型必不可少的一环。

那怎么把架构思维应用到转型上呢？具体点说，就是关注两个层面，一个层面是架构设计，要关注全面和结构这两点，架构设计要具备全局视角，结构要清晰；另一个层面是架构管控，要关注灵活和演进这两点，要注意短期的应变与长期的求变。数字化转型是企业整体的马拉松式转型，架构思维的全面、结构、灵活和演进这四个关键点给我们提供了方向。

接下来，咱们就先聊聊第一个特征，全面。

全面

所谓的全面，就是你要努力从全局视角看问题，以充分识别会对设计产生影响的东西，避免遗漏掉关键环节。我们来重点聊聊全面的重要性，以及如何做到全面。

为什么要全面：范围决定设计

一提到架构，很多人会想到在网上搜出来的那些画得很牛的架构图，别管多大的企业、多少信息，都能浓缩在一张图里，所以，人们经常会觉得抽象能力是架构首先关注的。但实际上，全面才是最重要的，因为你看到的范围，决定了你的设计会是什么样子。

举个通俗的例子。这就像你梳理手边工作的优先级一样，当你有 5 件事要做时，你会给它们排个序，如果这时候，你突然有了 10 件事，你还会保持原来的 5 件事的排序吗？估计会变。如果很不幸，塞给你 20 件事儿，那排序又得变了。你看，范围不同，事情之间的权重，也就是它们在整体中的位置就不一样了。

在设计企业架构时，你梳理一个环节和多个环节，所对应的设计目标也注定是不一样的。

就拿汽车生产企业来说，如果你只梳理轿车的生产线，会得到一个设计结果；如果你再梳理越野车的生产线，并尝试进行整合设计，你会得到另外一个设计结果；如果同时梳理了汽车的设计过程、生产过程、销售过程、售后客户信息的持续采集，并尝试进行打通的设计，你又会得到一个设计结果。

这些结果会分别对应不同的设计目标，比如，单一生产线的优化、多生产线的协同优化、企业生态视角的全局优化，显然，最后一个目标才是数字化希望达成的，同时也是企业架构最有价值的目标。

架构思维的全面性，简单来讲就是一句话，“不谋全局者，不足谋一域”。每个企业的价值创造都是一个完整的过程，比如从客户分析到产品设计到销售，再到售后服务，这就是企业的价值链，任何一个环节的缺失都可能导致客户服务能力的欠缺。只有在价值链的引导下，对每个环节进行充分分析，才是真正做到了全面。

如何做到全面？

看到这里，你可能会问，这么多东西，怎么可能一次就想全呢？

其实，这个问题正是对做企业架构设计的一个严重的认知误区。很多人都把企业架构设计当成了请咨询公司搞一次企业架构项目的交付物，但实际上，这种最初的集中性设计只是起点，企业架构需要持续的积累和完善。

人的能力总是有限的，哪怕把很多人加起来，也不可能把能力放大到无限，所以，每一次的架构设计都有可能是不完整的。

有的时候，是“看不到”导致的不完整。比如，有个业务环节或者规则被“集体遗忘”了，直到新的业务人员做测试时才发现，甚至有可能上线了之后才发现。这种事情对任何一种设计模式而言，都是有可能出现的，什么模式也解决不了“看不到”的东西。

有的时候，是“看到了但做不到”导致的不完整，尤其是在处理跨部门需求时，比如银行中常见的信贷类客户限额的集中管理，如果找不好牵头部门，或者各部门对原有管理模式的改变意见不统一，那首次架构设计中集中的限额管理就会成为一个空缺，只能等以后再填补了。毕竟，每次做项目都有时间限制，谁也不能一直等下去。

这样的情况会有很多，所以，要持续对首次设计达成的企业架构进行迭代，形成无限接近完整的企业架构。依靠这样持续完善的企业架构，整个企业对架构师都是可视的，这能够更好地保证架构师每次设计的合理性。而每次的合理设计，也会对企业架构的完整性形成有益的补充，形成良性循环。

所以，要做到全面，一是要靠价值链搭建起完整的分析框架，二是靠架构自身的持续完善来保证。

但是光把东西看全了还不行，还得理出关系来，下面咱们聊聊第二个关键点，结构。

结构

架构这个词是来自于建筑行业的，原本指的就是房子的结构，所以，一谈架构就离不开结构。关于结构，有两点你应该记住，结构分析的目标是为了更好地实现业务的想法，而做好结构分析，靠的是有目标地拆解。

没有结构就没有实现

我们不仅要全面地看一个企业，更重要的是，看到企业准确或者合理的结构，这是由架构的目的决定的。毕竟，我们不是为了画架构图而去研究架构的，是要通过架构设计准确地理解企业的内部结构和构成部分之间的关系，这样才能确保我们的需求实现是准确的。

这么说可能有点儿抽象，我拿买房子这个事情来解释下。假如你买了一所房子，那怎么让房子的具体使用符合你的美好设想呢？这就开始进入架构设计阶段了。

首先，你要考虑，哪个房间是主卧、哪个是次卧、哪个是书房，这算是粗粒度的架构设计。在粗粒度设计之后，你还得考虑更细节的架构设计，比如，沙发怎么摆、电视怎么摆、放不放鱼缸，等等，这些问题可能是关联的。假如你希望客厅放个大鱼缸，那冰箱可能就未必放得下了，得换个地方安排冰箱。

企业架构也一样，价值链的基本活动上有企业的核心生产过程，比如产品设计、产品制造、质量控制，支持活动上有客户管理、财务核算、营销管理等内容，可能都需要设计不同的业务系统进行支持，系统与系统之间也会有相互关系，比如数据的共享、业务的协同等，就跟你设计房间一样，需要给不同的需求安排个位置。

做好结构设计，就是确保你的想法会落实到各个组成部分上，通过考虑它们之间的相互关系和搭配，确保实现你的预期目标。

一定要有目标地拆结构

说到这儿，问题就来了，企业的结构一般很复杂，规模也不小，怎么才能实现对结构的清晰梳理呢？这就要提到结构化的核心了：有目标地拆解。

结构化是我们应对复杂事物的有效办法，太复杂、规模太大的东西，要想搞明白，就要拆碎了看，大事化小才行。

咱们继续来设计房子。如果让你一下子说出你要买多少家具，你能说出来吗？估计挺难，但是，你可以通过定义好每个房间的设计，再统计出你最终要买的家具，这就是通过结构化把复杂问题分解开来处理的思路。

结构化能同时降低你想法的复杂度和企业的复杂度，因为你把它们都拆碎了，但是也保证了你不会因为拆得太碎而忘记了最初的、最顶层的设计目标。因为架构思维的拆不是乱拆，而是逐层分解、由粗到细、有结构地拆，最终会把理想的目标落到具体的细节上。

比如，想提高企业的生产效率是不是一件很复杂的事情？对某些行业来讲，复杂度甚至有可能超乎你的想象，你只有把企业所有业务环节都梳理出来，一环一环地去拆解，去奔着提高效率的目标进行改进，才有可能最终实现这个目标。比如丰田的精益生产，那是细致到一个操作动作的级别的拆解，没有同样的付出，就别指望同样的效果。

回到数字化转型这件事上，我们的转型战略、企业的结构，都是挺复杂的东西，如果不尽可能完整地分析我们的企业，那数字化转型可能就会有盲点。比如说像安全保障、远程办公之类的事情，你之前可能觉得影响不大，但是在疫情防控时期，它们就非常重要了。如果不结构化地分解我们的企业，那就很难形成具体的、可落实的设计。

全面和结构，是做架构设计的核心。可以说，做到了这两点，你的架构就考虑到了大多数相关方的利益，能够为技术侧提供良好的指导了。

但是，环境一直在变，任何架构都不会是一成不变的，从短期来看，好的架构必须具备灵活性，从长期来看，必须是不断演进的。下面我们就先来聊聊什么是架构思维的灵活性。

灵活

传统架构的管理有严格的变更控制，这经常会让人觉得架构很死板，一旦做出来轻易就不能变更。这其实是误解。管理严格是希望变更不要过于随意导致整体设计混乱，但不是不允许变，尤其是在思维层面，架构的灵活指的就是要及时接纳变化。因此，对架构思维的灵活性，你要注意两点，一是架构需要经常调整，二是别把架构搞成呆板的管理。

架构是需要经常调整的

架构思维要考虑全面、要关注结构，从实操上来讲，这要求挺高的。你想想房间设计这个事儿，夫妻俩都有可能在装修上存在巨大分歧，更何况一个复杂的企业呢？设计本身要覆盖的范围越大，考虑得越多，引起变化的因素也会越多，所以，灵活就很重要了。

我来举个例子说明一下这个事情。假如 B 部门的一些需求可以与 A 部门进行业务整合，你提出了解决方案，评审也通过了，但是，在实际执行的时候，B 部门却发现与 C 部门的部分业务活动做整合也可以，而且实施起来更方便，比如这两个项目团队之间更熟悉，沟通更方便，A 部门在具体做的时候也出现不太愿意配合的苗头，等等。

这个时候，怎么做呢？那就调整一下呗。这种等效的变更应该是随时允许的。

另外，有时也会出现一些与设计目标不符的情况。比如说要替换一个遗留系统，大家都挺用心，但是，无论是业务分析，还是逆向工程都搞不定。如果不是迫在眉睫，这种也可以停掉。

当然，在现实的架构工作中，设计目标与实现条件有严重冲突的事情相对比较少，架构师对自家的实现能力不至于心里没数。往往是架构设计完成后，实现过程中发现了更多的细节需求、新需求而产生的架构调整，只要经过适当的评估，这都是可以灵活接受的。

不能总想着架构是不能轻易调整的，灵活对架构思维而言非常重要，甚至可以说是架构思维的生命之源。这么说并不夸张，谁愿意花大价钱搞个做出来就不能动的东西呢？这也是我做企业架构越久，体会越深的东西。

不要把架构搞成刻板的管理

很多人都把架构看成是一种管控，甚至抱怨架构的约束、限制、死板，这其实是把架构的执行问题当成了架构的缺陷，这是非常不正确的架构观。

曾经我也以为架构离不开严格的管控，不然，搞具体实现的人想怎么干怎么干，那我还做整体设计干嘛呢？架构考虑了全面和局部的关系，具体实现的人往往只考虑局部，不是应该听架构的吗？就像打仗，前线的小分队确实更了解自己的战况，但是都让小分队说了算，还要总参谋部干什么？还有人能对整个战场负责吗？局部胜利未必会赢得全局胜利，有时候还需要让出局部利益才能达成全局胜利。

但事实是，这么想的话可能就搞错了路径，架构要保证落地，不是单靠对大家的严格管理做到的，是因为架构设计本身适应了环境和目标的要求才做到的，也就是说，是因为设计正确而做到的。可以用企业管理再类比下，企业经营的得好，不是因为所有人对总经理都唯命是从，而是因为决策本身是正确的，大家顺着正确的方向才把事情做对了，单纯的严格管理并不能保证方向的正确。

所以，架构不是为了控制，更不是为了追求所谓的稳定，而是为了适应，这就是架构思维强调灵活的原因。管理上经常讲弹性、柔性，其实架构思维也一样，也是很需要弹性的。

但是，这种灵活性总体来讲还是一种“应变”，是架构为了实现当前目标而需要具备的弹性，属于局部的微调。灵活可以看成是处理当前困难的原则，但是处理长期问题，就要讲求演进了。

演进

就算你灵活处理完了当前问题，架构也不是可以躺在那里高枕无忧了，世界每天都在变化，你肯定不能停留在原地。

举个例子。互联网公司的架构管理能力还是很强的，他们很善于灵活应对当前的变化，但是即便如此，还是会 5 年左右出现一次大的整体架构层面的调整，这种调整经常被称为“架构演进”。这种调整都是以满足快速增长的业务目标为导向的，毕竟，支持 1 万用户与支持 100 万用户、1 亿用户，所需要的架构有天壤之别。

以前，这种调整经常被解读为技术层面的，比如从单体架构转进到微服务架构，从使用主机到使用 X86，从集群到云，但是随着“中台”的出现，渐渐把业务、组织结构和技术架构的变化也放在一起解读了，还扩展到了企业文化。

所以，这些互联网公司的演进，其实也可以看成是企业架构的整体演进，而不只是技术架构的演进。

这个道理也可以用于解读传统企业的架构演进。传统企业之所以演进没有互联网公司快，其实也是因为业务增长速度没有互联网那么快。

那么，这几年为什么又纷纷提出要更新架构，搞数字化转型呢？其实也是因为互联网公司带动了社会环境的变化，太多的人和企业都在网上活动了，这种环境的变化必然导致业务的变化，进而催生架构的演进，这也可以算是一种主动和被动交织的“求变”演进。

数字化转型不正是这样吗？有些行业有比较成熟的信息化建设，就像银行业、制造业、通信行业等等，也有常年耕耘在这片领域上的技术服务商，但是，信息化还没有达到全行业都过剩的时候，数字化就已经悄然启动、加速快跑了，原有的系统我们会因为建好了就不再动了吗？

你不敢，因为只有努力提供最好的服务，你才能在生态中保持合适的位置，才会在历史中延续下去，这是运用架构思维时必须掌握的点。

架构思维不是追求一次设计任务的完成，而是考虑持续的适应和生存，演进的方向就是持续满足业务或者说战略的目标，而能够为此主动发起变化，才是最好的演进方式。这里我给你提供 3 个方向。

关注未来：无论分析结果对错，都要结合历史思维，始终关注对未来方向的研判，这一点没有大小企业的差别，时代淘汰谁是不设门槛的。看不到未来，其实也就找不到战略和演进方向。

主动求变：预测未来最好的方式，就是你自己要主动寻求理想的变化，并且朝着这个目标靠近，这才是最保险的。亚马逊和阿里巴巴对云的执著，分别造就了世界第一和我国第一的公有云服务供应商。虽然你的企业未必有这么大的目标，但是，任何一个企业的目标实现都不能指望别人白送。

打牢基础：架构演进可不是灵机一动，需要很好的知行合一能力，把理论和实践结合起来，才能推动自己的架构演进。很多企业只看实践，不注重理论，所以经常把对标分析摆在前边，总指望拷贝成功经验，而不是创造成功经验，这是没法持续推动创新的。

总结

架构思维是帮助数字化转型落地的重要一步。这节课，我们主要学习了架构思维的四个关键点，现在我总结下。

全面：运用架构思维，首先要求你全面地看待企业，只有尽可能完整地看待企业，才有可能准确地进行分析。

结构：在尽可能掌握全貌的基础上，要结构化地分析事物的内部组成，确定好组成部分之间的关系，这样我们才能在逻辑上准确把握事物的结构。无论是要做软件设计，还是学习其他东西，这样做都是最科学的方法，结构化有助于降低事物的复杂性，更容易实现目标。

灵活：做很多事情都未必能一蹴而就，架构更是这样。在架构实施过程中，我们要接纳变化，因此架构思维要保持灵活而不要僵化、官僚化。

演进：面向长期来看，再好的架构都有一定的适用时间，早晚还得再调整，所以架构思维要注重演进，而且应该是有方向性的演进。

思考题

你能不能结合今天学习的架构思维，全面地分析一下你的工作，分析下你的工作涉及多少相关方，并且对照着企业的组织结构图，看看有没有平时遗漏的关联关系。

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

04 | 破除误解：企业架构真的做不做都行吗？

你好，我是付晓岩。

上节课，我介绍了构建数字化转型方法论最核心的思维模式，也就是架构思维，它是负责连接方法论与实践的。毕竟，光有思维模式还不够，得能融入到实践中才行，最直接的方式就是做架构设计了。架构思维，就是通过对企业架构的设计和实施，去指导企业数字化转型。

但是，很多人都不太清楚到底什么是企业架构，觉得企业架构就是个“花架子”，很虚，很抽象，对实践的指导意义不大，做不做都没问题，照样可以搞企业端的软件开发 。

其实，这正是做数字化转型非常大的误区。如果没有整体观念，只是孤立地看待每次开发任务和每一个子系统，最后会导致你花了大价钱开发的各类系统之间互不协调，不但形不成合力，甚至会导致数据的不一致，使企业反倒被自己开发的系统所累。

数字化转型注定是企业的整体转型，如果不了解企业架构，你或许能帮助企业实现一些很不错的数字化创新点，但是无法帮企业实现整体转型。

所以，今天，我就跟你介绍下企业架构，包括它的发展历程和未来的方向，打破你对企业架构的误解，帮你建立起正确的认知，以免被某一种架构理论限制住自己的思维，阻碍了数字化转型的进程。

首先，我来给你讲一讲，为什么需要企业架构，它是怎么发展的。

为什么需要企业架构？

这里我们要先明确一个问题，不是所有的软件都会用到企业架构。虽然软件都有架构，但不同类型的软件考虑架构的视角不太一样。

从最终用户的角度看，软件大致有 2 种类型，给个人消费者用的，就是 C 端软件；给企业用户用的，也就是 B 端软件。

C 端软件的使用者是个人，所以，我们就不需要考虑企业架构的问题了，应该把个人使用习惯和感受放在第一位。但这不意味着 C 端软件的开发者就不必了解企业架构了，因为不少 C 端软件是企业开发出来的，作为企业来讲，还需要关注如何提升自己的开发效能，这也会用到企业架构。

而 B 端软件是给企业用的，设计得对不对、好不好，就得考虑企业到底是什么情况了。而且，每个企业都会用到很多软件，往往企业规模越大，用的软件就会越多，软件之间的协作也是一个必须考虑的问题。比如，中小银行可能会有 100~200 个业务系统，大型银行则会有 800~1000 个业务系统。那么，这些系统在业务协同和数据一致性方面怎么保证呢？

要想解决这个问题，就要用企业架构这种“顶层设计”了。不过，要是你以前没怎么接触过企业架构，可能一下子不太好理解我为什么这么讲，那咱们接下来就从软件行业的发展历程，来看看企业架构是怎么诞生的。咱们软件行业的前辈们可是没少吃缺乏顶层设计的亏，不然，真的认识不到企业架构的重要性。这个问题，你一定要重视。

早期的编程工作真的是“先写了再说”，毕竟每个行业一开始都是很懵懂的，没人知道怎么做合适。结果，这么搞了差不多 20 年，到上个世纪 60 年代，软件危机爆发了，软件开发的四大关键问题：时间、成本、范围和质量全面失控。人们对软件开发工作的不满越来越大，于是把建筑业、制造业的经验向软件行业引入，这就是引进工程化思想的开始。

大名鼎鼎的第一个软件工程模型“瀑布模型”就诞生于 1970 年，是温斯顿∙罗伊斯提出的。“瀑布模型”本身是一个观察结果，它指出软件开发包括系统需求、软件需求、系统分析、程序设计、编码、测试、运营等若干环节，这是第一次有人说清楚软件制作过程到底是怎样的。

工程化思想确实可以提高单个软件的质量，但是企业需要的通常是一堆软件，你现在可能就用过办公邮件、文件管理、ERP、CRM、MIS，等等，银行里更是会有几百个系统。

所以，单个软件质量的提升不会解决整体设计的缺陷，比如各系统间不能互相协同、数据定义不一致，出现业务孤岛、数据孤岛，你今天听说过的这些 B 端软件问题多数都是由来已久的，而不是刚刚出现。

B 端软件的生命周期也可能很长，加上软件之间需要协作，如果没有良好的架构设计做顶层指导，那升级、运维的复杂性对技术人员而言，也可能是“灾难性”的。

这就说明，光是工程化，加强对制作过程的管理还不够，还得加强设计能力，知道如何在企业这种复杂环境下设计系统。于是，一个从整体视角看问题的软件架构设计思路就应运而生了，它就是企业架构。

企业架构是什么发展的？

其实，“架构”这个词也是从古老的建筑行业引进来的，不是软件行业自己搞出来的。我来介绍下它的发展历程。

提出与完善

企业架构思想诞生于 1987 年，这时候，工程化已经搞了快 20 年了，但大家还是没有搞清楚，在 B 端怎么设计软件合适。

IBM 的雇员 Zachman 先生在 IBM 的内部刊物上发表了一篇文章《信息系统架构框架》，谈到了“架构”这个词在软件行业应用上的混乱，并提出了自己的架构设计思想，这篇文章后来被奉为企业架构的开山之作。

Zachman 的思想最重要的一点就是，架构是多视角的集合，是“一套架构（a set of architecture）”，而非“一个单一的架构（a single of architecture）”。架构是从多个视角观察企业得到的结果的总和，这实际上也是上一讲中提到的架构思维的全面性。

换句话说，我们不应该总抱着自己认定的视角去跟别人争，而是要努力去看看，到底需要多少种视角，才能理清企业的全貌，这样才能让我们设计的系统与企业的实际环境匹配上。

Zachman 的思想后来在 Open Group（开放组）的努力下发扬光大了。Open Group 在 1995 年提出了一个体系结构非常完整的方法论 The Open Group Architecture Framework（开放组架构框架，简称 TOGAF）。

TOGAF 首次正式定义了什么是企业架构，他们提出，企业架构就是“具有共同目标的组织集合体的基本组成部分及其内外部关系与治理原则”。这个很怪异的“组织集合体”指的就是企业，只不过它比你平时理解的企业范围大些，能被一个目标圈进来的组织，都可以被当成一个企业看，所以，TOGAF 是支持建立跨组织的架构的。

TOGAF 认为企业架构包括业务、数据、应用、技术四部分，也称“4A 架构”，实际上是 4 种架构视角。Zachman 主张的多视角架构，在这里算是成型了，做企业架构就要完整地做出这 4 种架构。

简单地说，企业就是处理了一堆数据的一堆业务活动，这些业务活动和数据被一堆功能实现，这堆功能又被部署在一堆技术平台上。

除了解释企业架构是啥，TOGAF 还给出了企业架构的完整开发过程，包括预备阶段、架构愿景、业务架构设计、信息系统架构等诸多过程和内容，算是跟大家说明白了企业架构该怎么去做。

企业架构理论在国内外还是有一定认可度的，尤其是在传统行业，制造、能源、金融、航空等领域，不少大企业都在用这个方法论指导他们的 IT 规划。不过，这也经常使人认为，企业架构是大企业才能搞的东西。但实际上，作为一种指导复杂环境下多系统协同设计的理念来讲，企业架构理论是不区分企业规模的。对于企业而言，没有企业架构思想，连系统的内部协同都做不好，又怎么进行数字化转型呢？

好，知道了企业架构的必要性，你可能会觉得，这东西你说得这么好，还有很多大企业支持，怎么我好像就没听过呢？或者说，听过的可能也觉得没有那么好。其实，这就是企业架构目前略有尴尬的处境了。

现状

TOGAF 诞生后，企业架构理论就在一路争论中缓缓前进了。这主要是因为，并不是有了方法论，企业架构的搭建就变简单了。实际上，人们反倒是充分地看到了企业整体架构有多复杂，这也导致了很多疑虑。

首先就是对方法论的质疑。

一方面，如果企业本身很复杂，一次性梳理企业全貌的话，投入的人员太多、周期太长，不仅会增加失败的风险，也容易跟不上业务的快速变化。

另一方面，这种设计复杂度太高，很多人都担心容易设计不到位，变更也麻烦。不知道怎么克服这些现实问题，很多企业就产生了顾虑。

其次，还有很多来自于对传统软件工程的质疑。

一提到传统的瀑布式开发，大家觉得又慢又容易落后，所以敏捷开发兴起，敏捷开发通常会搞短周期迭代，这就意味着，没给企业架构这种长周期的梳理工作留时间。

但是实际上，敏捷开发本身也需要关注企业全局。就像我在上节课说的，你给 5 件事排序，跟你给 10 件事排序，结果是不一样的。对敏捷开发来讲，过于强调快速设计，考虑问题的范围就可能会比较狭窄，那得出的设计方案也可能是有问题的，并非所有需求都是“火烧眉毛”的。

除此之外，也出现了否认企业架构可以整体设计的方法，比如领域驱动设计（DDD）的提出者 Eric Evans 就曾在对“总体规划”方法表示了一种委婉的不信任，也提出“使用不合适的结构还不如使用它，因此最好不要为了追求设计的完整性而勉强去使用一种结构，而应该找到尽可能精简的方式解决所出现的问题。要记住宁缺毋滥的原则”。

但是，现在国内的一些 DDD 应用发现，如果没有自上而下的考虑，不与企业战略、组织结构适当结合，做架构设计还是很困难的，所以，国内最近这些年的 DDD 应用，也在往结合企业整体分析的路线上走。 除了怀疑之外，还有积极的进展，有一些新方法论陆续诞生，其中影响最大的莫过于从互联网领域发展出来的、以能力复用为主要目标的中台架构。

中台设计其实也是考虑企业全局的设计思路，从互联网企业一开始的猛打猛冲，走向了提倡节省资源、内部复用的中台化，实际上是选择了企业架构方向，尽管走的不是传统路线。

虽然 2020 年底又传出了阿里巴巴集团“拆中台”的声音，但是，你也不用太在意，中台的走势就像软件行业发展历程的缩影：从乱中取胜搞出软件危机，到强调秩序，诞生软件工程，再从单纯强调秩序转向自由选择，一切从实际出发，不对复用或不复用搞“一刀切”，就是跟着企业自己的需要在变而已。

虽然有各种声音，但是，随着数字化转型的到来，包括互联网公司在内，很多企业也在重新认识企业架构，大家越来越认可全局视角对数字化转型的价值，不考虑整体而获得的局部灵活性，一定程度上也是在给未来积累技术债务，这是阿里巴巴集团搞中台的“初衷”之一，也是很多互联网企业随后都发布了自己家的“中台”的原因吧。

未来

那么，企业架构要怎么发展，才能支持数字化转型呢？这里有两个重要的方向，分别是更好地适应企业生态越来越开放的发展要求，以及充分提升软件开发效率，才能让软件生产速度跟得上软件需求的疯狂膨胀。这两个方向的应对之道，分别是开放式架构和行业级标准化。接下来，我分别来讲一讲。

1. 开放式架构

数字化时代的到来，会让大家的连接越来越容易，持续打破空间限制，人与人之间、企业与企业之间的协作也会更容易，至少在技术层面是这样。

这意味着，不用区分企业内外，大家可以更好地连接彼此的能力了。这种连接，也要求我们在设计企业架构时，不能只盯着企业内部，要放眼整个生态进行设计。像现在搞供应链管理、平台生态那样，处理好彼此关系，进行总体规划，定位好自己在生态中的位置，开放式架构是大势所趋。

现在，国家在“十四五”规划中，也非常重视产业链、供应链的建设，这个是更广泛的全球视野下的规划，大到国家，小到企业，道理都是一样的。“治大国如烹小鲜”，跟着国家政策走，错不了的。

2. 行业级标准化

除了开放式架构，还有一个重要的方向是行业级标准化。关于这个方向，提的人不多，你可能听着有些陌生。实际上，企业架构理论中是考虑过这个问题的，比如 TOGAF 中就认为在企业自身的特定架构之上是可以存在行业架构的。

这种行业架构其实符合企业的长远利益，你想想，现在同一行业内的企业，软件功能存在大量相近甚至相同的东西，但是经常要重复开发，这部分的比例有可能达到开发量的 60% 以上，尤其是中后台业务，如果企业软件中这 60% 的重复部分可以开源，那对企业而言会有多大的益处！国家也是看到了开源的价值，才在“十四五”规划中鼓励企业开源自己的软件。

企业如果能够大胆开源自身的一些应用设计，也有助于提升自身的行业地位，接受你设计的企业越多，你与别人的连接也会更容易，对生态建设也更有利。此外，有人多帮你看看设计、看看代码，对软件质量提升也有好处。

总结

今天，我讲了企业架构的发展历程。到现在，这个理论才 30 多年，就是个青年，真算不上老，不要总被快节奏带着跑，很多事儿都需要沉淀，尤其是企业架构这种要把企业总体都看透的方法论，无论是方法论自身，还是学习者，都需要好好修行，这不是快餐，得和时间做朋友。

企业架构的流派虽然不止一个，但是总体来讲不算多，要想不被概念忽悠，最好的办法是花点时间，把这些理论都看看，自己心里有个数，才不会“中招”。

面向未来，企业架构的发展方向是开放式架构，也就是说，做企业架构不但要熟悉自家的事情，还要了解整个生态的事情。未来还要注重推动行业级标准化，这样才能不浪费大家宝贵的青春。

企业架构中还有一个重要话题，就是业务架构，业务架构是数字化转型的关键，是架构思维进入企业管理层乃至各个层面的关键，下节课我会重点给你讲一讲业务架构。

思考题

课后希望你可以结合今天所学的内容，分析一下自己的公司，如果推行企业架构，是不是可以把软件做得更好？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

05 | 业技融合：如何打破技术和业务的壁垒？

你好，我是付晓岩。

你可能经常听到人们说业技融合，那什么是业技融合呢？简单来说，就是业务和技术一起想办法解决问题。

不过，业务和技术一起谈如何解决问题，并不是现在常见的业务给技术提个需求、技术听完了去开发个软件这么“流程化”的事情，而是大家都把技术作为重要手段，一起去想怎么解决业务问题最好，这才是所谓的业技融合。能这样坐在一起聊，双方最好有个互相接近的思维模式，有点儿“共同语言”。不然，业务敞开了聊业务，技术满脑子都是技术，沟通效率自然很差，而业务架构就是一种能够提升效率的共同语言。

但是，目前我们对业务架构的实践普遍比较少，很多人不太清楚业务架构到底是啥，具体怎么做。所以，这两节课，我就来详细地给你讲一讲业务架构。

今天，我会先跟你聊聊业务架构是什么、有啥不足，以及它对数字化转型的独特价值。知道了这些，你就建立起了对业务架构的基本认知，下节课我再跟你聊聊具体要怎么做业务架构。

好，接下来我就先来说说业务架构到底是啥。

业务架构是什么？

业务架构是 TOGAF 最早定义的，指的是企业的战略、组织结构、关键流程等内容。

TOGAF 给的是个枚举型的定义，也就是举例子说明业务架构应该包括什么，有什么样的战略有什么样的组织架构，遵循哪些业务规则，有什么样的关键流程。

TOGAF 9.0 之后的版本，重点加强了对业务架构的介绍，它约定的业务架构设计阶段交付物有很多，如下图所示：

从这个清单中，你应该能感受到，业务架构设计要是实实在在地做下来，一点儿都不虚，很实，还很有难度。

这里面的流程梳理、岗位角色识别与设置、数据建模、业务组件设计，都是既需要架构设计技巧又需要管理智慧的。因为大家争的往往不是你要梳理的那个流程，而是这个流程会代表的内部分工、责任边界。有时候，还会遇到没人拍桌子就会一直扯不清的东西。

你是不是还觉得这个定义还是不太好理解，没关系，我根据自己的业务架构工程经验，总结了一个偏操作性的定义：

业务架构是以实现企业战略为目标，构建企业整体业务能力规划并将其传导给技术实现端的结构化企业能力分析方法。

这里有三个关键词，“整体”、“结构化”和“传导”，这是业务架构的特点。我来重点分析下。

1. 整体

业务架构看问题要全面，要从企业整体出发去设计业务架构。

以往的竖井式开发，我们通常都把业务所需要的东西全都做在一个系统内，不管各个业务领域之间是否有重复，这样的架构格局必然是重复较多，不太合理的。现在很多企业都意识到自己家的众多系统之间不协调、不一致，其实这个问题不在系统，而在于没有统一的业务架构设计，没有明确系统间的横向关系，没有把重复部分（比如客户、销售等公用功能）整合起来，而是把业务分散在各个领域进行完整而又封闭的设计，这就会导致很多问题。

对于这一点，业务架构的解决之道就是从整体出发进行合理布局。这样的设计是最经济的，但是难度相对也是高的，业务分析上，每个领域都不能只看自己家的领域。只要是跟你的领域相关的，都要横向考虑到。

此外，要落地企业战略，也需要看到企业的全貌，完整知道企业各个部分之间的相互关系，这样才好分解战略，不然，就可能出现对战略分解上的盲区，影响战略的落地。

全面是架构思维的首要特点，业务架构也是如此。

2. 结构化

结构化是业务架构分析问题的方式。有了刚刚的对业务横向拉通的全面认知，还要把你的认知结果表达出来，这样才能把它们传导给要去做开发的技术人员。

表达可以有很多种方式，而用来跟技术人员衔接的最好方式莫过于结构化地表达，通过模型之类的手段，把业务架构设计成果表达成技术人员比较好理解的形式。在做模型的时候，如果有设计系统的支持就更好了。如果总是把方案搞成一大堆 Word 文档和 PPT，谁也不好查找。

现在也有一些可用的建模工具和架构管理工具（比如可以用来与 TOGAF 过程配合使用的 ArchiMate 建模工具，有一套标准的、可相互集成的软件工具集支持的 ARIS 模型框架，等等），有些是架构管理的，有些是流程管理的。不过，相对来说，工具还是比较缺乏的，这主要是因为架构方法论的实践不够充分，再加上架构管理工具与软件开发全生命周期管理的衔接本身也不容易，所以这方面还需要逐步完善。

3. 传导

把自己对业务的认知准确地传导给技术，也是业务架构的任务。

实现好的传导需要两个条件：

优质的内容；

相应的机制。

要注意的是，这两个不是并列的条件，而是相辅相成的。

在内容方面，业务架构要先帮助业务理清自己的环境、搞清业务痛点、设计出解决方案，这样才能向技术传导准确的东西，不然，大家都是一头雾水，就没办法进行下一步了。如果不能帮助业务一侧找到合理的解决方案，就不会有什么好的技术方案诞生。

但这一点，也正是机制上的一大缺陷。业务架构的工作方式没有走出技术圈子，没有走到业务人员中间去。实际上，应该让业务架构思维在业务一侧被广泛接受、使用，这样才能保证持续产生好的业务架构解决方案，促进业技融合，这并不是有了业务架构师就万事大吉了。

目前能做这种架构思维推广的人还很少，而人少的原因其实就是企业本身没有采用这种工作机制，自然也就培养不出这样的人。

现在，有了业务架构，战略、业务、技术这三个在企业管理中很容易出现衔接问题的东西，就被一根绳子串起来了，自然也就可以帮助业务人员找到可落地的业务解决方案，帮技术人员理解战略和业务到底要怎么实现，从而找到更好的技术解决方案。这就是业务架构的价值所在。

你想想，这不就是数字化转型的要求吗？大家要通过数字化创造新模式、新业态，要加强技术对业务的支持作用，要实现业务和技术的深度融合，说到底不也是这些东西吗？

当然了，业务架构不是“银弹”，更不是“无懈可击”，无论是企业还是个人，如果想有持续的进步，一定要有能力去发展和改进自己的工作方法。

想把它用好，也要清楚如何去完善它的不足，这样才能进一步提升你的数字化能力。那怎么改进呢？

业务架构的改进方向

以往的业务架构比较偏重于流程分析，对于现在这种极度追求软件开发效率的工作模式来讲，总会觉得花这么大精力去做个偏流程的分析，跟最后技术想拿来搞实现的东西是有差距的，作用不直接。

此外，业务架构要想发挥更大的作用，必须能被更多的业务人员使用才行。不然，它就是一个架构师圈子里小范围应用的技术工具，没法为实现业务和技术深度融合发挥更大作用了。

所以，关于业务架构的改进，主要有 2 个方向：一是业务架构设计思路的改善，二是建立合适的工作机制。

如何进一步改善业务架构的设计思路？

不知道你有没有想过这样一个问题：业务架构为什么很小众，不太受重视呢？

其实，这是因为“硬核”的技术专家们往往对这个不感兴趣。很多技术人员觉得它很“虚”，也就是跟软件详细设计的关系不紧密。技术人员好像可以通过这个更好地了解企业，但是又认为梳理出来的东西往往是偏宏观、偏业务的。可以当个背景资料参考，但是如果用它继续去做详细设计，总觉得差点儿意思。

这个问题的根源是，当前的业务架构设计实践没能把数据和流程很好地结合起来。

现在，大家都知道数据很重要，是新的生产要素，甚至还有“一切业务数据化，一切数据业务化”的口号。但是，具体怎么做呢？

当然得用笨法子一点一点做，骐骥一跃，也不能十步啊，咱们只能一个流程一个流程地去分析，把流程中要用到的、会创建的数据找出来才行。

虽然传统的需求分析也会这么做，但是做出的成果是分开的，流程的归流程，数据的归数据，该一起做的事情，却分成了两块。不仅分析过程可能浪费了时间，也达不到理想的效果。要是数据分析直接跳过与业务过程的衔接，跑到数据库表的设计层面，那就更糟糕了。

其实，软件设计的核心就是分析行为和数据，也就是软件的功能以及这些功能要涉及到什么数据。把数据和流程一起说明白，是技术人员最愿意看到的业务分析结果。

所以，业务架构的改进方向之一，就是将原有的业务架构和数据架构融合起来，形成新的业务架构。可以考虑把 TOGAF 中原来的业务、应用、信息（数据）、技术四个架构视角，去掉一个，让数据架构融入其他架构视角中。

当然，这不是说数据模型没了，而是业务模型和数据模型应该一起建，两者结合在一起考虑流程怎么切分、数据实体怎么切分，切分后的流程和数据实体到底是什么关系，这样才能更有利于对技术的衔接，同时又不至于失去业务友好性，让业务人员不好理解。

如何改进工作机制？

如果只改进设计思路，还不足让业务架构得到广泛使用，业务架构总在技术圈子里的打转儿是没前途的，得走出来，才能真正发挥出作用。

业务架构以往的工作方式，尤其是在 TOGAF 体系中，经常被认为是为了构建企业级系统而延伸出来的一个分析业务的环节。这就导致，在很多时候，业务架构会被当作企业级工程的一部分，采用的是类似于需求分析工作的管理模式，按流程坐等需求上门，忽略了独立应用业务架构方法，去解决业务人员落地企业战略、搞业务创新的可能性。

实际上，业务架构的核心价值，包括推动企业战略落地、通过架构设计提升业务协同性、促进业务与技术融合，这些都不是待在技术圈子里可以解决的问题，也不是待在技术圈子里就能培养出来的能力，必须得走到业务中间去。

那咋做呢？很关键的一点就是把业务架构师派到业务部门去工作，让业务架构师第一时间接触到业务人员的各类创新想法，并用企业的业务架构合理引导业务创新落地，帮助业务人员更好地理解技术可以带来的想象力。

当然，这也面临一个问题：现在大家都觉得好的业务架构师很少，无人可用，这个问题怨不得别人，只能怨我们自己，不培养，怎么会有呢？挖墙脚都没地方挖去。不能等有合适的人了再去做，而是要通过做起来去培养人。

而且，对于个人来说，这么好的时代机会摆在面前，在业务架构师如此稀缺的情况下，你具备了这样的能力，自然也就能走在别人的前面，关键是要有前瞻性。所以，你要经常训练自己的结构化思维和沟通能力，看到啥都想着用结构化的思路拆解下，经常模型化地思考问题，好好把自己的思路传达给别人。

通过设计思路和工作机制的改善，业务架构的桥梁作用还可以发挥得更好，而这座桥正是业务人员面向数字化转型最需要的。接下来，我再来说说业务架构对数字化转型最独特的一个价值。

业务架构对数字化转型最独特的价值

在数字化转型过程中，最艰难、最痛苦的很可能是现在的业务人员。现在技术变化太快，技术对原有业务形态的冲击很大。

比如，移动互联网兴起大约也就十年的时间，移动端的开发技术、安全技术变化都非常快，在业务侧，网约车、社区团购、黑客增长、私域流量等玩法纷纷涌起。技术的变化速度让搞技术的专业人员都应接不暇，感叹自己职业寿命太短，学不过来，那业务人员情何以堪啊？哪些技术哪天会替代一个旧工种搞出一个新工种，谁也说不清。

现在人们常说，“最可能击败你的不是对手，是新手”。一些跨界而来的人，带着新思维、新手段，还没有旧包袱，占尽天时地利人和，传说中的“降维打击”也都是这个道理。无论是企业还是个人，都会面临这样的冲击。

那数字化转型是要业务人员现在转行去学技术吗？当然不是，提升对业技融合的支持能力才是出路。就像我一开始提到的，想要实现业技融合，形成合力，就需要相近的思维模式和共同语言，这就是业务架构能做的事情，不然就会像修“通天塔”的故事那样，各说各话，最后导致修塔失败。

提升业务与技术之间的沟通效率，是未来企业竞争的焦点。你想想，如果经过数字化转型，大家都成为具有一定科技实力的数字化企业了，那最终我们要比拼什么？是不是又回到了谁家的业务人员能帮技术人员更快了解市场这个点上？而这个拼的就是沟通效率。

只要业务人员能够适当结构化自己的思维，好好利用、打磨业务架构方法，在不转行学技术的前提下，也能更好地跟技术人员沟通。

总结

我们来小结下。业务架构最早是 TOGAF 定义的，关注的是企业的战略、组织结构、关键流程等内容。我结合自己的实践经验，给出了一个操作性的定义：“业务架构是以实现企业战略为目标，构建企业整体业务能力规划并将其传导给技术实现端的结构化企业能力分析方法。”

现在，业务架构的作用被忽视了，需要改进。方向有 2 个：一个是要把业务架构与技术设计衔接得再紧密些，把数据架构吸收进来；另一个是改进工作机制，走到业务人员中间去，把业务架构思维推向业务人员，帮助业务人员进行数字化转型。

这种两边“讨好”的方式，正是业务架构的价值所在，当然，它对业务架构师们也提出了不小的挑战，你要培养好自己思维的逻辑性，还要把自己打造成业务和技术两边都具备适当深度的复合型人才。

思考题

你自己在工作中遇到过业务架构图和业务架构师？你是怎么看待他们的呢？

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06 | 玩转业架：怎么设计业务架构？

你好！我是付晓岩。

上节课，咱们重点学习了业务架构和业技融合的必要性，你现在一定迫不及待地想知道具体怎么推动业务和技术的持续融合了。其实，这个问题并没有很多人说的那么复杂。

我认为，持续推动业技融合，就是通过业务架构来让业务人员和技术人员采用相同的认知方式去认识企业和业务，形成类似共同语言的沟通基础，从而更高效地商量如何用技术手段解决业务问题。

接下来，我就重点跟你聊一聊怎么设计业务架构、业务架构怎么连接业务和技术，又怎么推动业务和技术的持续融合。

怎么设计业务架构？

业务架构设计包含四个环节：战略设计、组织设计、业务设计和组件设计。因为业务架构的目标要落地战略，自然要包含战略设计；要分解企业架构，这离不开组织设计；要设计业务和分析业务能力布局，这就要做业务设计和组件设计。

下面先说说战略设计。

1. 战略设计

所谓的战略设计，也就是企业对自身发展所做的长期、全面的考虑或想法。

其实，不管企业是大是小，都有自己战略，无非是你用不用这么“高大上”的词来描述而已。就算是个路边摊，如果你希望通过让自己的“麻辣烫”味道与众不同来实现收入翻倍，这也是个战略，算是以客户体验为中心的差异化战略，只不过是看起来很简单而已。

没人说过，简单就不是战略，倒是有人说过，战略应该简单。

业务架构设计是为了实现企业战略的全面落地，所以，设计的起点就是企业战略。不知道战略，就没有了评判价值的标准。如果架构设计的过程中遇到问题，我们经常要从“哪个方案更符合战略要求”的角度来做决策，所以，绝对不能忽视战略。

成功企业都挺重视战略管理。头部科技企业，比如说阿里巴巴、腾讯、字节跳动、华为等，都有自己的战略管理，传统企业就更不用说了，大型银行一般都有自己的战略规划部。越是这种成功企业，越害怕自己是在没有方向地乱闯、碰运气，他们很关心自己的战略，还经常晒到网上，公开立下“flag”。最近，很多企业都在晒自己的数字化战略，比如，中广核、中国石化、南方电网等央企都明确表示，将数字化转型工作定为“十四五”时期的重点任务。

2. 组织设计

业务架构设计的第二步是组织设计，组织设计就是明确企业的内部组织结构与分工，也就是确定企业有多少部门、团队、岗位，等等，组织设计主要目的是通过分工建立协作。

新战略通常会带来对现有组织结构的改变，因为战略也是一种任务，对于企业而言，不管是完成什么任务，都需要聚集一定的资源，尤其是人这个最宝贵的资源，人的聚集就是组织结构。

在新战略制定前，组织结构都是根据过去的战略要求建立的，跟新战略未必匹配。所以，很多企业一发布新战略，接着就调整组织结构，保证有合适的人对新战略负责。

组织设计是很难的事情，因为没有太合适的原则能够帮助我们判断设计是否合理，没有人真能告诉你一个企业设置多少个部门、团队、岗位是合适的，往往要通过对调整结果的事后观察，才能判断。比如说，观察新组织单元协同是否顺利，战略目标是否如期实现等，如果观察结果不理想，那也只能再调整。

对于数字化转型而言，很多人也在谈到底什么样的组织模式适合数字化企业，目前没什么定论，但可以肯定的是，一定要具备灵活多变的调整能力。

3. 业务设计

业务架构设计的第三步就是业务设计了。有了战略设计，我们就知道企业的发展方向是什么，有了组织设计，我们就可以去识别每个部门、每个岗位有什么职责。这样，我们就可以着手去设计企业的业务了。

简单来说，业务设计就是把企业的业务流程和涉及的数据规范地梳理出来。一般这会包括两个阶段，首先梳理现状模型，也就是业务当前什么样，之后就是第二段，把战略导入进来，看看要怎么调整现状业务，这就产生了目标模型，最后我们要用来落地战略的就是目标模型。

我举个小例子你就明白了。

一个汽车销售企业，大致的业务会包含进货、营销、沟通、卖车，里面可以设计出很多业务活动，每个活动下还可以再细分成由各个岗位执行的不同任务。比如市场部门的营销岗可能会组织一个营销活动，做了个营销方案，借此收集了一些客户信息，销售顾问岗就可以通过这些客户信息去跟客户沟通，进行推销。

企业这种基于一定的数据完成业务活动的过程其实就是业务能力，也就是说，业务能力包含两部分，业务数据和处理这些业务数据的业务活动。对数字化企业而言，这个描述非常适用。

刚刚介绍的就相当于现状建模，在这个阶段，不需要粉饰问题，因为这样才知道准确的出发点。把数字化战略带入到现状模型中，识别当前业务需要调整的部分，该增加数据的增加数据、该增加流程的增加流程，就得到了目标模型。

比如，刚才的汽车销售企业，如果把数字化转型目标定位在通过互联网实现更大规模的销售，那企业原来没有的线上销售渠道、业务流程等，都要作为新需求设计出来，这样才能整理出企业未来的业务模式。

需要注意的是，业务架构设计过程中，最麻烦的是流程标准化和数据标准化。因为要做很多跨领域、跨部门的横向比较和整合，企业规模越大、复杂度越高，为此消耗的时间也就越多。但是，不管有多困难，这些标准化工作对我们要在数字化转型时所做的流程自动化、智能化，是非常重要的基础工作，一点也不容马虎。

4. 组件设计

业务架构设计的最后一步，也就是组件设计。

业务组件是啥呢？就是业务能力的分组。业务能力包括数据和流程两部分。在业务设计阶段，我们做了标准化，把重复的流程和数据统一了。那么，为了进一步规划该把哪些能力设计到一个业务系统里合适，我们就需要进行业务能力的分组了。

从设计上看，业务能力的分组就是先把关系相近的数据聚在一起，再把处理这些数据的流程聚在一起，这些关系近的数据和流程就形成了业务组件。业务组件就像一个一个“抽屉”，把业务能力分类装在“抽屉”里，用的时候好找。

你可能会问，业务设计已经说明了面向数字化的业务流程和业务数据，我们为什么还要设计业务组件呢？

其实，这是为了帮业务侧更好地了解企业业务能力的分布情况。

业务设计是一直分析到业务活动和数据的，这些分析的颗粒度比较细，如果企业太大，那流程模型可能有数百甚至上千个业务活动，数据模型可能有几千个数据实体，如果不把它们归归类，你手里就只有一个充满各种细节的小比例尺地图。

但很多时候，业务分析、业务规划都是先从大比例尺地图开始的。就像省政府安排工作时，一般不会直接布置到街道、社区，而是会先在地级市层面分工，再逐级向下。

所以，业务架构在整理好细节后，也应该提供大比例尺地图给业务侧，只有把粗的地图和细的地图都准备好，才能更好地支持业务设计。而业务组件就是这个大比例尺地图。

业务设计和组件设计这两个阶段，描述了数字化转型目标下的企业业务模式和能力分布。有了这两个设计，企业就能在各个业务环节上落实数字化战略了。

为了帮助你理解，我画了一张图，来展示业务架构设计的一般过程：

学到这儿，你可能会想，这个业务分析过程是不错，跟我现在做的需求分析、产品设计是不太一样，但是我也没看出来，为啥这么做，就一定能促进业务和技术融合啊？其实，这里还有一个更深层次的设计逻辑。下面我就来讲讲，业务架构是怎么连接业务和技术的。

如何能够连接业务和技术？

咱们怎么才能把业务和技术衔接起来呢？答案就是沟通，简单点儿说就是“聊”。听上去好像很简单，但是做到这一点是很不容易的，我们需要自己创造条件。

在数字化转型中，企业面对的很重要的一个问题就是如何在一个企业内同时管理两个行业，一个是业务、一个是技术，还得把它们搞到一起去。我们经常会在建立内部的管理机制、项目的开发模式、各种技能培训上下功夫，但是却会忽略一个很简单的事实：业技融合最离不开的是沟通，因为这是人们之间能够协作的基础。

业务人员会用自己的“语言”描述自己的业务，比如流程图、制度、手册等；技术人员会采用用户故事、类图、时序图等“语言”描述自己对业务的理解。

对技术人员而言，业务人员的那些“语言”就是帮助他们了解业务背景，并不会深入应用到设计中，因为这些语言比较偏向于描述过程，而技术人员需要的是对流程和数据相结合的分析，毕竟这样更有利于进行设计。也正因为不能深入应用到设计中，很可能业务人员的真实诉求也没有完整地传导到技术侧。

对业务人员而言，技术的“语言”也缺乏“友好性”，他们很难理解，这就导致他们无法判断系统的设计是不是能适应业务的灵活变化。

最终，系统设计可能跟业务的需要是有偏差的，根源就在于双方无法深入沟通。而数字化转型需要业务与技术之间进行深度合作，不解决“语言”问题，转型风险很大。

怎么填补“语言”上的空白呢？业务架构正好有这个能力。学习了刚刚的设计业务架构的过程，你应该可以发现，业务架构是按照业务人员的习惯梳理的，而且做了一件很重要的、以前业务人员不会去做的事情，就是把流程模型和数据模型的分析结合起来。

这种结合实际上是一个面向“技术”设计的分析，为双方的沟通建立了一个很关键的连接点，让业务分析更轻松地过渡到技术设计。我非常建议业务人员和技术人员一起做这个环节，可以加深双方的相互理解，减少数字化转型过程中的“误解”。

同样，我还是画一张示意图来帮助你理解，这张图是对业务架构内在逻辑的描述。

从纵向看，它显示了业务架构是怎么通过对业务的分析，把企业的价值创造过程从最粗的价值链分解到最细的任务和数据的；从横向看，它显示了业务是怎么把价值链的各个环节、活动、任务串连起来的。

从上往下看，是业务视角的，反过来，从下往上看，是技术人员的视角。业务组件中任务和数据的结合，给技术人员提供了分析功能时所需要了解的行为和数据的关系。顺着任务再往上，还可以通过活动找到应用场景，可以看到，底层设计如何一层层地向上支持业务，支持价值创造。

一张图兼容了业务和技术的视角，你想想看，如果企业能够有效执行这套方法，不是只把它当成企业开发软件用的东西，是不是业务和技术就找到了共同语言？

如何持续推动业技融合？

既然业务架构是推动数字化转型的共同“语言”，我们可以利用它持续推动业务和技术的深度融合。

共同“语言”得被更多人掌握才会更有价值，尤其是业务人员。数字化转型对业务人员的挑战是更大的。毕竟技术人员本就属于搞数字化的，而业务岗位随着数字化程度的提高，会需要越来越多的数字化技能，这属于时代进步的要求。

而作为衔接业务和技术两端的人，业务架构师要率先发力。我们可以通过推动企业架构项目、开展业务架构培训等方式，先培养足够的业务架构师，再把他们派到业务部门去。在业务部门工作有以下 3 个好处：

可以在部门需求形成初期就用架构思维进行引导，以免部门想法已经成熟、时间已经花了之后，再跟部门去争论、修改，那就比较难了。

可以更快地收集业务信息和变化，有利于加快 IT 反应速度。

没事儿坐在一起聊天，可以普及新技术方向、用法，帮业务找痛点，帮技术找场景。

不要小看聊天，从管理学角度讲，企业中的非正式沟通比正式沟通量更大，解决的问题更多，聊天是非正式沟通中的重要手段。而且，聊得越多，帮得越多，融合也更容易实现。

另外，业务架构师在业务部门的工作可以定期轮换，这有助于帮助他们更好地建立企业级思维和认知。经过业务架构师梳理的需求再有序传导给开发团队，有问题再找企业架构进行决策，形成一个良好的工作链条，如下图所示：

总结

这节课，我们学习了设计业务架构的四个环节，分别是战略设计、组织设计、业务设计和组件设计。同时，我还讲到了怎么衔接业务和技术、怎么持续推动业技融合。通过这些，我们快速地了解了业务架构该怎么玩。

不过，这不是要你死记硬背、僵化执行，搞架构最难的是灵活应对，架构可不是“一招鲜吃遍天”，架构可以参考，但不能简单抄袭，抄袭有点儿拿别人的药方子抓药给自己吃的意思，容易出问题。

到这儿呢，我已经把构建数字化转型方法论需要的思维模式、理论基础都跟你讲了一遍。我再简单带你回顾下。

数字化转型是一个企业的整体转型，是从信息时代跨越到数字时代的转型。这个转型不仅是企业自己的事情，还是整个社会的事情，全社会都要走进数字化，这会带来环境的大幅度变化。所以，你需要从一个面向长期的方法论和战略中获得指导，以免掉队。

数字化转型方法论是基于历史、生态、架构三个思维去构建的。历史思维，也就是寻找发展趋势，明确数字化目标；生态思维，也就是寻找与别人协同发展的思路；架构思维，也就是全面、结构、灵活、演进地看待数字化和自己的企业。

通过企业架构，尤其是业务架构，我们可以将数字化战略完整地落实到业务活动中，转化成有效的 IT 需求，实现深度的业技融合。这样跟自己的企业实际相结合的方法论都是独一无二的。数字化时代是更有个性的时代，希望你能够多多思考，可以参考别人的，但是不要照搬别人。

从下一讲开始，我就带你正式进入指南部分，带你去看看实现数字化转型的路径、能力、资源、人才等。

思考题

今天，我讲到了业务设计中的流程梳理，也提到了标准化。但是，可能很多企业都没做过大范围的流程梳理工作，只是在开发系统或者培训业务时画画图，还有很多人觉得现在业务变化快，梳理流程好像没有太大价值。但是，在数字化转型中，流程自动化是一个很重要的方向，那么， 你是怎么看待流程梳理这个事儿的呢？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

07 | 转型路径：数字化转型该从何做起？

你好，我是付晓岩。

在上个模块，我们学习了构建数字化转型方法论必备的思维模式，以及推动这个事情最重要的企业架构和业务架构。有了这些理论基础，在实际进行数字化转型时，就有规律可循了，可以少走很多弯路。

接下来，我们就来具体聊一聊数字化转型过程。

你肯定听过这样一个段子——把大象装进冰箱总共需要三步：第一步是把冰箱门打开；第二步是把大象装进去；第三步是把冰箱门关上。其实，这个段子不能算是笑话，因为它确实蕴含了一个道理。就算是把大象放进冰箱这么搞笑的事情，做起来也得有个顺序，那数字化转型就更是如此了。

转型的流程非常复杂，而且不是随机的，它有一定的转型路径，大体上分为战略转型、架构转型、技术转型、业务转型四大步。

数字化转型应当是自上而下的，所以首先应该是战略转型，毕竟转型要集中大量的资源去推动，必须要先成为企业战略，才能调动企业的全部力量；接着应该是架构转型，数字化转型与以往企业转型的不同之处，主要在于数字化技术要发挥更大的作用，因此，必须先在管理层面实现业技融合，用企业架构的思路沿着这一方向完成架构转型，使战略过渡到对实际工作的指导；最后，就是继续推动技术转型和业务转型，促进业技融合。

今天，我就来重点给你分析下这几大步骤，带你看看数字化转型该怎么走起来。

好，我先讲下战略转型。

战略转型

企业经营的成败往往跟企业战略有很大关系。曾经的彩电行业“霸主”四川长虹，分别在 1997 年、2007 年在行业发展方向上出现战略选择性失误，一度导致企业濒临破产；凡客曾经是一家成功的企业，“凡客体”风靡一时，但企业在 2011 年制定了不切实际的目标，造成库存堆积，产品质量下降，品类扩张混乱，导致凡客衰落。战略失败的案例都是血的教训，所以我们必须重视战略管理。

那定战略有没有什么方法论呢？当然有了。

咱们前面学过的历史思维、生态思维，就是设计企业的数字化转型战略的重要线索。合适的数字化转型战略不是灵机一动得来的，而是包含了你对行业、企业、技术的过去、现在、将来，以及对商业大环境、企业小环境的全盘考虑，所以，需要历史思维帮助你在较大的时间尺度上理解发展趋势，需要生态思维帮助你从环境角度认识企业自身的定位。架构思维在这里的主要作用是提醒你尽可能想问题要全面，要有结构。因为要考虑的东西太多，所以，你也就可以理解为啥搞战略经常会开马拉松式的会议。

不过，不是把这些认知总结成为企业的战略就完事了，这里还有两个常见的误区。

第一个误区：战略停留在领导层面，没有传递给每个员工。

数字化转型战略不是专给领导用的，企业从上到下都得理解，这也是最困难的部分。

数字化转型不只是企业的转型，它还是企业中每个人的转型，是现有的工作者从信息化劳动技能转向数字化劳动技能的过程，没有技能的转变，你怎么在数字化环境下工作呢？企业都是人组成的，没有人的转型，企业的转型又是怎么完成的呢？所以，数字化战略不可能停留在领导层或者中层干部身上，必须全员理解，贯彻到底。

而要做到能贯彻，就要求战略本身要方向明晰、简单易懂，与员工切实相关，要接地气，让员工有参与感、获得感，而不仅仅是执行命令，当螺丝钉。

第二个误区：对战略本身的完美性太过执着。

我必须要说，战略是灵活的，所以没必要追求完美的战略。战略做到一定程度就会转入执行，而且，边执行边调整是正常的。

这跟你听说过的传统的战略管理可能不太一样。其实这就跟作战一样，敌人没有乖乖听话，行为不符合预期，那战略战术、作战计划不调整吗？肯定得调整啊，这是不是跟敏捷强调的精髓很像啊？快速反馈、快速决策，实际上传统方式也一样，只不过很多人执行的时候，把它给执行死了、执行僵化了，导致你误认为传统就是慢，就是不灵活。

那战略怎么做到既能贯彻到底，还能边执行边调整呢？对于数字化转型而言，就得依靠企业架构了，接下来咱们就聊聊架构转型。

架构转型

跟信息化相比，数字化转型有一个非常特别的地方，就是业务和技术的深度融合。

对于信息化，我们比较关注对需求的单纯、碎片化实现，也就是业务怎么提，IT 就怎么做，所以也搞出了不少烟囱式的开发，企业内部的业务系统互相不协调，支离破碎的。

但是数字化中涌现出来的新趋势，是业务和 IT 一起研究怎么做业务。最近这十年互联网对传统行业的冲击大多是这么来的，一群懂技术的跟一群对业务有想法的人一起研究对业务现状的改变，比如腾讯推动的社交领域，社交领域又延伸出直播带货。

互联网公司可能没意识到，这正是企业架构追求的理想模式：业务架构和技术架构深度融合，业务人员和技术人员深度融合。其实互联网公司相当于自己绕了个大圈子之后，重新发现了企业架构的价值。

现在，很多企业研究数字化转型时经常对标这些科技公司，也都认可数字化转型需要让自己的企业有更强的科技属性。这就代表着，将来很多企业都是两个行业融合的产物，是“混血”的，一个是软件行业，就是 IT，另一个是你原来的行业，比如银行业、汽车业、航空业，等等。

这其实像基因一样，是双螺旋结构，一个代表你原来行业的业务架构，另一个代表数字化能力的技术架构，这两条螺旋的有机结合就是企业架构。

所以，你看，现在传统企业就是需要补足技术架构这条螺旋，而那些到处跨界的互联网公司其实是要补足业务架构那条螺旋。互联网公司不是啥都不缺，专搞降维打击的，对原有行业理解不到位，光有技术是不行的，想想大面积倒塌的互联网贷款、一度狼狈不堪的大数据征信，你就明白了，都是缺啥补啥，这就是转型。

总之，要做好转型，一定要搞清楚企业架构，因为数字化转型战略既要能贯彻到底，还能边执行边调整，需要依靠企业架构。

这里有两个要点，一是数字化战略的分解要依靠架构，二是数字化战略的调整要多看架构。

首先，如果不分解战略，不通过企业架构这种全面、结构化的分析方法，是很难把具体的能力要求落实到实际业务活动上的，这一点，我在前面也提到过，后面我还会给你介绍具体的实施细节，这里你只要知道这个观念就可以了。

其次，企业架构是能用来做变动分析的，可以从架构视角评估每个架构组成部分的改动对其它部分的影响。战略调整最复杂的部分就是这种变动分析，也就是战略改动一个点，到底影响有多大。有了企业架构，就相当于有了全景视图，变动分析也就有了依据，可以根据架构做调整的评估和计划，这比拍脑袋强很多吧？

那么架构转型再往下，就是具体的技术转型和业务转型了，我先跟你聊聊技术转型。

技术转型

技术转型主要是指根据战略需要、架构定位，确定重点发展、获取哪些技术，让企业的技术能力可以实现业务发展目标，甚至带来更大的变化。

我为什么会把技术转型放在业务转型前边讲呢？因为我说的数字化转型，是面向未来二三十年的，属于长期问题。从经济学原理的角度看，长期来讲，技术是个变量，是业务发展的促进条件。也就是说，无论你希望业务变成什么样，首先技术得能做到，技术实现能力到位了，你才可以实现业务转型的目标。

长期的道理是这样，那眼前的技术转型要做什么呢？主要有两个重点，分别是加强技术管理能力和选择技术方向。

1. 加强技术管理能力

传统企业长期把技术人员放在辅助位置。大部分的传统企业，都在采取采购或者外包的形式进行 IT 建设，这就导致，企业里的技术人员技术管理能力不足，缺乏像互联网行业的技术架构师那样的“狠”角色镇场，这样就很难把控好企业的技术水平。

但是，你要知道的是，在数字时代，技术太重要了。没有足够的技术管理能力，连采购谁家的东西好，买来了怎么跟自己家的东西结合起来，都会搞不清楚，更谈不上面向生态去设计内外部系统了，所以，这个短板必须加强。

2. 选择技术方向

没有哪一家企业能够在技术上完全自给自足，就算是那些科技巨头也有外包和采购的。但是，每家企业都应该在某些方面有自己的特色。不然，差异化竞争怎么搞呢？总得有自己的一技之长吧。

至于选择什么样的一技之长，是没有定论的，要根据企业性质来找。

比如说，金融这种服务行业，风控和体验类技术就应该是自己的强项。哪怕在实现上因为技术的复杂性而跟外部公司有合作，那也要自己熟悉技术原理，熟悉程度应该远远大于自己企业所需要的其他技术，熟悉到足以跟外部公司一起搞创新、搞改良的程度，这是多难都要做的。

技术转型不仅对传统企业，对科技企业也一样重要，因为他们内心更清楚未来技术的力量。今天领先不是真领先，未来能一直领先才是真领先。

所以，你可以关注下国内外科技巨头们每年的研发投入，他们在不遗余力地加快技术步伐，以给未来的业务提供更大的发展空间。

业务转型

业务转型就是指充分利用技术实现能力去改变业务形态，更好地服务客户。

那业务转型该怎么做呢？这个不太好说。毕竟，不同行业的关注点不同。不过抽象地讲，对内就是关注效率的提升，对外就是关注客户体验的改善。不过你要注意的是，有些时候，这两者是交织在一起的。

这么说你可能不太好理解，我借助金融行业的例子来给你解释下。

对于金融行业来说，面向数字化的业务转型，可以考虑从降低信息不对称、不信任等各种因素造成的交易成本方面，来提升业务效率和改善客户体验。

你可能听说过金融行业是经营风险的行业。所谓的风险，其实主要是指信用风险，也就是借款人欠债不还的风险。国内银行主要收入还是来自于利差，也就是贷款利息减去存款利息产生的差额。就成本利润率来讲，这个可能是所有行业里边最低的。做得好的银行，也就只有 1% 左右的净利润，不少银行可能 0.7% 都不到，也就是放出 100 元贷款，可能产生的净利润连 1 块钱都不到。利润低就得靠规模了，所以银行都很重视存贷款规模，没规模就没钱赚。

但是规模大了，放贷给太多的人，贷款人的偿还能力就不好控制了。利润率这么低，出点儿不良贷款，当年利润就被洗刷干净。所以，银行贷款办理时间长、材料要求多，其实都是在控制风险。如果想改变这种不友善的客户体验，业务转型该怎么做呢？

现在互联网领域传到银行的“快贷”业务确实进步了很多，基于客户画像和大数据风控，一些没有抵押的小额贷款，可以实现 3 分钟申请、1 分钟到账的快速服务。但是，这种方式目前还难以推广到更多种类的贷款上。因为不同类型的贷款对客户的评估是不一样的。有些对放贷款很重要的数据银行拿不到，也无法保证数据的真实性。

在这方面，需要全社会的数据利用机制再发展一步，通过联邦计算、隐私计算等技术来帮助银行合法获得更多的可信计算结果。

这样，业务形态才能改变，贷款业务效率上去了，客户体验也改善了，业务转型也就完成了。

当然，就像我不提倡技术仅仅做到满足业务要求、要为业务打开空间一样，业务也不应当仅仅满足于可以利用技术，而是要时刻去挑战技术，让技术有更清晰的前进方向和动力。这样一来，业务和技术就能像人的双腿走路一样，交替前进，互相驱动，这样才更有效率。

总结

好了，今天我把企业数字化转型的路径给你梳理了一遍，从战略转型到架构转型，再到技术转型、业务转型，希望你已经有了大致的方向。

历史思维、生态思维、架构思维服务于战略设计，而战略除了设计还要关注传导，也不能太过于追求完美。如果不注意这两点，就会严重妨碍战略执行；

通过架构转型，要实现业务与技术这对双螺旋的连接，并通过架构支持战略的分解与调整；

在企业架构之下，技术转型主要是抓好技术管理和选好技术方向，这是企业未来能够有效开展差异化竞争的基础；

业务转型则是有效利用技术能力去提高业务处理效率和改善客户体验。

那在接下来的课程里，我会给你具体讲解每个转型步骤合适的做法。

思考题

今天，我谈到了业务和技术之间的关系就像基因的双螺旋，你们公司里边技术和业务的合作关系怎么样？有发生过沟通不畅的事儿吗？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

08 | 战略先行：怎么制定数字化战略？

你好，我是付晓岩。这节课，咱们来聊聊战略这个生死攸关的问题。

上节课在讲转型路径的时候，我首先讲到了战略转型，因为企业转型的成败跟战略有着密切的联系。你想，数字化不是一朝一夕就能完成的，我们必须要找到正确的方向，能够集中大量的资源，才能完成这件事儿，所以，今天咱们聊聊怎么制定数字化转型战略。

在做战略的时候，企业越大，需要思考的东西越多，要在数字化转型中处理的问题也就越多。所以，大企业就要用复杂点儿的方式去做战略制定；而相对来说，中小企业要考虑的问题没有大企业那么繁琐，就可以采用简单点儿的方式。这两种情况下分别怎么制定战略呢？这节课我就会详细地和你聊一聊。

当然，做战略不只是企业层面的事情，我们每个人都要掌握这项能力，这样无论是在未来参与公司战略，或者是自己创业的时候，都能够游刃有余一些。所以今天，我也会讲一讲个人做战略的方式。

首先，咱们来聊聊大企业的复杂的战略制定过程。很多人都认为这个才是深入的战略设计，那我们就先从复杂的聊起。

复杂的战略制定过程

复杂的战略制定过程一般分为五步，分别是组织准备、对象访谈、信息分析、战略形成和战略跟踪。下面我一个个来介绍下。

1. 组织准备

完整的战略管理过程得先从建组织开始，也就是选好搞企业战略的部门或者团队。

很多大公司都有专门的组织负责战略管理，但这不意味着战略都是他们的事儿。他们只不过是组织者，负责方法论、过程协调等，要做的时候，得大家一起上，建立跨部门团队。如果有哪个部门没积极参加，会怎样呢？后果就是，部门的利益诉求没有挤进公司战略，要不到资源。这就会进一步导致你的业务改进计划、做新系统的计划得不到资源支持，优先级靠后，影响业务发展，甚至影响部门的绩效考评。

除此之外，在建立组织的时候，也要建立个决策机制，确定在争执不下的时候由谁来拍板。不然，讨论可能就会一直拖着，迟迟没有一个结论，这样就会影响到整体的进度，甚至到了截止时间都搞不出像样的战略。

当然，可能的确会有一些公司没有专门的团队。因为有很多人都觉得，并不是有了战略规划部，就可以搞定战略了，还是要大家一起讨论才可以。

那如果你们实在不想设置专门的团队，也可以让办公室之类的综合管理类部门，或者是比较核心的业务部门牵头，进行临时的组织。

只是我必须提醒你的一点是，这样的安排虽然每次也能完成任务，但可能很难把握部门的专注度和专业性，毕竟，他们不是专职做这件事儿的，会缺少对如何做战略的深入研究，很容易做成与部门计划类似的目标性任务。

2. 对象访谈

等建立好组织以后，就得赶紧去了解大家的诉求了，尤其是领导层的。毕竟，战略的最终决定者是领导们，你的战略方案能不能通过，当然要看合不合他们的预期。

那找谁去谈呢？我建议你根据任务的时间和领导对业务发展方向的想法，选择重点业务部门进行访谈。如果时间充裕，就多谈些部门。如果企业覆盖的地区比较多，也得选择地区负责人进行访谈。因为，搞战略不能只聊总部，那样谈出来的东西可能缺少点儿“烟火气”，不够结合实际。

其实，要做到这一点，访谈基层员工是件很有用的事情，而这经常是被忽略的。在实际工作中，基层员工的访谈往往是不够充分的。

确定了访谈对象，那要通过访谈发现些什么内容呢？这里有一个关键是，访谈不仅要发现受访对象到底想要什么，更重要的是发现差异，也就是领导层之间、领导层与中层之间，以及中层与基层之间，在认知上到底有多大差异。

战略是用来统一思想的，知道差异，才能知道战略制定是要去弥合什么，知道要克服的认知障碍是什么。

3. 信息分析

有了这些第一手访谈资料，就该做信息分析了。

不过，这里可不只是分析访谈得来的东西，你要把企业以前的战略、业务情况、竞争对手动向、领先实践、企业痛点、技术发展趋势，等等，都汇总进来，这也是很多大企业要找咨询公司的原因。

因为咨询公司有几件法宝，也就是方法论、信息、有经验的顾问。这些咨询公司经常游走在行业的领先者中，见多识广，又有好的分析体系和经验来整理铺天盖地的信息。顾问们往往又很有说服力，能够把很多“朴素”的想法变成“高大上”的方案。

当然，如果你觉得请顾问太贵的话也没关系，你可以自己搞，重点就是尽可能多地收集这些信息，尤其是业务痛点。要知道，战略并不只是畅想未来，一定也要立足于解决当前的问题，只不过是把眼光放得长远些而已。

具体到数字化转型上，你就要特别关注技术发展趋势，因为这会决定企业的技术架构、技术获得策略的走向，也是数字化战略的重点。

4. 战略形成

信息分析之后，就是战略方案的形成环节。到这个环节，就有必要把战略团队的思想再对齐一次，免得被大量信息冲得太发散，不容易聚焦。

在做战略方案时，还有一点挺重要的，那就是尽可能设置可量化的执行目标，这是将来度量战略执行情况的基础。战略方案完成后，一般要经过一定的审核过程，包括给领导层的专题汇报、广泛征求意见等环节，最后形成定稿，才算是完成了制定过程。

关于战略形成，你还要清楚一点，没有哪个过程会保证你能做出出色的战略。这就跟软件开发一样，过程有助于保证质量，但没法保证你打造出个传奇的游戏或者软件。

不过，我们仍然必须重视过程，因为它至少能在一定程度上保证质量。

对战略而言，这个质量是什么呢？就是对各方期望的准确把握、对分歧的有效弥合、对战略的可理解性和可操作性的保证。

5. 战略跟踪

不少企业花了大价钱做的战略，执行的时候却没有很好地跟踪执行过程，导致战略变成了“装饰品”。

当然，战略跟踪确实不好弄，如果没有工具，就变成了听执行者的汇报，这样很难评价结果。这个时候，就又可以用到企业架构了，尤其是业务架构。通过架构把战略的执行和战略能力分解成各种业务细节，再通过架构提供的脉络，跟踪细节的执行和实现，这样比没有工具、只看报告会好很多。

好了，从组织准备到对象访谈，再到信息分析、战略形成，最后到战略跟踪，我介绍了一个完整的战略管理闭环。你可能会说，我们的公司比较小，这一套流程做起来太消耗时间和精力了，有没有适合中小微企业的简单做法呀？别着急，当然有了，下面我就来讲一讲。

简单的战略分析方法

要想做简单的战略，必须要经历两个步骤：第一步是破除对“快”的错误追求，免得在寻求简单时走了错路，第二步才是让战略制定变简单。这两步缺一不可。

1. 破除对“快”的错误追求

在谈简单的战略分析方法之前，我们必须要破除一些对“简单”的误解：简单绝不是单纯为了求“快”。不要仅仅因为完整的过程环节多、耗人力、耗时间，就考虑要变“快”。

说到这儿呢，我想到了传统开发和敏捷开发谁更好的问题。那我就拿这个做例子，跟你谈谈，怎么保证自己的战略制定过程在“简单”的同时，不至于把质量给丢了。

敏捷开发并不是简单地在谈如何变快，它主要是解决 2 个问题：

传统开发因为集中考虑的问题太多而不知该从何下手的问题；

因为项目周期太长，业务迟迟看不到系统会做成什么样，导致设计偏差发现太晚的问题。

因此，敏捷开发提倡 MVP（最小可行产品，Minimum Viable Product），先做个简单的或者部分的交付，这样，既容易找到下手点，又因为周期缩短，可以早点儿看到系统的模样，早发现偏差。你看，敏捷的落脚点不是单纯追求做得快，而是快速反馈、快速调整。离开了这两项，敏捷就没有保证质量的方法了。

所以，在做数字化转型时，切忌总想找捷径，只想简化过程、加快速度的要求未必是靠谱的。在琢磨捷径的时候，你要想清楚，基础有没有打牢、有没有快速纠正错误的手段，不然等着你的可能不是你期望的快，而是浪费时间和质量问题。

2. 如何简单地进行战略管理？

如果企业确实规模小、人少，那么，可以在我刚刚说的完整流程的基础上进行简化。具体怎么做呢？

首先，你可以在方法上“剪裁”。

把“组织准备”简化成内部开个会，领导自己带队，挑选几个得力的人，直接开搞。

在访谈部分，可以找一些主要的访谈对象单独谈，比如团队负责人、骨干，访谈要避免互相干扰，好让你收集到更多有价值的独立意见，提供更多的分析维度。其他相对来说没有那么核心的访谈对象，发起几场“头脑风暴”，基本上就可以搜集到关键信息了。

至于信息分析，因为需要花费很多时间收集和整理，如果到了这个时候才现做，那会严重拖慢你的工作进度，所以平时就应该有序地收集和整理，在这个阶段只补充一些对当前的战略制定任务而言缺失的东西就行了。在数字时代，数据就是你感知一切的手段，时时刻刻都应该收集，并且有序地管理它们。

在方案形成上，要把关注点放在对问题的简单阐述和对关键指标的提炼上，以便于跟踪。

关于跟踪，就可以融合到周期例会上，比如月度会、季度会。

这样“裁剪”下，制定个战略会很困难吗？应该不会。而且，当企业形成工作习惯、形成循环后，花费不了你太多时间。

如果你觉得这种方式还是不过瘾，还想再省省，那也可以。这样的话，我建议你把战略真的当成是一种工作习惯，用一些简单的画板类工具帮你实现分析过程、分析结论的可视化，比如用一个改良的画布分析法：

这张图上集成了战略分析的关键要素，要从上往下进行设计，这跟我说的战略转型路径的顺序也是一样的：先整理好长期愿景，再分析相对短期的战略和目标，然后分析关键性的战略能力。

不过，得有个商业模式去支持战略的实现，图中的屋顶下面的部分就是分析商业模式的，也就是商业画布分析法，大概思路就是，企业有什么渠道触达客户，目标的客户群体是什么？如何维持客户关系？主要的业务活动有哪些？具备什么资源？需要跟谁合作？产生多少收入、多少成本？最后创造了多少价值？

利用这个模型，我们就可以快速地推导出企业的战略靠不靠谱。如果按照图中的思路去推导都难以盈利，那现实中的执行就更困难了。

在做数字化转型的时候，也千万别忘了加入数字化成分，比如，数据是关键生产要素了，那获取数据、分析数据就是关键活动，数据、数据分析人才也是关键资源，外部数据供应商也是合作方，等等，这些你都要考虑到。不要因为工具简单，就只图快，导致分析不全面。把数字化成分考虑到的战略，才是一个值得落地的数字化转型战略。

怎么提升自己的战略制定能力？

好了，最后，我再来讲一讲怎么提升自己的战略制定能力。

你不要总觉得，不参加战略制定工作就没必要思考战略。其实，琢磨琢磨战略设计，是一个很好的深度思考过程，对你提升自己的思维能力非常有价值。所以，我给你分享一下我推导数字化转型战略的过程。

从历史思维的角度看，数字时代是一个新时代，要把物理世界的活动向更便捷的虚拟世界迁移，这种迁移主要依靠数字化技术。

这种发展还要符合给个体赋能这个方向，以企业的视角看，对内是给员工赋能，对外是给客户赋能。

但是，这些想法怎么跟企业的业务发展相结合呢？我再给你个图，这个图描绘了企业的本质，也可以说是最高阶的企业架构：

刚刚我在讲战略分析工具的时候说过，收入与成本的差额就是企业最直接的价值，也就是利润。可持续发展的企业考虑的就是这个三角形，这是企业经营最核心的东西，没有这个三角形的稳固，就没有企业的持续发展，更谈不上搞转型。

所以，我思考数字化转型战略时，就是把我通过历史思维、生态思维找到的那些发展趋势、数字化转型理念，对应到这个三角形上，去形成数字化转型战略，于是就得到下边这个图：

我来解释下这张图的核心含义。

以数字化技术为核心，通过虚拟空间的能力去赋能客户，提升客户体验，这样会增加收入；通过虚拟空间的能力去赋能员工，改善员工的工作体验，提升效率，这样可以优化成本；服务这两者就是服务实体经济。

而赋能员工、赋能客户，代表的是企业有更强的能力和机会来发展、改变其业务模式。这种模式的改变，也许会进一步改进企业的盈利模式，也就是利润的转型。

这样就给我们提供了一个分析框架，我们可以继续展开分析赋能客户怎么做，需要什么能力？赋能员工怎么做，需要什么能力？转型盈利模式的想法成不成立，怎么转？要用什么样的数字化技术，怎样才能用好？这样就能在一个基础模型的指导下，有目标地展开分析了。

所以，搞战略不是天马行空的，尽管有很多不确定性的因素，但还是遵循一个内在的逻辑框架，以此来支撑自己。因此，建议你平时就对照着我刚刚的推导过程，进一步提升下自己的战略能力。

总结

这节课，我们学习了制定数字化转型战略的方法。我给你讲解了完整的 5 个环节，也就是组织准备、对象访谈、信息分析、战略形成和战略跟踪，这适用于规模庞大，需要慎重对待战略设计的企业。同时，我还特意针对中小企业和个人，提出了便捷的过程和分析工具，希望可以帮助你从建立战略思维习惯开始，形成良好的战略管理能力。

最后我还想再强调一下，在做战略时，一定要头脑清楚，不要过于强调对某些特性的关注。就像很多人讨论传统和敏捷一样，不要光觉得敏捷就是快、传统就是慢。在不深入了解方法的情况下，不要急着下结论，多看看、多想想。很多时候，害死人的不是方法，而是误解。

另外，你千万不要等到有机会参加战略工作了，再思考该怎么做战略，你现在就可以先拿自己做例子。毕竟，咱们自己的人生，得自己去规划，管好了自己，才能帮别人。

思考题

在讲自己的战略制定经验时，我提到了企业的那个三角形，收入、成本、利润，其实这个也能用于分析自己，不要被收入、成本、利润的字面意思限制住。所以，请你利用这个模型来分析下自己。

欢迎你在留言区跟我们分享你的分析和设计，我们一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你把它分享给你的朋友或同事。

09 | 转型痛点（上）：转型中都有哪些痛点问题？如何识别？

你好，我是付晓岩。

上节课，咱们学习了制定数字化转型战略的方法。总体来说，战略更关注长期价值导向。不过，数字化不只是畅想未来，在战略中，我们也要考虑到如何解决眼下面临的问题。这些问题会影响企业当前的生存，也是企业在走向未来时必须要越过的坎儿。没有考虑到眼前这些痛点的战略，通常会成为不接地气的战略。

但是，痛点识别也不是件容易的事情。所以，今天我会和你聊一聊数字化转型过程中，企业要解决的眼前痛点，让你知道什么东西可能会成为痛点。同时，我还会再跟你聊聊识别痛点的方法，帮助你高效地找出你所面临的痛点。下节课，我再具体给你讲一讲怎么解决这些痛点问题。

数字化转型中都有哪些痛点？

一说数字化转型要解决的痛点问题，你可能第一时间想到的就是技术问题，比如企业缺人工智能技术、缺分布式系统技术，等等。

不可否认，技术确实是个问题，但是咱们想问题要全面。数字化转型要解决的不仅仅是技术问题，我们还要多想想企业的整体经营管理问题，比如企业的业务会遇到什么困难、业务模式要怎么找转变的路子，等等。那些问题可能才是真正难解决的问题。

这些问题通常来自于四个方面，分别是客户感知、路径依赖、外部竞争和技术理解，这是很多传统企业的通病了。接下来，咱们就来挨个儿分析一下。

难以准确快速地感知到客户的变化

每个企业最难以解决的挑战是什么？答案是，客户的变化。

随着时代的变迁，人们的习惯、喜好会发生多种多样的变化，企业很难把客户的习惯局限在一个不动的点上。一些曾经成功的企业都成为了某一代人的记忆，因为，这些企业迎合了那一代人，但是无法被后来的人们喜欢。

其中一个典型的例子就是柯达。柯达是胶卷时代的王者，却忽视了数码时代的到来。最令人感到可惜的是，柯达自己还是数码相机的早期发明者，有能力自己“革自己的命”。但是，就是因为没有充分意识到数码相机给人们提供的各种方便，就渐渐失去了客户的青睐，跟着老胶卷一起“泛黄”了。

柯达还算是在第一时间掌握了变化可能性的。有些行业比相机行业更麻烦，他们并不一定能够在第一时间感受到客户的变化，比如银行业。

银行业是信息化水平较高的行业，每年科技投入也不少，但是，很多消费者觉得银行还是跟不上时代、跟不上消费者的体验需求。这是为啥呢？主要就是因为金融业务多数都是次生需求，通常是你买东西要付款了、付款钱不够了，你才会有支付、信用卡消费等金融需求出现，它们是生产、生活场景中那些原始需求的派生物，对需求的感觉本来就会慢半拍。

互联网公司围绕原始需求场景搞的花样翻新太快，这就会导致客户需求的变化也很快，而这些需求传到银行，银行为此做出反应、设计新产品需要一定的时间。任何强制缩短这种传导机制的想法也许都不是太科学的，你不能指望次生需求比原始需求反应更快。所以，怎么准确感知并跟上客户的变化，对这样的行业来讲，就是更大的痛点了。

依赖传统路径，看不到新的关口

很多时候，自己的成功可能会成为自己的绊脚石。企业既有的业务模式，可能会妨碍企业对未来发展的认知，这也是人们常说的路径依赖。这条路走得越久，你改变它的难度就越大，这也是习惯的力量。

这么说你也许不太能有具体的感知，我来举个例子你就知道了。

就拿电动汽车来说，之前它们一直不太受传统车企的喜欢，除了竞争这个原因之外，技术上的不成熟也是一个重要因素。所以，好多传统车企肯定不会用 all in（全力投入）的方式去做电动车，一开始还是会觉得传统汽车靠谱。

但是，现在很多科技企业扎堆儿涌入电动车行业，形成了一股“造车新势力”。它们已经逐渐把电动车演变成了一个软件平台、一个流量入口，我们相当于买了一个装着轮子的移动电脑。这种思路做出来的汽车跟传统汽车相比，体验必定是不同的。

总之，数字化技术会全面地重塑整个社会，无论是产品的形态、设计思路，还是客户的选择能力，都会有很大幅度的改变。所以，无论是企业还是个人，都在面临一个关口。

不要局限在传统的路径里，即使是过去的成功经验，你也要结合新的趋势，衡量下哪些可以继续传承，哪些需要改变。

在应对跨界竞争中总是处于防守姿态

很多企业都担心遇到“不讲武德”的跨界竞争。确实，另一个行业过来的人，思维不受行业传统束缚，对着传统企业这种“老师傅”就是一顿新技术、新玩法的“乱拳”。

如果互联网公司想要进入传统行业，尽管有业务认知上的门槛，但是通过挖传统行业的人，可以快速补齐这部分。可是，当传统行业想反击时，却很难靠挖互联网公司的技术人员，迅速补齐自己在技术上的短板。

因为牛的技术是需要复杂的开发环境提供支持的，不是单靠几个人。技术也需要“阵地战”，这些环境的建立、机制的配套需要一定的投入和时间。再加上互联网公司最近这十年发展起来的生态，这就不是单个传统企业可以轻易反击的了。

需要注意的是，这种外部竞争的痛点并不是来自于竞争本身，而是来自于竞争双方在内部结构上的巨大差异，业务和技术人员的比例决定了企业最核心的生产要素，也就是人，在构成和思维模式上的不同。

随着反垄断政策的调整，互联网公司与传统企业的关系也许会有一些缓和的态势。但是，这种来自于内部结构的竞争力差异，不会因此而改变。数字化企业要具备的是业务和技术的双螺旋，缺的东西早晚得补上，不然就是在对着未知的竞争者敞开自己的门户。

对技术的理解跟不上技术发展的速度

现在技术发展太快，对技术的理解跟不上，也就谈不上很好地应用技术了。这是一个普遍存在的痛点。而且，这个痛点不只是传统行业面临的，互联网公司也一样。所以，很多头部企业广泛地投资和发展各种技术。比如，在虚拟现实类技术中，很多公司是 VR、AR 一起搞，而不是只押注在一个技术上。

技术理解不是个单纯的技术活儿。除了要适当了解这项技术，还得知道，可以在什么样的业务场景中更好地应用它，否则，你就很难说自己理解到位了。

这个事情在业务和技术两侧的表现不大一样。在业务侧，往往是业务人员不了解技术本身，这就可能会导致相信一些道听途说的观点，夸大技术的实际效果；而技术侧呢，有可能会因为太了解技术本身而抑制了想象力，很多技术在业务人员看来好像很高大上，但实际上未必。

区块链就是一个典型的例子。对技术人员来讲，区块链的底层原理简直没什么新东西，像哈希函数之类的技术都是老东西了。但是，它居然就这么火了。而业务人员其实是根本听不懂的，很多人都不知道区块链是干啥的。在这种情况下，怎么能诞生非常好的应用呢？直到国家提高对区块链的重视，各类行业标准、团体标准相继出台，才逐步让区块链开发走上了正轨。

所以，理解技术这件事又难又重要，业务人员和技术人员要一起来搞，这也是业务与技术的融合方式。都别先入为主，不要觉得自己知道技术原理，就知道该怎么用了，有可能你已经被自己的思维限制住了。武器不是买了就管用的，不理解就用不好，这是很多传统企业在面对数字化转型时存在的痛点，是数字化转型战略必须要覆盖的。

这些痛点是非常普遍而通用的痛点，那作为一家企业，以及企业中的一员，你必须要找到自身的个性化问题。

怎么针对自己家的企业找痛点？

找痛点，是很多企业搞战略、请咨询公司，或者开经营分析会时的必备话题。但实际上，这个事情其实不太好做。找痛点就是提问题，你可能听说过，能找准问题，问题就已经解决一半了，找不准问题，那搞解决方案就是白费力气。

那怎么找痛点呢？我给你分享几个窍门。

努力找到业务流程衔接上的断点

一般来说，企业里 90% 以上的创新都是微创新、渐进式的改进，没有那么多颠覆性创新的机会。那么，这么多微创新的来源是什么呢？其实，大部分都是流程中不顺畅、经常被吐槽的东西，也就是流程上的断点。而这些正是大量创新的来源，甚至是数字化的关键点。

很多人都认为，数字化转型之后的业务流程可以自动执行，再加上人工智能和大数据，数字化企业的业务流程，可以很“聪明”地根据环境的变化，选择不同的执行方式。这就表示，这些流程首先应该是能被衔接起来的，如果流程本身就充满断点，那怎么可能自动执行呢？

很多人没有把这些痛点跟数字化联系起来，还是仅仅在从业务体验上考虑。而实际情况是，这样想已经不够了。毕竟，数字化的一大方向是尽量减少人的操作。那就是说，你考虑业务体验的方式，应该是怎么减负，怎么不用人来做，而不只是让他做起来舒服。

那具体怎么找呢？我给你个小建议。

如果你是技术人员，那么，就要尝试跟岗观察。业务人员有时会出于长期的操作习惯，意识不到流程中断点的存在，所以，你要多观察实地操作，自己发现问题。

如果你是业务人员，你就应该经常有意识地分析自己的操作过程，分析是什么阻碍自己完成得更快，因为这里就可能存在断点。

做到这些，也许企业不会为此奖励你，但是日积月累下来，你可能会成为流程改进专家，这种能力会让你在任何一个领域中都能出色地工作。

汇总各类断点，找到体制性原因

寻找体制性原因是找痛点的高级模式，你不会止步于微创新，当你经验值够了，总是想去挑战“大怪”的。但是。“大怪”是什么？其实就是隐藏一堆“小怪”后边的大 Boss，也是我们常说的，隐藏在众多表象之下的深层次问题。比如咱们刚刚学习的四个痛点，就是从众多痛点现象中抽象总结出来的共性问题。

一谈到数字化转型，我们经常说要转变企业文化、转变组织模式、转变经营理念，等等。那么，这些高大上的口号是怎么来的？其实，这些就是综合考虑各种断点、流程的不顺畅等问题之后得到的结果。

假如你发现了一堆断点，除了要持续地去改进它们，同时也要思考下有些问题是不是会反复，或者是换个样子出现，这很可能是你发现体制性问题的机会。

举个小例子，我们常说传统企业存在开发体制问题，其实就是隐藏在需求传导不准确、开发责任不明确、立项速度慢、资源评估不准确、项目协调不顺畅等一大堆小问题下的大问题。

如果我们想要为企业提供支持数字化转型的开发能力，光是一个点一个点地去想怎么解决这些问题，是不够的。你必须要继续思考，它们会不会汇总成对整个开发体制的调整，是不是需要上升一个看问题的维度才能解决？

所谓锻炼你自己的机会，就是尝试不断地琢磨如何解决这些问题，而不要总想着有些问题层级太高，与我无关，那样你就失去了深度参与数字化转型、提升自己的机会。

拓展视角，形成自己的知识库

做到了刚刚的这两点，我相信，你就能找出企业的绝大多数痛点了。但这还不够，因为这都是立足于现在去找痛点，其实还有一些隐藏的痛点问题，你必须眼观八方，才能提前预知到。

怎么做呢？我建议你多读一些讲述行业、企业发展历程的书，或者是其他相关资料，同时还要注重积累，把观察到的东西都沉淀下来，时不时地来分析下自己的企业。

俗话说，“日光之下并无新鲜事”，很多问题都不是只有你自己的企业遇到过。有些问题你这个行业没人想过，但是别的行业有人想过，甚至解决了，还分享了出来，这个就可以成为你的知识库。

比如，我们说数字化转型离不开软件开发，但是软件开发自己的管理需要持续增强，不然现有的工程效率，很难保证我们可以生产出满足数字化转型需要的那么多软件。软件造得不够，转型速度也就跟不上了。

但是，在工程效率这个问题上，制造业和建筑业用工程思想把生产和建设管理得井井有条。相关的资料有很多，咱们都可以找来学一学，参考下制造业和建筑业的标准化管理、大批量生产等方式。

总之，找到痛点才有可能解决痛点。越早找出来，你的数字化转型之路就会走得越快。

总结

今天，我们学习了企业数字化转型中存在的四个亟待解决的眼前的痛点问题，这是战略中应该覆盖的问题。它们分别是难以准确快快速地感知到客户的变化、过于依赖传统路径、在应对跨界竞争中总是处于防守姿态、对技术的理解跟不上技术发展的速度。

除了这四个痛点之外，企业管理层普遍缺乏对企业架构思维的认知和引入能力，这一点对企业的数字化转型也是非常不利的。因为所有转型最终转的就是思维和行为习惯，而作为企业的管理者来讲，如果没有及时进行必要的思维调整，也就很难推动整个企业的转变了。

同时，我还给你介绍了找痛点的 3 个方法：

找到业务流程衔接上的断点；

汇总各类断点、找到体制性原因；

同时也要拓展视角，逐渐形成自己的知识库。

我建议你每次找到痛点和深层次原因后，就立马总结下，同时也要给别人分享下，把自己做过的东西知识化、体系化，这样就积累起了你自己的知识库。

工程思维中很有价值的一点就是对以往成果的重复利用，当你成为时间的朋友，有效积累起自己的知识后，你就真的有可能发现别人未曾发现的痛点了。这样的机会也许一生未必有太多，发现一个，就有机会找到你一生的职业方向，也有可能帮你的企业形成很大的竞争优势，发现数字化转型最需要产生的那个结果。

思考题

你有没有解决过流程上的某些痛点呢？是怎么发现这些痛点的呢？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

10 | 转型痛点（下）：怎么解决转型中的痛点问题？

你好，我是付晓岩。

上节课，我们找出了进行数字化转型的 4 大痛点，分别是难以准确快速地感知到客户的变化、过于依赖以往的传统路径、在应对跨界竞争中总是处于防守姿态、对技术的理解跟不上技术发展的速度。这节课，我就来给你讲一讲怎么解决这些问题。

这些问题是很多企业都具有的共性问题，所以，我们需要多看看不同行业的企业是怎么处理的，发展了哪些能力。其实，解决痛点这个事儿，本身就是需要提升我们的能力。所以，我不仅会给你分析攻克不同痛点的方法，同时还会给你总结需要的具体能力。

如何准确快速地感知客户的变化？

要想跟上客户的变化，该怎么做呢？当然是去努力了解客户，最核心的办法就是要通过接触去收集客户信息。利用这些信息，我们就可以对客户进行深入分析了，毕竟，知人鉴人不过是“察其言，观其行”而已。

客户的信息可以分成两大类：

语言类信息，既包括他们所说的话，比如打电话、聊天等，也包括文字，比如发布的文章等；

行为类信息，比如一个人的网上浏览记录、购物记录、信用信息、工作业绩、运动轨迹，等等。

对于互联网企业或平台类企业来说，信息正是他们的优势。平台最初也是因为拥有大量与交易有关的信息（比如电商平台中的商户商品），来吸引客户上网的。客户持续增加，行为越来越多，平台也就进入了信息沉淀的良性循环，进而能够利用信息从更多维度去分析客户，改进服务，并进一步吸引客户。

那传统企业怎么解决信息的差距问题呢？我给你一个建议，就是搞数字化运营、数字化营销。

说得直白点儿，就是有资金、有影响力的企业，可以根据自己家的业务场景、生态圈搞业务平台；资金和影响力不足的企业，就加入别人的平台。其实，这也就是生态思维，跟随的环境变化，找准自己在环境中的位置。

这么说你可能还是不太清楚，我来举个例子，你一听就明白了。

化妆品巨头欧莱雅公司就选择了与别的平台进行合作的方式，在电商平台上通过新的社交媒体和玩法去传播新品上线的消息。比如，站外先用 KOL（意见领袖）去种草，通过 KOL 和粉丝的互动来提升销售能力。

在 KOL 的选择上，他们不仅考虑大 V，也非常关注有垂直领域优势的小 V。他们更注重 KOL 与消费者的接近程度，因为这样的影响力是更加直接的。你看，这就是一种很好的运营。

不过，这还不够。如果希望能提供更有差异化、体验更棒的服务，就要充分利用数字化技术，打造与客户的直接交流能力，而不仅仅是通过示范性的代言。所以，欧莱雅公司 2018 年收购了一家科技公司，并基于这家公司的技术，发布了首个针对口红产品的动态虚拟试妆功能，效果还是不错的，可以帮助消费者快速完成试妆体验。

这个试妆功能，实际上是一次很好的在线交流，如果允许完整收集的话，可以为欧莱雅和客户双方都提供很多有用的信息，比如，客户的试妆记录以及与最后口红购买记录之间的关系，包括基于肤色、年龄、地区等方面的信息。如果把这些信息综合起来，就可以产生更好的推荐效果，同时也把人工智能技术跟自己家的产品做了比较好的结合。

好了，听完了例子，现在我再跟你梳理下解决这个问题的思路。

为了更好地了解客户的变化，我们需要收集更多的客户信息，而高效收集客户信息的方式是业务的线上化、平台化，这样客户的行为也就被数字化了。

但是，简单地搬到线上还不够，自己家企业能直接收集的业务信息毕竟有限，所以就需要依靠生态伙伴，在合法合规的情况下，进一步多方面地了解客户信息，这样才能形成更多的服务方式。不过，这还是不够。如果要改善体验，还需要进一步结合数字化技术，给客户提供有自身特点的差异化服务，吸引客户和你持续交流，这样才能把交流做得深入，产生所谓的黏性。

总体来说，要解决这个不能及时感知客户变化的问题，我们必须要具备几种能力，包括业务的线上化能力、平台搭建或者接入能力、生态运营能力和技术应用能力。

如何解决路径依赖的痛点？

上节课说过，所谓的路径依赖，也就是企业过去的业务发展模式对自身的束缚。每个企业为了在过去的竞争环境中生存下来，都做了很多努力，形成了自己对行业和业务的理解、内部组织结构、业务处理过程，以及系统、制度等。这些的确为企业的发展提供了助力，但是，也因此给企业增加了改革成本。

很多人号召企业搞改革，大胆推进，但实际上要企业做出选择，是件很艰难的事情。如果新方向没搞成，旧方向又被削弱，甚至搞砸了，那怎么办呢？即便是转型成功的企业，在回顾自己的改革路程时，也经常会心有余悸，所以，鼓励企业改革也是要讲方法的。

那么问题来了，什么样的方法是好方法呢？我来说说我的看法。

首先，就是要持续地做好“小步跑”。

无论企业取得了多么好的业绩，都一定还有可以提升自己的地方。业务过程总是有“断点”的，持续地改进“断点”，意味着持续地进步。

不能小看“日拱一卒”的力量，这种永不满足的劲头，本身就可能给企业的业务和人员带来无限改变的机会，转型也可能是长期量变最终推动的质变。

就拿丰田汽车的精益生产的例子来说，为了提高生产效率，丰田从“杜绝浪费”这么朴素的出发点开始，一个环节一个环节地研究如何减少浪费，持续微改进了 30 年，形成了以准时生产和全员参与改善为两大主要特点的丰田生产方式。这就是小步跑的典型案例。

其次，是拿起“望远镜”，合理地向前展望技术发展趋势。面对数字化转型，永远不能忽视技术的长期力量，要经常关注技术的变化。

举个例子，你可能听过 Netflix（奈飞），它原本是一家通过邮寄方式租赁 DVD 的企业，但是，它的创始人哈斯廷斯在自家业务发展得还挺好的时候，就提出向流媒体转型，也就是向网上业务转型。不过，这个过程并没有那么顺利，业绩一度下滑，股价曾经跌去 70%，过了大半年时间才恢复增长。

不过，转型成功后，Netflix 打破了邮寄业务的模式限制，重塑了服务流程，顾客也能更快更方便地看 DVD 了，公司业务迅速从美国扩展到了全球。

客观地讲，“望远镜”的使用效果是有差别的，并不是看到同一风景的所有人，都会产生相同的感受。

BlockBuster 公司就是 Netflix 还处在第一曲线时的竞争对手，是当时美国最大的 DVD 租赁公司。难道流媒体开始发展时，BlockBuster 公司就没有注意到流媒体的优点吗？那为什么反应不一样呢？所以，你还应该想想，怎么用好“望远镜”。

我给你的建议是，要有技术想象力，也就是能把技术的优点和业务的不足结合起来。比如，网上看 DVD 比邮寄的方式要更方便，这个优点很明显，如果你被当前成本遮住了眼睛，那就看不到日后的颠覆性成果了。面对新技术，要有忧患意识，而不是总想着不用也行。

好了，我再总结下企业在解决传统路径依赖时需要的能力：持续改进能力、技术跟踪能力、技术想象力、流程再造能力。这些能力代表了解决这个问题的两个层面：第一个能力代表持续的自我完善层面，另外三个是利用新技术打造新业务模式的层面。这两个层面不可偏废，前者有助于守住既有，后者有助于创造未来。

当然，这两个层面最终都与数字化技术的应用有关。

与提倡用敏捷方法在创新上试错、用传统方法对待业务完善这种思路不太一样的是，从传统企业的角度出发，我建议你用敏捷理念对待持续的自我完善。因为这里产生的需求以微创新居多，大家更容易理解和把握，适合敏态。同时，我建议你用传统工程的理念对待打造新业务模式，因为这里需要深入分析的东西多，投入和风险都比较大，不一定适合搞得太快。

大的转型工程考验的往往是决心而不是速度，也许我们并不是没看清前路，而是没认真看。

如何解决跨界竞争的痛点？

来自外部业务竞争的痛点，最主要是在跨界竞争上，而跨界竞争的实质，就是竞争双方内部结构上的巨大差异，那解决办法自然就是缩小这种差异。

这个道理不难理解。你回想下工业时代早期，蒸汽动力的机械纺纱机出现之后，生产效率比人力纺纱高很多。那原来靠人力纺纱的企业怎么竞争呢？靠扩大厂房、增加织机、增加工人是没用的，成本下不来。最简单的办法其实就是大家都变成机械纺纱厂，走到同一个起跑线上。而那些没有转型、继续用人力纺纱的工厂，就逐渐消失了。

你可能觉得我是危言耸听，其实，你只要看看历史就会明白，新技术的重塑力很强，不然时代怎么进步？抗拒这种发展本身就是徒劳的。

增加具备数字化工作能力的人员，不再把技术人员只当作“内部乙方”，这是时代发展的必然。所以，企业应该现在就着手进行人力资源调整，既包括从外部招募，也包括推动内部人员的转化，让尽可能多的人了解技术的力量，掌握跟技术融合的方法。

你可能会说，这样的转换成本大、时间慢，通过采购、外包方式解决不是更合理吗？更符合社会分工吗？

是的，即便是到了数字时代，技术服务商也依然会存在，而且还可能更多。因为，用数字化技术的人越多，提供工具的人就越多，这跟工业时代没什么区别。同样，工业时代，也不是只有负责制造机器的企业才了解机器，很多用机器进行生产的企业也很了解机器。

这些企业招募了大量优秀的技术工人，他们不仅懂得机器的操作，也会具备一定的维修、改进能力，企业内部也会设立专门的技术改良班组，因为有些改进、维修，还是自己做的效果最好。

今天的数字化也一样。企业不必把开发都放给技术服务商，自己能解决问题，显然效率更高。具备一定的自研能力，也会让自家对外提供的服务更具差异化。就像欧莱雅一样，不少传统企业也都在实力允许的范围内并购技术企业，比如国内的一些银行就成立了金融科技子公司，为同行业或者是银行的客户提供技术服务。

对大多数传统企业而言，采购、外包的确是解决企业数字化转型的有效途径，但这不是唯一途径，更不是最终途径。数字化不能千篇一律，采购、外包更有利于解决数字化中非个性化的部分，企业必须找准对自己最有利的个性化因素，将自己有限的技术力量集中在这些个性化因素上。

好了，到这里，我再总结下企业解决跨界竞争问题时需要的能力，也就是人力资源调整能力、自研能力。同时，要招好并用好技术人员，进而推动企业内的大量原有人员完成业务能力的数字化转型。

如何解决技术理解能力跟不上技术发展速度的痛点？

技术理解能力很重要，虽然增加技术人员有助于解决这个问题，但是，像区块链、RPA、中台、低代码等这些技术，在技术圈里也会吵来吵去没个定论，引进到企业里，想让企业理解透，确实不容易。那怎么解决这个问题呢？这就需要引入企业架构了。

这些东西单从技术角度去理解，显然是不够的。就像低代码，你从开发角度看，有人告诉你，它的基础逻辑都不对；你从应用角度看，有人告诉你，拖拉拽的实现方式就跟工作流差不多，包装成分大于实质内容。那你会怎么想？觉得这是个炒作吗？

我就不这么认为，相反，我会把业务和技术叠加起来看。

如果说，对于一些简单的功能新增需求，业务人员可以通过事先开发好的标准化控件，实现由前端发起的功能组合，快速完成新功能上线，直接解决眼前的问题，这有什么不好呢？企业架构是多视角看待企业的，业务和技术的叠加也正是企业架构思考问题的方式。

咱们用这种思路再想想我前边提到的坚持“小步跑”，企业里的大量创新都是微创新，如果微创新一概都需要“高代码”开发，那我们有多少技术人员、干多少“996”的苦差都不够，业务人员也会因为上线速度跟不上对技术人员产生很多抱怨。所以，现在头部互联网企业也提倡搞好标准化、工程化，这实际上就是在从底层支持低代码了。

低代码更像是一个把现成的软件功能包装成业务人员好理解的“乐高积木”的方式，这跟我讲的业务架构的整体逻辑是一样的，都是让业务人员可以快速理解，企业现在都有什么东西可以支持业务创新，甚至让他们自己也能完成一些简单的开发工作，这对数字化转型需要的快速创新能力是有支持作用的。

所以，跟单一视角相比，从业务和技术叠加的视角看，会更容易理解一个东西到底有没有用。

业务与技术叠加的视角还应该放到更高的企业层面，从更大范围的业务全局把业务的不足和技术的优点广泛地结合起来，这是只有企业架构才能做好的。因为只有企业架构明确主张从全局视角看问题，不会因为全局太大就放弃这种努力。

当然，企业架构方法论自身也需要继续进步，让大家更容易理解，让各级管理层更容易引入，这要靠大家一起努力，共同推动方法论的发展。

那总结来说，企业要想解决技术理解能力跟不上技术发展速度的问题，就离不开一种能力：企业架构能力。这是在企业层面实现业务与技术深度融合的能力。

总结

这节课，针对 4 大痛点问题，我给出了解决思路。其实，寻找解决思路，也就是在做战略能力规划。我再带你复习下解决这 4 种痛点问题需要具备的能力。

对来自客户感知的痛点，要通过业务的线上化能力、平台搭建或者接入能力、生态运营能力、新技术研发和应用能力、直接交流能力来解决；

对来自路径依赖的痛点，要通过持续改进能力、技术跟踪能力、技术想象力、流程再造能力来解决；

对来自外部业务竞争的痛点，要通过人力资源调整能力和自研能力来解决；

对来自技术理解的痛点，要通过企业架构能力来解决。

总体来说，这是通过实现对外界的充分感知、对业务和技术的深度融合来解决的。对于企业来说，每个问题的解决都是对自己现有能力的挑战，需要借鉴案例，但更需要深刻的自省。

思考题

对于在搞转型的传统企业，我建议用敏捷方法对待持续的自我完善，用传统稳态工程方法对待用新技术打造新业务模式，你怎么看这个问题？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

11 | 外部资源：实现数字化需要哪些外部支持？

你好，我是付晓岩。

在“基础篇”的第 2 讲，我重点给你讲过生态思维。它的核心就是，大家都在一个互相联系、互相影响的环境下生存，不可能什么事儿都自己做，所以要搞好定位，明确什么事儿要依靠别人做。这就决定了，关起门来搞数字化不是正确方式，得开放自己，积极寻求外部资源。

而且，有些对数字化转型来说至关重要的事情，比如数字化基础设施的广泛建设、合理的数据管理体系的形成、引导健康的价值观念，以及输送人才的教育体系改革，这些真的不是企业层面可以解决的。但是离开这些，企业，尤其是资源有限的中小企业，就会在数字化道路上走得很艰难。所以，我们还是要积极争取国家政策的支持。

说到这儿，我必须要打破一个常见的认知误区，那就是很多人都觉得国家政策是离自己比较远的事情。

其实并非如此。国家有各种参政议政渠道，所以，我们不应该坐等国家下政策，而是要积极通过各种渠道，将自己的需求反映到国家制定政策的活动中去，为自己赢得政策支持。比如说，我们现在都觉得搞数字化对企业的资金压力很大，那有什么样的扶持政策可以帮到大家呢？积极向政府反馈下自己的意见，也许就有机会获得一些有针对性的支持。

当然，争取支持的前提是，你得知道对于面向未来的数字化转型而言，有什么是需要依靠国家力量来做的，这些东西对我们又有什么影响。了解了这些之后，你就把相关的需求反馈出去，积极提给地方政府，或者通过媒体、自媒体产生一定的影响，争取对自己更有利的政策。

好，先来看看数字化基础设施吧，这是需要国家投入的重头戏。

如何让企业的数字化基础设施建设更容易？

我想先问你一个问题：你觉得数字化基础设施应该是什么呢？你可以先想想，我来跟你说说我的想法。

数字化毕竟是通过软件来做的，要通过软件进行大量的数据计算，也要通过网络进行连接和数据传输。数字时代是真正能用数据去打造新世界的，那数据量必然很大。这就涉及计算机最重要的三个核心能力：计算、传输、存储。在数字时代，对这三件“法宝”的技术要求显然会比今天高很多，企业要想自己全部搞定，不太容易。

你可能会觉得有点奇怪，这个怎么会自己搞不定？我们做信息化很多年了，企业自己有机房、有内部网络、有专线，这有什么搞不定的？我必须要说，你想得简单了。面向数字化转型，打造虚拟空间所需要的算力、传输能力、存储能力，远比目前我们所具备的要大得多。

我拿个真实数据来给你解释下。IDC（国际数据公司）发布的《数据时代 2025》报告显示，全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 2025 年的 175ZB。

175ZB 的数据有多少呢？我给你一个形象的比喻：如果我们把这些数据全部存在 DVD 光盘中，那么 DVD 累加起来的高度，将是地球和月球之间距离的 23 倍，而地球和月球之间最近距离也有 39.3 万公里，那 23 倍是多少？你可以自己算一下，感受感受。

此外，随着自动化设备的增加，数据产量还将进一步扩大。

据统计，一辆联网的自动驾驶汽车每运行 8 小时将产生 4TB 的数据，数据来源于自动驾驶汽车拥有的数百个车载传感器。单单一个摄像头，每秒就能产生 20～40MB 的数据，而激光雷达每秒可以产生 10～70MB 的数据。

这还只是对数据量的估算。从数据出发，你也可以想象，如果对这么庞大的数据量进行面向虚拟世界的实时传输、实时计算，需要多强大的传输和计算能力。所以，5G 网络也未必就能满足未来的要求，从 5G 继续发展到 NG 是肯定的。

除了网络，在下一步的算力发展中，建设国家级的量子计算中心，来进一步支持数字化的发展，支持企业应用量子算力也会是必然的。

刚才提到的数据中心、算力中心、骨干网络建设，企业自己搞得定吗？即便是那些很有实力的能提供公有云服务的科技巨头们，也未必能 Hold 住所有东西。比如数据中心的建设的选址不仅涉及占用土地，也就是批地的问题，还涉及电力供应、区域经济发展等问题，是要综合考虑的。

此外，当我们通过虚拟空间进行的活动对我们日常生产生活的覆盖达到一定程度之后，数据中心、算力中心、骨干网络的安全，就是国家安全问题了。跟我们现在的大型水坝、铁路、公路、码头一样，是影响国家安全的战略性问题，这些设施的损坏或者破坏，有可能影响国家经济运行。

所以，你可以看到，算力、传输能力、存储能力这几个核心的数字化基础设施，不是企业单凭自己就能做到的，即便是实力雄厚的大企业也未必能做到周全。同时，也不能只在企业层面考虑问题，因为这些对国家经济发展、国家安全都有影响。

那怎么办呢？国家 2020 年就已经提出“新基建”了，不少省份在根据国家指导大力规划兴建数据中心，推动企业上云。未来企业是可以把自建能力和国家提供的基础设施能力结合起来的，这也是降低全社会数字化转型成本、提高数字化资源利用效率的正途。

但是，这些政策是如何制定出来的呢？也是通过广泛的调研形成的。所以，在构建数字化蓝图的时候，你要积极把企业的需要反馈给国家，无论是非常正式地提供给人大、政协代表，还是通过政府网站留言，或者向媒体、自媒体发布信息，都可以帮助国家从大环境出发进行更高效的数字化建设。这对每一个企业而言，获利都是巨大的。相反，如果我们都觉得这跟自己无关，那国家也很难接收到有效信息去推动数字化建设。

如何让企业的数据获取更容易、更合法？

“数据是新生产要素”的这个观念已经深入人心了。刚才也提到过，这个生产要素还是独特的建筑材料，那数据的作用这么大，它的获取成本、获得难易程度，都会影响到企业的数字化转型进度和效果。

举个简单的例子。今天，以大数据为基础的客户画像技术很受重视，画像算法固然重要，但更重要的是，你能获得多少不同维度的数据，比如客户的身份信息、教育信息、工作信息、消费习惯、生活缴费信息、运动信息、信用信息、投资信息，等等。

信息来源越多，对客户的覆盖面越广，分析的结果也就越贴近实际情况；获得信息越少，评价就越困难。所以，不少企业都会开展数据采购业务，向可信数据源去购买数据。

但是，随着信息保护意识的增强和相关法律的完善，数据获取成为了非常敏感的话题，稍不留神就会“跨过红线”，得不偿失。有不少企业因为违法收集数据而受到了法律的制裁，这就意味着，数据获取这件事情，搞不好就不仅是费钱的问题，还可能犯法。

数据既是企业开展数字化转型时必须要获取的关键生产要素，又是当前法律要去保护的重点对象，那如何让企业合规地获取数据，并且是成本合理地获取呢？这就要靠国家推动去建立合理的数据交易机制了，包括如何确定数据的归属、如何定价、如何开展交易过程等。

这方面可以参照能源管理建立数据管理的体系，二者确实有些相似之处，可以借鉴能源的确权、开采、交易、运输、使用等方面的管理经验。但也要考虑数据的一些不同之处，比如，数据确权是有一定难度的，并非所有数据都很容易确定归属；数据目前缺少类似能源的标准化管理等。

所以，国家需要在保护数据的基础上，对数据交易机制展开探索，制定数据标准、提供估值参考、规范市场行为、合理控制价格波动，在企业间推动以商业模式为基础的数据分享机制，建立数据交易所，特别是基于公有云、行业云、政府云的各类数据交易所，让数据合法流通起来。

作为商业性数据交易的补充，政府持有大量数据，也具备大范围采集数据的能力，可以考虑将合适范围的信息开放给社会共享，或者以较低的可维持运转的价格廉价提供，以进一步促进数据应用的活跃。但是开放哪些数据、如何定价，这是企业可以向政府呼吁的。

以上这些机制的联合作用，这样才能从根本上解决数据获取问题。但是这些东西光靠政府自己想也是不充分的，毕竟人类历史上还没有出现过类似今天的数据这么特殊的“生产要素”。

所以，企业需要积极投身到相关的立法和改革工作中，通过像刚才在基础设施建设中提到的那样，利用多种渠道表达自己的诉求。

引导健康的价值观念

你可能会奇怪，谈数字化怎么还谈到价值观上去了？其实这一点儿都不奇怪。在每一种社会形态下，价值观都是很重要的行为指引。所谓价值观，简单地讲，就是什么事儿该做，什么事儿不该做。没有健康的价值观，大家的行为就会扭曲，比如，为了发财就不惜产品造假。那在数字化转型时，什么事儿不该做呢？我来说两种最不应该做的行为。

第一种就是不正当的竞争行为。

观察下互联网企业的迅猛发展，你会注意到，企业的生长速度简直是跨越式的，技术优势和业务优势实际上也滋生了技术和业务的双重垄断，垄断者会很自然地想要保护和利用自己的垄断优势。这点不难理解。

即便在主张“我为人人、人人为我”的开源领域，也经常有只使用不奉献的“不讲武德”的事情，何况是处处真金白银的商业领域，“赢者通吃”似乎成了共识。

但是，不正当竞争其实损害了很多创业企业的发展机会，还没长大就被扼杀了，或者因为垄断者形成的竞争门槛，导致业务成本高，发展不起来。就像你经常听说的，不“抱大腿”，就没机会发展，这也让老百姓丧失了享受新公司带来新产品的机会。

这种不正当行为需要大家共同监督，及时将有关情况向市场管理部门反映，敦促管理部门采取适当行动，维护良好的市场环境。

第二种要避免的行为就是不可持续的工作模式。

目前行业普遍存在的“996”现象、从业者身体健康问题，也跟价值观有关。

从某种意义上说，有点儿像是改革开放初期以环境为代价换取经济发展速度的现象。今天，国家在大力修复自然环境，但行业这种不正常工作的现象，对数代人的身心透支，要怎么修复呢？我们努力发展是为了把什么样的人送进数字时代呢？

这方面的竞争往往又是互相攀比的。全社会都相信“快鱼吃慢鱼”，谁都很难第一个把发条松下来。但是发条不松下来，我们的从业者就会越来越被“工具化”，这是很多从业多年的技术人非常担心的问题，忙于工作，没时间学习，技能越来越固化和单一，容易被淘汰。我们搞数字化不是为了让人磨损得更快，而是为了给人赋能。

保持对《劳动法》等法律的基本尊重，保证员工的身心健康，更需要国家监督。毕竟在就业问题上，个人是弱势群体。不过，数字时代是技术时代了，对这类事情的监督，也许不再需要员工举报企业这么极端的方式了，可以多思考有哪些技术手段可以监督这种让人“敢怒不敢言”的问题。

数字化人才的教育体系

说到底，数字化建设工作都是由人来完成的。现在很多企业都喊缺乏数字化转型人才，那这些人才从哪里来呢？

企业总靠挖墙脚的方式获取人才，成本很高，又不容易持续。毕竟，有些类型的人才市场上稀缺度高，企业也很难承担这种持续挖人的成本。因此，企业也要自己加大内部培养的力度。

不过，企业毕竟不是教育机构，单靠企业自身很难快速增加人才供给，这就得依靠教育体系了，特别是职业教育的力量。

职业教育能够更有针对性地提供企业需要的人才技能训练。但是，职业教育体系的改善离不开国家的支持。

开展职业教育这件事一点都不简单。

比如，技术人员经常参加的技术类职业教育或者职业水平等级认证考试，已经开展很长时间了，而且体系覆盖挺全面的，能力上的初级、中级、高级，科目上的系统分析、项目管理、编程等各种类型应有尽有。

但是，现在从业者划出固定的大块时间进行应试类学习越来越困难了，尤其是考虑到“996”的普遍性，加上考试往往会集中在固定的时间和地点，这导致有些高级类认证的通过率不高，弃考率反而不低。

这在职业教育越来越重要的今天，需要企业和个人都努力提出对认证考试的改进建议，呼唤改进的到来。

除了国家认证之外，还有很多民营教育机构也在提供各种职业教育，这些机构往往拼的是师资力量。一些有大厂、大项目经验加持的讲师广受欢迎，从这些明星讲师身上确实可以学习到很多实践经验，但是，这些课程学完了之后，如何产生较好的资格认证，让学习者的能力提升得到更广泛的认可呢？

现在，对人才的重视程度越来越高了，企业和个人都需要国家改进在职业教育，尤其是在面向数字化转型、面向技术应用的职业教育方面，推动考试模式的改变、推动认证可信度的提升、推动优质的教育资源以更灵活的教育模式开放给企业和个人，这些事情都需要我们多为自己发声，不要总觉得离自己太远。

总结

企业搞数字化，除了自己要努力外，也有很多东西是要借助国家力量的，但必须要清楚地意识到，这不是鼓励大家“等、靠、要”，而是合理规划出数字化转型的边界，合理利用外部资源、积极推动外部环境的发展，这样搞数字化转型才是经济的。

企业做数字化转型要时刻关注国家基础设施建设的发展情况，毕竟，大型基础设施，很多企业自己是搞不了的，必须做好自建部分与对国家设施利用的分工与结合。要积极参与数据交易体系的立法和意见提出，不要以为法律制定与企业没有关系，而是要积极参与法律环境的共同治理。健康的价值观念也留不开国家的引导，不然，企业的创新和发展就可能没有自由空间了，你自己也可能被不利的职业环境所伤害。技术方面的职业教育也需要国家投入力量进行发展和规范，教育毕竟是提升全民素质、让企业有更多人才可用的一个重要途径。

思考题

今天的课程里，我谈到了数据交易这个话题，这未来可能产生新职业方向，你是怎么看这个问题的？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

12 | 价值链：如何使用价值链进行能力分解？

你好，我是付晓岩。

在前面的几节课里，咱们找到了企业在进行数字化转型时的典型问题，也分析了解决方法。但是企业做事呢，不只是要一件件去做，关键是要有一个整体的能力地图，来安排和评估自己要做的事情，这样才有利于实现整体目标。而价值链（value chain），就可以帮我们构建完整的能力地图。

今天，我们就重点来聊一聊，怎么通过价值链把我们前面综合分析的结果转化成为一个整体性的高阶转型方案，同时也通过它来看看，这些能力从全局上看对企业意味着什么。好，开始分析之前，还是先来谈下咱们要用的工具，也就是价值链到底是什么。

什么是价值链？

价值链是企业管理领域里的一个有效的分析模型，可以综合描述企业的价值创造过程，所以，它非常适合用来规划如何把战略能力落实到企业的价值创造过程中去。

它首先是由迈克尔·波特（Michael E.Porter）在 1985 年提出的。波特所指的价值链，主要是强调如何分析企业的竞争优势。波特价值链如下图所示：

价值链主要包括基本活动和支持性活动，基本活动是主要的生产过程，支持性活动则是对基本活动起辅助作用的非生产类活动。这个图就是我们接下来进行能力分解时要参考的结构。

当然，在实际应用中，你不用完全照搬这些图，因为一看它的基本活动，你就知道是偏重制造业的。其他企业在用的时候，就需要适当地“变形”。价值链设计完全可以是个性化的，只要确认能够符合企业自身的特点，覆盖自己的价值创造过程就行了。这也是应用方法论时要注意的东西。千万不要硬搬，而是要与自己的企业相结合。

好，了解了什么是价值链，咱们再看看怎么利用价值链分解和连接内外部能力吧。

如何使用价值链进行能力分解？

先问你个问题，答案重要，还是思考方式重要？估计你会说思考方式重要。

但是，很多时候，尽管明白这个道理，我们还是经常会在工作和学习时奔着答案而去。不管是自己干活儿，还是找咨询公司帮忙做咨询，都会这样。出于压力把交付放在第一位，而自身成长上的收获却远低于本可以通过实践达到的程度。

关于价值链的运用，也是这样。这种高阶分析也经常会有人说太“空”，主要原因就是对结果的关注大于过程，对答案的关注大于思考。但问题是，别人不可能对你所处的环境了如指掌，如果你不思考，对照着别人总结的经验就只能一脸茫然。

所以，在学习价值链时，我们必须要关注价值链表达的思考方式，也就是对基本活动和支持活动的分开思考，和它提供的分析结构，也就是如何定义基本活动和支持性活动，从而让这些活动更贴近自己企业的实际情况。

为了把战略能力落实到位，我会按照价值链的结构，先带你设计数字化企业的基本活动，再设计支持活动，并在设计过程中，把能力有逻辑地放进去。这些能力不仅仅是咱们前面提过的能力，我还会给你补充一些新的能力，帮你完整地拆解下能力地图。当然，还是那句话，你要结合自己企业的情况来做适配。

怎么设计数字化企业的基本活动？

怎么设计基本活动呢？我建议你采用类似 PDCA（计划 - 执行 - 检查 - 改进）的循环理念，这样你的基本活动就是一个可以循环的闭环了，能持续提升自己。

按照这个理念，我们就可以把大多数企业的价值创造过程，抽象成这样的过程：“客户洞察 - 产品设计 - 产品实施与服务 - 产品改进”。

面向数字化转型，这个过程应该从跟客户的直接交流开始，以对客户的深入了解为基础，这样，企业为客户提供的就是接近于个性化的定制服务。至于能个性化到什么程度，不同行业、不同技术条件、不同的数字化阶段，能达到的水平是不同的，但我们最终会无限接近于个性化服务。

这个核心过程是虚实结合的，所以，产品设计会更多地利用虚拟模型开展，无论是有形产品，还是无形产品，都可以基于数据进行相应的模拟。

产品的实施与服务是可以虚实并行的，只不过，并行程度，或者说虚实占比，是有行业差异的。比如在金融行业，虚拟几乎占绝大部分；交通行业，物理部分还会很大；旅游也是，尽管人们不出门也可以感受很多东西，但是接触真景实物的需求也一样会有。

产品改进也可以大量依赖线上客户沟通，这才配得上“定制”，所以，改进环节大部分也可以在虚拟空间进行。

设计好主要环节，我们再对应地摆放下能力。咱们前面总结过非常多的能力，那需要放入基本活动的，主要就是直接交流、技术理解、技术跟踪、企业架构、流程再造、线上化、平台化、新技术应用、自研能力、持续改进等。拆分之后如下图所示：

接下来，我就解释下图中的内容，以及为什么这么分。

1. 客户洞察环节

在这个环节，我放入了“直接交流”。因为流量在以后没那么重要了，重要的是交流，没有交流，就很难有高的转化率，客户很可能就只是“流”过而已。

另外，我拓展了一个“客户画像”能力。毕竟，我们提倡的深入交流，不是靠人力进行一对一的聊天，还是以 AI 为主，持续交流和画像能力是 AI 能完成这项任务的必备条件。

2. 产品设计环节

我把“技术理解”和“技术跟踪”放在这个环节，主要是考虑到这两项能力对“产品设计”的变革作用。我不建议你用支持活动的视角看待它们。因为技术变化很快，对产品设计的影响也很明显，产品设计者必须要认真关注。

“流程再造”实质上是我们对业务模式的变革，业务模式的变革应该在产品设计中。我们不会总在降低成本上打转儿，给客户带来体验上、价值上的变化，才是业务模式创新的最终目标。

需要你格外注意的是，我把“企业架构”放到了“产品设计”“产品实施和服务”这两个环节，但并不是说只有这里需要企业架构，别处不需要，而是表示，这里是企业架构发挥作用最重要的地方。因为这两个环节是价值的设计和交付，是最需要业务与技术融合、最需要关注企业整体布局的地方。

3. 产品实施和服务环节

这个环节所需要的能力主要是“线上化”“平台化”“新技术应用”“自研”。

未来产品服务的主要形式还是虚实结合，但客户触点很可能是虚拟先行，先在虚拟空间中接触到，才到线下执行。这一点跟今天很多产品通过互联网销售是一样的，这个趋势会继续深化。因为这会带来更好的客户体验，传播也更快。

所以，产品实现必须具有一定的线上化能力，并且是平台化运营的能力，而“新技术应用”“自研能力”主要发挥打造差异化产品的作用。

4. 产品改进环节

其实，企业产品的改良本质也上也是客户交流驱动的。听取了“上帝”的声音，才知道怎么改进自己的产品。而这种改进一般也是渐进式的，通过持续的打磨帮助产品不断提升价值。所以，这个环节对应的能力就是“直接交流”和“持续改进”。

怎么设计数字化企业支持活动？

支持活动一般会被当成中后台的工作，不过，数字化企业应该会越来越注重整体敏捷性，而整体敏捷性对中后台挑战挺大的。

因为他们的工作原本就有一定的周期性特点，而非实时产生效果的，比如人力资源管理、财务管理等。毕竟，有些东西，准确比快更重要。这一点需要我们注意。

关于支持活动，还有一个问题也请你注意下。一般企业学习领先实践时，会比较注重领先实践在基本活动方面的亮点，就像学中台时，一开始都不太注重企业组织和企业文化的问题，后来发现这个是巨大的，甚至是跨不过去的坑。所以，一个有效的数字化转型，也得着力建好符合自己企业特点的支持活动。

我把支持活动大致分成“基础研究”、“环境研究”、“生态运营”、“知识管理”、“组织和人力”、“价值核算”六个环节，如下图所示。你可以对照着，斟酌下自己企业的支持活动。

为了方便你理解，下面我给你详细地解释下。

1. 基础研究环节

在这个环节中，我拓展了“自研能力”中的“关键技术”及其“差异化”的研究，比如对体验很重要的 AR、多轮对话等技术。

基本活动中的“自研”偏重工程实现能力，而这里偏重“基础研究”，是为了更好地掌控技术、改良技术，甚至是形成与竞争对手不同的发展能力，这需要很多时间。

“基础研究”成果不是马上就能应用到基本活动中去的，但是一旦有进展，给产品带来的特殊优势也是很明显的。现在的科技公司都在这方面投入了大量资金，而对于数字化企业来说，科技基因都会增强很多，需要有选择性地增强这方面的优势。

2. 环境研究环节

为了感知客户变化，除了“直接交流”外，我们也需要投入一定精力去了解群体的变化及其对个人的影响，以便于我们去丰富客户画像模型，更好地研究客户。

所以，在这个环节，我拓展了“社会变化研究”“亚群体研究”“个体行为研究”能力。这些能力是为了从对人的认知出发，让 AI 技术变得更好。这三个能力其实代表了由大范围到小范围的对“人”的研究。

3. 生态运营环节

我把“生态研究”“运营策略”能力放在这个环节。企业建立生态、维护生态，是个很费脑子的过程。高层不能总想着把指标、任务压力扔给基层，把口号丢给基层，而是要把方法、资源也提供给基层，不能总是指望基层员工个个都自己“修炼成精”。

如果真的重视生态，就需要在这方面投入更大的力气，抓好团队建设、方法建设，得有专门的人，最好是专业的、有经验的人，牵头搞这些事儿。

4. 组织与人力环节

在这个环节，主要是 3 个能力，分别是“人力资源结构调整”“培训策略”“工作模式设计”，后两个也是拓展出来的。

推动数字化转型工作，很重要的一点就是做好人力资源管理，尤其是人力资源结构调整。这包括怎么设计每个岗位的技能结构、数字化技能要求，业务和技术员工的适当比例是多少，用什么样的策略完成人员结构调整，这都是很有挑战性的课题。

对 HR 来讲，自己要先有对数字化转型的认知，“先革自己的命”，向数字化人力资源管理转型。在这个转型过程里，“培训策略”也很重要，企业的内外部培训都需要考虑。从“工作模式设计”上来讲，弹性工作是更有利于提升效率和降低成本的。

5. 价值衡量环节

在这个环节，核心的能力就是“精确的个人价值衡量”。这个能力也是拓展出来的，数字时代是个性化时代，个体能力、价值追求都在持续增强，如果企业不能精确衡量个人创造的价值，也就无法给予个人合适的待遇。仍旧习惯“大锅饭”“平均主义”“主观考核”的企业，可能需要在这方面进行巨大的转变。

企业不是用来抹杀个性的，而是要发现和增强每个人的价值创造能力。但要注意的是，这不是要把人向机器的方向转变，价值创造是可持续发展的，而不是靠鼓励超负荷工作、超额输出，那是歪路。

6. 知识管理环节

我把“方法论研究”放在了这个环节。彼得∙德鲁克早就说过知识型员工的重要性，但是培养知识型员工，不能全靠员工自学成才，不然还要企业干什么？

企业自己也得是个知识型企业，自己搞过的事情、总结的经验，不能只留在少数人的脑子里，而是要系统地管理好，用知识赋能员工，让知识衍生知识。

在知识管理方面，我一定要特别强调下对企业架构方法论的管理。

我一直主张企业要总结自己的方法论，可以从一个成熟的方法论起步，不断通过实践去自我完善、自我发展。实践证明是有效的经验，就是可以吸收的，无论是来自企业内部还是外部。但是，知道自己的主线在哪里，知道怎么拓展自己的主线，这个很重要，所以必须要有对方法论的知识管理。

最后，咱们再来看看怎么把国家资源摆放在价值链上吧。

怎么设计数字化企业外部连接？

你还记得企业自己搞不定的东西有哪些吗？答案是，国家基础设施、数据管理、环境管理。这里的国家基础设施、数据管理，其实具有一定的基础性和支撑性，环境管理则具有更高的治理特征。

刚刚讲的价值链主要是分析企业内部能力，但这些是需要外部支持的。我建议你把它们放在价值链的外部，做些合理排布，比如基础设施类的放在图的下边，环境治理类的放在上边。

除了这些国家资源，企业所在产业链的上下游，甚至同类企业，也会跟企业形成既竞争又合作的“竞合”关系。我们可以把“竞合伙伴”也排列在价值链外部，最后把价值创造过程指向我们的客户，这样，整个价值链就完整了。

总结

这节课，我带你用价值链分析了企业进行数字化转型需要的能力，设计了数字化企业的价值链，形成了一个高阶转型方案，主要包括基本活动和支持活动。

在设计基本活动时，要具备客户洞察、产品设计、产品实施与服务、产品改进等能力；

在设计支持活动时，要具备基础研究、环境研究、生态运营、组织与人力、价值核算、知识管理等能力。

除了企业内部，我们还得关注外部的影响，国家基础设施、数据管理、环境管理等方面对我们未来的数字化转型方案是可能产生很大影响的，竞合伙伴也是需要我们在生态运营上随时考虑的。这些都是企业的外部能力，最后通过价值链整合成对客户的价值输出。

最后，我还是想再提醒你一下，梳理企业能力是个大话题，即使我为你梳理了一整套体系，但是你在使用的时候，一定要结合自己企业的特征，总结出带有你们个性特征的价值链。另外，价值链分析也是业务架构分析的一部分，而且可以算是业务架构的一部分，它不是业务架构之外的东西。

价值链分析是我们分解企业战略的重要步骤，通过这一步，我们已经知道在价值链的哪一个环节中需要发展什么样的能力，下一步就是把这些能力落实到这个环节中更为具体的业务活动上，这样才能使战略接上“地气”，不会让人不知道该拿战略怎么办了。

思考题

今天的课程里，我提到了好多企业都想实施的“客户画像”，这个事情，其实并不简单。你可以结合自己企业的特点，谈谈怎么实施自己企业的客户画像吗？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

13 | 技术展望：转型必备的关键技术有哪些？

你好，我是付晓岩。

在前面的课程里，我给你介绍了战略、行业分析、价值链等，估计你心里会有个疑问：“说了这么多，怎么还不讲技术呢？新技术才是数字化的关键啊！”

你说得很对，但是，这几年有句话叫做“一切不服务业务的技术都是耍流氓”，话说得不大中听，也有些绝对，但对于搞数字化转型而言确实是这样。

搞数字化转型多数是要开发一些用于日常工作和为客户服务的软件，不像搞基础研究，那属于搞科研的。虽然企业也要适当开展些基础研究，来提升自己的软件开发能力，但总体上还是属于搞软件应用的，所以，前面咱们学习的非技术类问题，才是数字化转型中的开发软件时要实现的首要目标。

不过，数字化转型也确实离不开一些关键的技术。挑选关键技术，有点儿像打牌，牌打得再好，不如抓得好，抓到几张好牌，可以少走很多弯路。

那怎么确定哪些技术是关键技术呢？一个原则， 就是要从战略目标出发，最有利于实现战略目标的，就是关键技术。

既然我们把从物理世界向虚拟世界迁移定义为数字化，把提升客户体验、员工体验当成转型目标，那我们当然要多关注与打造极致顺畅的超级体验密切相关的技术。

我认为，这些技术主要包括数字孪生、3D 视觉与语音技术、数字人类、数字货币和数字身份。现在很多企业都还没太关注这些技术，甚至对这些技术很陌生。但实际上，它们对于企业将来形成差异化竞争优势、对数字化发展进程的快慢，都是至关重要的。

今天，我会介绍下这些技术的发展情况，帮助你找到数字化长跑中的技术“路标”。总之，越早关注这些技术，就越有可能在技术上拥有先发优势。

好，先来看看数字孪生吧。

数字孪生

如果要把物理世界完整地迁移到虚拟世界，最重要的技术可能就是数字孪生了。

这项技术的目标就是通过数据建模，将物理世界的实体数字化成虚拟世界中的对象，实现对物理世界的仿真、模拟以及控制。

这个技术从概念提出到现在也有快 20 年了，不过，之前计算机硬件计算能力和人们的数据建模能力都很有限，最近 10 年才有了比较多的应用，而且在智能制造中应用得比较多。据国际数据公司 IDC 统计，全世界大约 40% 的大型制造商都会用到数字孪生系统来建立工业模型。

现在，数字孪生的应用范围已经从制造业扩展出来了，能用这项技术的地方比你想象的要多。下面我来介绍几个比较重要的方面，帮助你进一步理解这项技术。

1. 数字孪生可用于产品设计。

举个小例子，波音 777 客机就是利用数字孪生协助开发设计的。飞机的 300 多万个零部件的设计主要依靠数字仿真来推演，然后直接进行量产，可以减少 50% 的返工量，缩短 40% 的研发周期。另外，波音公司还专门提出了一个“数字化线”的开发流程模型。

2. 数字孪生可用于产品监测与改进。

比如，GE 航空通过数字孪生模型记录了每台飞机发动机每个架次的飞行路线、载荷，以及不同飞行员的驾驶习惯和对应的油耗，建立了近 3 万多个发动机的数字孪生体。通过对这些数字孪生体的分析，可以延长发动机的寿命、改进发动机的设计。

3. 数字孪生可用于个性化定制，改善客户体验。

在这方面比较典型的案例就是西门子公司。他们根据客户的体重、挥杆方式、力量等个性化数据，利用数字孪生为客户量身定制高尔夫球杆，在虚拟环境中完成研发和预生产。最终，在成本没有增加的情况下，开发周期缩短了将近一半。

4. 数字孪生还可用于更大场景的模拟。

我还是借助一个小例子来说明。在深圳妈湾智慧港的建设中，招商局国际信息技术有限公司和 51WORLD 公司利用数字孪生技术复制了近 100 万平方米的妈湾港区域，并为超过 10 万个集装箱创造了数字孪生体，提升管理效率。

说了这么多数字孪生的好处，你可能会问，这跟数字化转型最直接的关系是啥呢？

其实，数字孪生能够让用户在虚拟世界中更真实地操作一些物理设备，这样的虚拟世界，才能提供打破了距离限制的、更方便的生产和生活方式。

国内外不少厂商都在这个赛道上发展，数字孪生可能比你想象的发展更快，也许二三十年后，就会有大量的孪生体诞生在虚拟空间中。孪生体越多，我们在虚拟空间中能干的事情就越多，我们的生产、生活向虚拟空间中转移得也就越多。这就是技术发展在累积到一定临界点后的爆发，今天的人工智能曾经就是这样发展的。

如果你觉得不太好理解，可以想象下商业街的发展，是不是也是一种聚集效应？商户越聚越多，能买到的东西越来越多，顾客也就越来越多，形成良性循环，商业街也会越变越大。对于数字孪生体来说，道理是一样的。

因此，我建议你，多关注数字孪生技术的新应用案例，总结经验。在需要的时候，及时找到切入这项技术的时间点，不要因为迟疑错过了最好的时机。

3D 视觉与语音技术

数字孪生能帮我们把物理世界的东西“搬”到虚拟世界，完成必要的互动。但是，虚拟世界更注重的是体验。

我们也许不希望搬进去的东西会跟原物一模一样，比如我们自己。举个简单的小例子，在电影《头号玩家》中，每个游戏者的形象都跟自己有很大差别，这既突出了个性化，也有利于保护隐私。

除此之外，我们应该也不太希望在虚拟空间中还像现在这样敲键盘、点鼠标地操作。现在，我们已经在琢磨很多人体感应功能了，比如智能手机现在的隔空截屏，做个手势就可以完成截图操作。不过，相比之下，3D 视觉和语音其实是更方便的操作。

从体验的角度来讲，我们需要进一步发展 3D 视觉和语音技术。

3D 视觉技术可以帮助我们更好地展现“搬”到虚拟世界的东西，VR（虚拟现实）、AR（增强现实）的技术现在已经有了一定发展，与现在用鼠标操作电脑类似，虚拟世界中可以通过对眼球的跟踪进行系统操作，虽然目前的精度有待提高。

现在，很多国内科技巨头都在 AR、VR 上进行了持续投入，这项技术肯定会在数字孪生体创造的虚拟空间大范围打开前，先给你带来三维空间的感受，打破目前软件产品的客户体验设计总体局限在电脑屏幕、手机屏幕等二维空间内的现状。

2020 年底，美国专利商标局正式授予苹果公司一项专利，也就是将会用于头戴式设备或眼镜的手指传感器，可以帮助用户在 AR 或者 VR 环境及其他环境中触摸和控制对象，未来还可能测量物体的轮廓、纹理、颜色、温度等。这些技术的逐渐发展，将产生“混合现实”，也就是在 3D 视觉之上叠加一定的触觉。

化妆品行业巨头巴黎欧莱雅公司 2020 年底推出了针对社交平台的虚拟化妆产品，欧莱雅的“Signature Faces”AR 滤镜现在已经在多个社交平台上推出，可以在视频通话时使用虚拟妆容。欧莱雅将 AR 称做消费者的“新数字生活方式”。

语音技术方面，比较基础的是语音识别，高级的是语音控制。在这方面，现在最直观的体验就是智能音箱了。

这两年，智能音箱大战“打”得天昏地暗，音箱功能也有很大的进步。虽然指令接收总体上还是单句的对话方式，比如你让音箱放首歌、报个天气都可以，但它是被动地、一句句地接收你的命令，不能像聊天那样，在一个场景或语境里跟你聊个没完。因为对于聊天这种需求，电脑不仅要理解你说的每句话的意思，还要能把前一句甚至前边好多句联系起来理解你的意思，也就是多轮对话，百度的 Dure OS 也在持续地研究这方面的技术。

语音控制可以用于改进很多 App 的用户体验，比如手机银行。

手机银行里有几百个无人问津的功能，因为用户没那么大的兴趣去探索只是用来转个账、查个余额的手机银行。如果语音技术能够更广泛地应用在手机银行方面，那银行也许就有机会通过基于语音的交互式操作，向用户推荐这些被打入“冷宫”的服务能力了。

因此，对于 3D 视觉和语音技术，我建议你从现在开始关注它们的发展趋势，结合用户体验分析方法，不断寻找需要企业要改进的服务痛点，尝试做些应用，让自己早点熟悉起来，免得要用时“临时抱佛脚”。

数字人类

有了虚拟环境，也有了更好的操作方式和视觉效果，是不是还差点儿啥？对，差个热情的服务人员。其实这也就是数字人类的发展方向了。

数字人类不是指虚拟我们自己，而是为了更好地在虚拟空间中服务我们而搞的“机器人”。

现在，各大展会、智能银行大厅里出现的仿真机器人成本很高，移动能力很差，表情也比较僵硬，离我们期望的“机器人”差距还不小。

在虚拟空间中设计数字人类，就没有这么多物理限制了。现在玩 3D 游戏或者是看 3D 电影时，你可以感受到 3D 人物的生动、造型的完美，连头发丝和肌肤的纹理都做得十分逼真，虚拟空间中的服务人员就应该是这样，对吧？

这个也不全是幻想，有很多公司都已经实现了。两次获得奥斯卡奖的新西兰 Soul Machine 公司推出的女性数字人类 Rachel 能够以丰富的表情与人交流，这个公司就是《指环王》的 3D 制作团队。奔驰公司已经使用该公司设计的 Sara 作为销售代表，为客户在网络上挑选汽车，苏格兰皇家银行也“雇佣”了该公司设计的 Cora 作为客户经理。

国内也有银行尝试了这种技术，南京银行、德意志银行大中华区行先后推出了数字人类进行客户服务。工商银行也推出了自己的 2D 和 3D 虚拟员工。

刚刚咱们说的手机银行很多是用聊天机器人，功能相对来说还是简陋的。但是，用不了太久，虚拟主播或者更完善的数字人类，搭配上语音操作和 AR、VR，已经足够在虚拟空间打开前先来一波不一样的体验了。

除了银行，其他领域也是一样的。二维空间带给人们的体验限制将逐渐被打破，这些体验类技术既需要依靠更加专业的公司或者研究机构进行关键能力上的突破，也需要应用者具有更加差异化的应用能力。不然，千篇一律的数字人类一定会引起审美疲劳。

所以，对它们的研究，不只是专业公司或者研究机构的事情，技术跟踪、应用创新是大家都需要具备的基本能力。我建议你现在开始多研究研究这些下一代的智能体验类技术吧，免得成天担忧自己掌握的技能老化太快。

数字货币

数字货币这两年越来越热了，因为我们已经能够见到真实的法定数字货币了，也就是央行发的数字人民币。

跟比特币、以太坊不一样的是，这是货真价实的央行数字货币，是有国家“背书”的法律效力的，跟我们平时使用的人民币一样，只是人民币的电子形态，所以价格不会像比特币那样“上蹿下跳”，可以放心使用。

除了可以替代纸币，更加便捷、环保之外，数字人民币还可以提供一定的可编程能力。这也就是说，数字人民币可以增加一些数据属性，从而更好地支持编程应用，比如发消费券等，能够让一些与货币、权益相关的应用软件创造更多的功能，不像现有的支付手段，只能支持转账等一些基本功能。

现在，数字人民币已经开展了几次规模不小的试点，正在健康发展、稳步推进，相关的一些报道也有很多。不过，因为这个项目本身还属于保密项目，所以，这方面的介绍还是应当以官方报道为准。

数字人民币的发展是有巨大潜力的，无论是在跨境支付、电子支付、可编程，还是智能合约方面，我建议你从现在的试点开始，积极使用、了解数字人民币，结合自己企业的业务，先从想象开始，做好迎接大规模使用数字人民币的准备。

数字身份

刚刚说的这几项技术，就可以让数字时代的体验跟今天大不相同了。在向数字时代演变的过程中，我们会逐步感受到变化，从语音操作到 AR、VR，再从数字人类、数字货币到数字孪生体创造的虚拟空间，不会让你到了二三十年后，才突然发现世界已经数字化了。还记得我在第一节课里说的吗？“时代的变换是会让你明显感知到的。”

不过，有个小细节你可能未必会注意到，我要提醒你一下。

也许你在工作单位感受到过在多个业务系统之间切来换去的麻烦，登录下邮件，再登录下 OA（文件管理系统），再登录个财务系统。不同的系统用户名、密码也可能不同，记起来、录起来都很麻烦，这都是不同系统的身份认证。

安全要求高的企业，这些用户名和密码还有不同的更换频率要求。做得好的企业可以采用单点登录，就是在一个办公网的统一登录入口只登录一次，就能完成所有系统的登录；如果是在做得差的企业，就得经常切换。

等你走出办公室，坐地铁，得刷二维码或地铁卡，这是另外一套身份认证。回到家里进小区，得刷小区门禁入园，这又是一套身份认证。你上网打个游戏、看个直播、买个东西，不同的应用系统也会有不同的身份认证。

这些分裂的身份认证给用户造成了很大麻烦，体验很差。但是，信息化时代的系统就是这样的，都是针对特定用途片段化地打造的。

数字时代不一样。通过虚拟空间，我们会以最大化的连接方式将各种系统连接起来，这样才会形成物理世界的完整数字化。我们肯定希望在这种虚拟空间中，有流畅顺滑的活动体验，不能像信息化时代这样，糟心地来回切换系统，玩一会儿还得再搞个身份认证，才能换到另一个应用中去。

所以，配合数字时代，每个人可以被直接识别的唯一数字身份就很重要，你所有的系统权限都可以基于这个数字身份获得。

当然，从目前的技术视角看，需要克服巨大的安全问题，但它依然是很有价值，很有必要研究的。严格来说，它也不算搞差异化体验的技术，但它却是让你的差异化用户体验不至于被登录这么个小问题打断的技术，属于很小、很难、很关键的东西。

国内外都有数字身份的先行者了，比如国内中钞区块链与飞天诚信牵头的分布式数字身份产业联盟、国外科技巨头微软等。

目前来讲，数字身份技术还处在初级阶段，我建议你在关注发展趋势的同时，可以先关注下自己系统、产品的权限打通。无论是企业内部各类业务系统还是对外销售的软件产品，你都可以思考一下，怎么才能逐步做到以用户为中心，实现用户权限的统一。

总结

今天我给你介绍了数字化转型所需要的关键技术。这些技术适合于很多产业，有些也不一定是你自己企业搞得定的，但是都需要关注。因为用户体验上的竞争将会越来越激烈，凡是能够打造超级用户体验的技术，都值得关注。

不过，需要提醒你的是，技术不是孤立的。这些技术之间，以及与其他技术的搭配，可能会产生更有意思的创新。《技术的本质》这本书里说，所谓技术创新，基本都是基于已有技术所提出的新组合方式。

所以，在看待新技术时，你不要把它们当成是横空出世的，因为都有以往技术的基因在里边。这也意味着，应用新技术，也不要忘了怎么跟其他的“旧技术”搭配。比如，有人把物联网技术跟 AR 技术结合起来用在行李箱上，下飞机时可以帮助人们快速找到自己的行李箱。总之，组合技术的能力，正是搞创新的关键所在。

思考题

我想请你来聊一聊，在咱们今天学习的这几项技术中，你觉得会最先给你的工作带来变化的是哪个？会怎么变？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

14 | 架构规划：如何用企业架构连通技术和业务？

你好，我是付晓岩。

上节课，我们学习了几种可以用来推动企业数字化转型，并带来差异化体验的技术，这些技术值得我们长期关注。但是，数字化不是单靠这几项技术建立起来的，而是要靠很多技术综合发挥作用，这就要求企业具备综合运用各种技术的能力，要能够从整体上规划自己需要的技术体系，这样才能找准自己的发展路径。

另外，数字化也绝对不是个单纯的技术问题，技术转型是为了给业务转型开辟想象空间，也是为了有能力把业务想象给落地实现，不但要有整体规划技术的能力，还要有把业务和技术打通的能力。

所以，今天我就来介绍下用企业架构联通业务和技术的过程。

数字化转型涉及企业的方方面面，咱们不可能在一节课里把所有细节都概括到，因此，我会聚焦在非常重要的、与客户交流的数字化转型上，毕竟，这是各行各业几乎都存在的业务活动。通过这个焦点，你就能理解怎么通过企业架构落实这个转型方向，也就能够用企业架构实现自家企业的数字化转型，就不会去搞千篇一律的模仿了。

接下来，我会分成业务架构、技术架构和应用架构三个部分，给你讲一讲企业架构是如何完成这个过程的（注意，第 5 讲里我说过了，我的企业架构里没有单独的数据架构）。

好，先从做客户交流的业务架构设计开始吧。

如何通过业务架构把战略落下去？

首先，我们来回忆下我在第 6 讲跟你说的业务架构总体逻辑图：

我一直强调，战略必须分解细了，落到实处。这个实处主要就是指这张图上的活动、任务、实体。这些是实实在在地会被转化成业务处理或业务系统的东西，包括我们之前用价值链串起来的那些能力，也都要转化成实实在在的流程或数据，才算落实到位。

下面来看看客户交流这个过程如何数字化吧。

以客户交流为例的现状业务架构

我们都知道，与客户的直接交流很重要，不管是做产品调查、营销，还是售后服务，交流越直接，获取的信息和业务机会就可能越多。那客户交流过程怎么体现在业务架构上呢？为了做好深度融合，我们假定分析这个问题的过程，是业务人员与技术人员一起参与的。

业务架构分析一般会先从现状做起，再把希望实现的目标融合进来，找到实现目标的路径。所以，我们先从现状起步。

现在，假设一个在线客户交流过程是这样的：客户登录 - 发起交流 - 客服识别交流内容 - 客服收集交流信息 - 客服组成反馈信息 - 客户判断反馈信息 - 结束或者继续交流。根据这个过程，任务大致分为 6 个。

这个看似简单的过程，如果从充分提升体验、形成更好的直接交流的目标去看的话，可能一点儿都不简单。我来分步骤给你介绍下。

客户登录。交流可以在很多渠道上发起，比如聊天工具、App、邮件、电话等。通过这些渠道，客户会登录或者把请求递进来，如果是老客户，系统会读取到已经存在的客户信息；如果是新客户，就要去建立客户信息了。

发起交流。登录之后，客户会反馈自己的问题，这就涉及信息采集了。如果企业有产品目录，能引导客户按照产品或者类似的维度进行反馈，那定位问题的效率会高些。信息采集后会记录在问题单上，以供后续跟踪。

客服识别交流内容。客户做完了自己的事情，就轮到客服了。客服要先识别客户反馈的问题是什么，问题单上可能只关联了客户发来的视频、语音或者文字，要进一步分析问题内容并对应到具体的产品或者服务上。

客服收集交流信息。根据识别的内容，客服要开展相关信息收集，这可能涉及客户跟企业发生过的业务记录，看看知识库中是否有问题涉及的内容，尤其是预设的标准答案，也可能会涉及临时收集外部信息。

客服组成反馈信息。信息收集筛选完毕后，客服会组成反馈信息，提供给客户。

客户判断反馈信息。客户收到信息后，会判断是否符合要求，不符合就再来一轮。

需要注意的是，这里边的客服可以是人工也可以是机器，角色是一样的，都是客服。

到这里，我们就把业务过程和涉及的主要业务数据梳理完了。按照第 6 讲的业务架构设计方法，我相当于做完了现状的业务设计。

为了建立起完整的业务架构，我还要把数据分类到不同的业务组件上，比如：

把客户信息、问题单、反馈信息这些与客户相关的数据归类到客户关系管理组件；

把产品目录、业务记录这些与业务相关的数据放到业务运营组件；

把知识库信息、外部信息这些知识类的数据放到知识管理组件。

这样，企业当前的业务活动和业务组件也就都有了。不过，业务组件中不只有数据，还得有流程，也就是任务。所以，接下来就是以数据线索，把相关的任务分配到组件上。

客户交流过程中提到的这些任务，其实都是在做客户服务工作，产生的数据主要也是客户关系类数据。按照基于数据的组件划分原则，可以归纳到客户关系管理组件。

用到的其他业务组件的数据，严格来讲是调用其他业务组件中的任务或者是抛出一个业务事件，触发其他领域的某个业务活动来完成的。不过，这里我不建议你去纠结这个切分过程，因为那是更细节的业务架构了。毕竟，我们要聊的是数字化转型，要重点专注企业架构方法如何支持转型过程，而不是架构里的一些过于细节和繁琐的决策过程。

我画了一张图，汇总了刚刚分析的内容：

其实，这也就是用我们在第 6 讲介绍的方法做的业务架构设计。

接下来，咱们以这个图为基础，来看看结合数字化转型目标应该要做的设计，也就相当于设计目标业务架构。

面向数字化转型的目标业务架构

面向未来的数字化转型，我们应该把渠道那一层改叫“空间”，让自己有点儿立体概念。未来应该是面向 3D 的，而不是平面的，我们希望与客户的交流更有真实感。但是，目前技术不完全成熟，我们把它列为发展方向，也就是上节课所说的数字孪生、数字人类。

在与客户交互的过程里，我们希望把客户提供的视频、音频、文字都换成我们可以理解的信息。这当然需要采用人工智能技术，比如现在已经在用的 NLP（自然语言处理）等。

但是，我们希望更进一步，最好能包括一定的情感识别，比如客户现在是什么状态？是不是已经暴怒了？还是没事儿在跟客服消磨时间呢？

这需要用到更多的行为分析能力，分析结果也会补充到客户画像中，比如这个客户是不是易怒？还是经常装怒？因为针对不同的行为有不同的反应，沟通才更真实和有效。

那我们的客服，尤其是智能客服，如何更有情感呢？除了给合成语音外，也得有适当的情感模拟。当然，我们不会对客户暴怒，但是只让客户听见个没有抑扬顿挫的机器播报，也没啥意思。

如果客户对回答不满意，再来一轮的话，谁也不愿意机器总是重复给出类似的答案。目前很多聊天机器人给人的感觉都是根本不知道客户前边说过什么，因为大部分机器人都没有很强的多轮对话能力，不像是两个人在聊天，更像是一句一句地去接收指令，所以，得发展多轮对话能力。

分析到这里，我们就可以再丰富下刚刚的图片：

在这张图里，“空间”概念加强了。总体而言，我们改进体验的努力，其实并不一定要大幅改变原有的业务过程，尤其是客户感受不到的那些过程。

那区别在哪里呢？对客户而言，体验的改进非常大，比如 3D 空间的视觉效果、有情感因素的可持续对话过程；对企业而言，你的智能客服也会迎来一个全面的体验升级。

当然，实现目标架构是需要时间的，这不是今年就能做、明年就能用的，这是持续升级、走向超级体验的过程。

通过这种方式，业务和技术共同想象未来，业务架构可以帮助业务侧结构化地分解战略和战略能力，通过包含战略能力的流程分析，对技术的实现能力提出挑战；技术侧也可以理解业务过程，通过业务想象知道技术要努力的方向，比如刚刚提到的行为分析模型、情感模拟、多轮对话、数字孪生等。这就有可能是技术要持续关注和发展的能力，这会驱动 IT 架构的升级，是帮技术找用武之地。

这样的业务架构设计过程，既分析了业务改进目标，也形成了对技术能力改进的要求，这才是企业做数字化转型时该用的方法。这是实现业务与技术融合的方法，而不是业务与技术各搞一套，各自发挥想象力，最后却整合不到一起，那样的数字化转型注定失败。

既然有了对技术能力的要求，咱们就接着来聊聊技术架构设计吧。

如何通过技术架构把新技术整合起来？

技术架构是用来做啥的呢？其实就是用来指导技术平台建设的，是企业架构中比较纯粹的技术部分。你可能听说过人工智能平台、大数据平台、区块链平台，这些都属于技术架构要规划的范畴。

但是，架构设计不是去罗列一堆技术平台，而是要确定谁来负责干什么活儿，按照分层的原则把各平台的职责定义好。

有些企业会觉得自己的平台很混乱，其实就是因为没做好架构分工，平台职责互相重叠，甚至搞出重复的平台来。所以，要想让技术管理更成体系，就得做好架构管理。科技企业普遍比较重视架构管理，你经常听说的架构大牛主要指的也是负责架构管理的技术架构师。

除了刚刚提到的客户交流过程需要的技术能力，我在前面的课程里提到的很多能力也都需要技术平台的支撑。

把技术能力归类到技术平台上，多数是从实现角度去看的，比如：

NLP、多轮对话、情感模拟，属于人工智能技术，一般都会放在人工智能平台上进行实现；

也有按照编程语言类型进行设计的平台，比如 C 语言、Java 语言平台等。

所以，现在，我结合我介绍过的数字化转型方向，给出个总体技术架构。我建议你参考下这个架构图，然后再结合自家企业的特点和战略，来设计更合适的技术架构。

为了帮助你理解怎么选择新技术，我来解释下这张图里的内容。

从上往下来看，第一层空间体验层是我们未来要着力打造的，人工智能技术当然少不了。但是，做体验的和做业务分析的，还是可以分开的，毕竟关注的职责不一样。所以，空间体验层和业务处理层分别有不同的人工智能平台。

人工智能是形成差异的技术，而非搞通用功能的技术，所以，我建议自主搞。自主不是从头自建的意思，你可以买平台、用开源，但是无论平台是怎么来的，你都得能够自己搞二次开发、维护，而不是总依赖服务商。数字孪生也一样，对于体验类的东西，你一定要具备自主能力。

再来说说第二层，业务处理层。

在这一层，人工智能将来是处处离不开、用得越多越好的。不过从分布上看，未来很可能是中央集中处理与边缘分布式处理结合的架构，中央集中处理部分的技术要求高，也具有一定的通用性，自主与外部依赖结合的方式更好些；在边缘部分，处理的功能一般不会特别复杂，但跟客户距离比较近，也可能关系到体验问题，自主可能会更好些。

数字身份必然会有部分外部依赖，因为要注入国家的权威认证。企业的各类业务处理平台应该融合 RPA（流程自动化机器人）理念去做，也就是做可配置的全流程自动化业务平台。

智能合约是基于区块链或者可信连接方式提供的自助式服务方式，如果自主设计的话，会更容易把自家业务的特色融进去。

除此之外，在 RPA 的高级阶段，也就是充分融合了人工智能的 IPA（智能流程机器人）阶段，智能合约概念到底还需不需要，可以再讨论。

第三层是资源管理与连接层。

混合云应该是未来的趋势，毕竟，很多企业都会有一些更愿意在本地保管的商密类信息，而其他的信息和服务都可以用行业云。因此，混合云管理是常见的资源管理模式。

物联网管理平台未来会很重要，因为物联网设备越来越多，可穿戴设备也是未来主要的空间入口。

区块链平台或者可信连接平台未来是生态连接的重要方式，这方面可能是区块链，也可能是某种更适合承担可信连接任务的技术。

关于这一层的技术，我建议你都采用自主加外部依赖的方式。因为偏底层的能力，企业与外部合作伙伴共建更经济。

最后一层是基础设施层。

在这一层中，虚拟空间需要庞大的算力，企业自己未必搞得定。而且，量子计算机一时半会儿也不是企业负担得起的，算力的获取很可能是内外部混搭的。

高速传输未来也不只是 5G，现在也有提 6G 的，这种网络建设必然是依赖外部的，因为它属于国家的基础设施。数据平台也可以是内外部混搭，毕竟，数据越来越多，都自己存，将来可能谁也存不起。

总体来讲，越是上层的体验类技术，我越是建议你加强自主能力；越是底层的基础技术，越是建议你平衡内外部混搭。

这个技术架构覆盖了能力分解和价值链中提到的线上化、平台化、新技术应用、自研、直接交流、运营、持续改进、流程再造等需要应用的技术能力，属于比较完整的目标技术架构了。

有了业务的目标架构，也有了技术的目标架构，还缺什么？缺的是功能分布，也就是用来实现业务流程、操作业务数据的功能都分布在哪些技术平台上，这就是应用架构做的事情。

接下来，我给你介绍一下目标应用架构的设计。

通过应用架构把业务架构和技术架构连起来

简单地说，应用架构就是把业务架构的设计成果转化成系统的服务或者功能设计，再根据技术架构确定功能的分布。这就相当于把业务需求转化成了技术需求，最后由技术架构通过技术平台去实现了。

继续以客户交流过程为例，这样咱们才能完整地把企业架构设计过程串起来，让你更好地掌握这个设计方法。

咱们按照业务活动的顺序分析下应用架构该怎么设计吧。

搭建虚拟空间场景。这个任务由数字孪生平台负责。

客户接触。进入到场景中，交互体验是空间体验层的人工智能平台负责建立的，比如数字客服出来跟客户打招呼。

业务引导。比如在这个例子中，客户有问题要问，人工智能平台就可以根据客户的需要，调用客户服务平台进行处理。

身份认证。如果客户服务平台需要认证身份再提供服务，就由客户服务平台调用数字身份平台，去进行客户的身份认证。

提供服务。根据客户提出的问题，客户服务平台开始找答案，这可能会用到业务层中央人工智能平台。找到答案后，反馈给空间体验层的人工智能体验平台。

反馈信息。空间体验层的人工智能体验平台把答案包装成对话之后，由数字客服反馈给客户。

这里需要注意的是，应用架构的服务串接与技术架构的设计是相对应的。如果在技术架构上，人工智能是分散部署，允许业务平台自建，比如，客服平台允许自建一部分人工智能，那应用架构就会是另一种模式了。

同样，我还是用一张图来汇总下中咱们刚刚分析的内容：

到这里，企业架构基本完整了。现在，你应该就能理解企业架构如何把战略和战略能力，也就是价值链里边的东西，拆解到业务和技术的实现上了。

总结

今天，我们学习了怎么通过企业架构设计，把价值链分析中分解出来的能力落实到位。

我特意挑选了一个在各行业中覆盖度最高的业务活动“客户交流”，以提升交流体验为目标，手把手带你设计业务架构，通过业务架构分析推导出对技术的能力要求，再把技术能力归纳到技术架构上。在技术架构部分，我把之前提到的其他能力也都放进来了，这样就比较完整了。业务架构不是直接对应技术架构的，需要应用架构做个连接，把业务需求转换成技术需求之后，再交给技术架构去实现。

最后，我还想再强调一下，架构思维在数字化转型中非常重要，我们构建方法论时会用到它，具体做设计还会依赖它，它连接了方法论和具体设计两部分，所以应该被我们重视。

我建议你也花些时间多研究下企业架构，你的思维很有可能会因此变得不太一样，会更全面地认识企业，会在更完整的视角下思考数字化转型，而不被各种概念带着跑。

实际上，从第 8 讲到这节课，我完整地介绍了用企业架构实现数字化转型的过程。我用一张图把这个过程串起来，你可以对照着这张图，结合自己企业的情况，从设计战略开始，再通过价值链进行能力分解，再通过企业架构设计具体的实现方式，从而形成一个可以落地的数字化转型方案。

思考题

你觉得，你所在的企业需不需要建立一套自己的企业架构，用来设计自家的数字化转型方案呢？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友或同事。

15 | 分段演进：数字化转型需要经历哪些阶段？

你好，我是付晓岩。今天，我想和你聊聊数字化转型要经历的几个阶段。

前面我说过很多次，转型应当是面向未来 20~30 年的长期工程。可能很多人会有点奇怪，这个时间也太长了吧？我必须要说，这是一场马拉松，而不是百米冲刺。

既然是马拉松，那必然就要做长期战略，而很多企业都不擅长做长期战略。而现在，就是做长期战略最好的时候。因为我们可能要迎接时代的切换，而且有国家“十四五规划和 2035 远景目标”作指引，这是做长期规划最好、最稳妥的时期。

那么，在这么漫长的过程里，数字化转型都分为哪些阶段呢？毕竟，只谈当前的起点和未来的终点，可操作性不强，我们必须得清楚都有哪些阶段，拆解下咱们的转型过程。所以，今天我来谈谈分阶段的发展策略，讲一讲如何从现状走向目标。

对技术发展进行预测并不容易，因为技术进步的速度和节奏很难把握。为了保证不会成为空想，我选择从已有的技术或者工程实践出发，按照保守些的原则进行预估。即便出现了新技术，应该也是只会加快我预测的周期，未必会打乱整个周期。

我把数字化转型需要的这 20~30 年时间，大致划分成五个阶段，前三个阶段是实现信息化充分发展的组件化、自动化、数智化，后两个进入数字化后的初级和高级数字化。我会先介绍下为什么划分成这 5 个时间段，然后会分析下每个时间段可能发生的变化。

怎么划分数字化转型阶段？

数字化是紧跟着信息化的，那么，要知道数字化的发展阶段，咱们得先弄明白信息化和数字化的关系。

跟真正的数字化相比，今天的技术还有一定的差距。数字化在体验和效率方面，远远超过了目前的信息化可以达到的水平。但是，数字化又是在信息化的基础上发展的，它们之间的关系更像是管理学大师查尔斯∙汉迪提出的“第二曲线”。数字化是信息化的第二曲线，是在体验和效率方面的跃升，如下图所示：

到现在为止，信息化已经走过快 70 年了，各种沉浸式体验类技术已经开始广泛引起关注。数字孪生也在拓宽应用范围，数字化转型也已经进入了国家五年规划的范畴。应该说，无论是在技术层面还是在认知层面，数字化都走到了“破局点”，真正的数字化开始萌生。

但是，信息化还没有走到自己的顶点。因为信息化的发展还很不均衡，无论是在企业之间，还是地区之间，都有很大差异，这最后的路程将是一个整体提升的过程。当整体提升到一定程度，信息化也就到达了“极限点”。这个提升过程，大致需要分成组件化、自动化、数智化三个阶段。

而在这个过程里，数字化也会持续发展，但是大家可能依旧褒贬不一，直到各类数字化技术稳定成熟，开始进入全面上升的态势。

从理论层面讲，就是在信息化到达“极限点”时，数字化将开始全面稳步上升，并且整个社会都将逐渐切换到真正的数字化阶段。

也就是说，信息化在经历组件化、自动化、数智化三个阶段后，如果不采用数字化构建孪生世界的方式，它在体验和效率方面的提升也就到了极限；如果转入到数字孪生世界，我们的新时代也就开启了。

完成信息化的高级阶段，解决信息化层面的不均衡问题，数字化的基础也才算是夯实了。数字化发展的未来阶段不太好预测，我暂且将“极限点”之后的数字化发展划分为“初级”和“高级”两个阶段。

作为一个预估，我给前三个小阶段各自分配大约 5 年的时间，共 15 年；我给初级数字化阶段分配大约 10 年的时间，合计 25 年；到 2045 年左右，恰好是建国百年前后，也是计算机诞生百年左右，那时我们应该能看到一个跟现在迥然不同的数字时代。至于高级数字化阶段，就不需要再分配具体的时间了，因为这将是新时代的起点。

听到这儿，你可能迫不及待地想听一听各阶段的技术和业务演进了，别着急，接下来我就来具体介绍一下。

推动信息化达到“极限点”的三个阶段

对于这些阶段，我们得先看见目标，才知道如何到达。所以，我先带你了解下这三个阶段要实现的目标，然后我从技术和业务两个层面，讲一讲这 15 年左右的技术演进。

在技术层面，我们主要关注统御全局的架构领域和更细节化的技术类型，在业务层面，我们围绕比较通用的组织形态、客户体验和监管，来看看发展路径。

那现在，我们先来了解下三个阶段各自要实现的目标。

三个阶段各自的目标

组件化阶段关注的是企业架构的形成，通过企业架构完成企业的内部一体化。

关于这个目标，现在提的也不少，但能做到的企业很少。很多企业发展到一定规模后，业务系统少说也能达到上百个，大型银行的系统可能有 7、800 个。无论多寡，如果系统间协同不好、数据不一致，别提助力企业发展了，甚至都有可能成为发展障碍。这类问题只有通过组件化形成贯通的企业架构，才能解决。

这个阶段进行的流程标准化、数据标准化，是未来能够更快开发软件、更好流通数据的基础，是数字化的基石，“基础不牢，地动山摇”。企业必须练好这些“基本功”，否则，就很难有高质量的数字化发展。

经过组件化的基础准备，就可以更好地进入自动化阶段了。自动化阶段关注的是尽可能实现全流程自动化。这是在充分信任机器。

设计思路也会变，以前的系统设计要充分考虑内外部用户的感受，这个时期要考虑的就是如何专注于外部客户感受，而尽量减少内部操作。人主要控制业务过程中的例外情况。为什么我认为这个阶段也会需要 5 年呢？其实就是因为，这种自动化伴随着对组织的重新认知，组织结构和业务系统都可能需要大幅改造。

数智化阶段是在自动化阶段的基础上，再充分叠加人工智能和大数据技术，从而提升机器的自主能力。

这时的系统设计具有一定的自我学习特征，尽管未必很高级，但是做系统的目的将逐步转变成尽量不让人接触一般的日常业务，而是专注于复杂沟通、业务创新之类的机器难以胜任的工作。

如果说自动化阶段是人机结合的阶段，那么数智化更像是人机重新分工的开始，人从操作机器逐步转变为指挥机器，未来业务人员最需要的转型，就是能够更好地去锻造和指挥软件工作。

技术领域的演进

先说说架构方面吧。

组件化阶段，必然要推动企业架构理论的发展，尤其是其中的业务架构。

所以，数字化转型对业务人员的挑战是最大的，业务人员的思维要结构化，这样才能结构化地看待业务，才能把企业架构从业务侧出发真正做好。

但是，我们不是只去“难为”业务人员，业务架构要做到业务友好性更强，尽可能使用业务人员更容易适应的设计方式去工作，而不是把自己搞得艰深复杂，这样才能进入企业的各个层级，真正发挥作用。同时，也要把业务架构与技术架构的衔接发展得更好，这样才能提升设计效率。

到了自动化阶段，企业内部的一体化已经比较好了，可以更好地对外开放，融入生态了。所以，开放式企业架构将逐渐发展起来，这是企业架构理论的再一次进步，并会一直持续下去。

从应用架构的角度来说，微服务目前还是比较流行的，但我个人认为，如果业务架构发展得够好，我们就可以采用更加标准化的构件视角去看待应用架构。

构件不是新概念，微服务都可以算是构件化的产物。但我认为，“构件”这个词更富有标准化含义。通过逐步标准化，企业内外都可以对同一个“构件”达成一致认知，就像采用工业标准的零件，这样构建系统会更经济。毕竟，在一个行业内，大家在 60%~70% 的通用功能诉求上，没必要搞差异化。

从技术类型来讲，三个阶段也各有特色。

在组件化阶段，技术类型主要有几个变化：

流程型 RPA 会越来越多，而且概念也会逐渐泛化到系统设计理念中去，把整个系统都 RPA 化；

物联网也会持续发展，因为这是采集数据、贴近客户的需要；

边缘计算也会随着物联网设备、微型化人工智能设备的增加而增多，提升“端”和“边”的服务能力。

在自动化阶段，决策型 RPA 会逐渐发展起来，并在数智化阶段泛化为系统设计理念；在自动化后期，也就是大约 8~10 年之后，数字孪生应该可以有更广泛的应用了。当然，这还没有完全到虚拟空间，算是“准 3D 的”体验。在这个阶段，开始逐渐由金融等适合先尝试完全虚拟化的行业进行试水。

在数智化阶段，数据交易技术要开始有较大发展了，因为在这个阶段，如果希望机器决策能更靠谱，企业外部数据的价值就很重要，如果没有合理的获取手段，很可能会制约发展；数字人类在这个阶段也很重要，因为机器跟人的交流越来越多， 2D、3D 虚拟人的实验性应用现在就已经有了，你也可以去感受下，再给它十几年时间，应该有不错的进步。

学到这儿，你可能觉得内容太多了，不好记，别担心，我用一张图来给你梳理下核心内容。

需要注意的是，每个进度条的左端不代表这个技术刚出现，而是代表它可以较大范围地应用了；相应的，右端也不代表这个技术消失了，而是已经成熟到不需要我们再特意去关注了；最底层的基础设施未来会带有更多的社会公共性，有很多基础设施会由国家或者公有云提供，企业内部 IT 建设主要是做些混合架构设计。

业务领域的演进

对业务领域来讲，因为具体的业务种类太多了，咱们不可能把每种业务的变化都分析一遍，倒不如从内外两个视角分别谈谈比较通用的东西：内部的企业组织结构和外部的客户体验与监管。

对内，我们来聊聊组织结构的演进方向。

从企业内部的视角看，对人们如何做事影响最大的东西莫过于组织结构，而组织结构的总体演进方向是灵活。

从组件化阶段开始，企业内部的协作意识就要增强了，不然会跟现在的企业架构建设遇到的困难一样：组织的改变能力没有跟上技术的实现能力。从技术上打通一个企业不难，难的往往是组织结构的打通，也就是大家常说的破除“部门墙”。

把架构思维引入管理领域，也是出于这个考虑，全局意识要变强，结构化要突出的是协作，而不是割裂。随着组件化建设的合理推进，业务侧的思维会做伴生性的改变，尽管未必彻底。

在自动化阶段，业务对组织的认知要进一步发生改变。作为最底层的组织单元，岗位是企业业务能力构成的最基本单位，各层级的组织结构实际上是底层岗位的某种聚类。这也就是说，组织调整不过是岗位的重新聚合，要实现能力变化，在底层上也是来自于岗位的能力变化。

实现大范围可灵活配置的自动化的前提，是组织具有清晰的岗位能力定义和再组织能力，这跟我们经常用来给系统的可复用、可调整能力进行打比方的“乐高积木”反映的基本思路是一致的。

如果企业缺乏对岗位的清晰定义，组织调整可能就不是在搞能力的重组，而是变成对人的“瞎折腾”。

人的能力切换是需要过程的，换岗不是件容易事，所以，组织的变阵最好是对岗位的重组，而不是对人的重组，因为对人的重组还是要考虑人的意愿和适配性。

企业需要什么能力，自己要先定义清楚，然后对应好业务架构设计，再赋予到岗位上，把组织的变动转化成岗位的组合。

业务架构还会指导技术实现，所以，岗位能力和系统能力之间也会通过架构设计形成一定的对应关系，你想想这样的好处是什么？其实就是实现了组织结构和系统结构之间的良好对应，组织变化可以更好地向系统变化传导，使企业的“变阵”得到更快的系统响应。

未来企业管理的韧性来自于架构的弹性。这里的架构弹性，就是对灵活组合各类能力的支持。我相信很多企业追求的组织结构也是这样，所以，最适合做这事儿的架构思维，会比组件化阶段更加深入到管理思维中去。

在数智化阶段，由于机器能够带有一定决策能力地承担更多日常工作，所以，组织的基本执行能力是有系统保障的。这样一来，企业可以更加灵活地专注于组织人进行创新，所以，组织会是更灵活的。

综合起来看，组件化阶段是为业务的灵活化提供基础支持，是为了造就一个内部结构清晰的企业；自动化阶段是很关键的，因为要在组织和技术上对齐，让它们尽可能匹配，这是对企业的挑战，但也是一个成功改变企业思维模式的机会；做好了前边这些，数智化阶段就可以“坐享其成”了。

对于企业外部，我们需要重点关注客户体验与监管的演进方向。

客户会感觉到企业服务效率和能力的提升，形成跨企业的流畅客户体验，是这一阶段可以感受到的特点，这也得益于企业之间的合作更加技术化了。

对于监管机构而言，从自动化开始，企业落实监管规则、提供监管信息、避免违规行为会更加容易。因为高度自动化的系统，监管要求是可以落实到业务规则中的，只要卡死业务规则，想要违规也很难，自动化程度越低，违规反倒越容易。不过，由于系统的智能程度还不会太高，所以，监管依然会集中在对行为主体的监管上，看住做事的人。

知道了打基础的信息化阶段，咱们再看看真正的数字化阶段吧。

进入数字化后的两个阶段

进入真正的数字化阶段至少要在 15 年以后了，这里我们得用好“望远镜”，好好展望一下。

我先用一句话说下阶段性目标：初级阶段关注的是孪生虚拟空间的形成，空间一旦形成，大量的体验变化将涌入；而高级阶段，要解决的是虚拟空间的自由通行问题，这也是你在虚拟空间中的最大安全问题，即身份安全。

技术领域的演进

从架构领域看，无论是初级阶段，还是高级阶段，开放式企业架构和行业级标准化构件都是架构领域应该走的路。

在数字时代，软件的需求量将无比庞大。据微软公司预测，仅未来 5 年，新增软件数量就可能达到 4.5 亿个，比过去 40 年开发的总量还多。如果没有可以充分利用已有成果的生产模式做支撑，那软件行业就像是农耕时代的小农经济了，真的成了“码农”，还可能因为功能重复浪费大量资源。

那技术类型会有什么变化呢？我认为主要有以下几点。

数字孪生从最初的空间构建向更注重空间体验和创造性转化。

数据交易技术要更完善，个人可以自由交易数据，从数据生产中获益，毕竟，个人数据都是独一无二的。

数字人类将成为竞争性技术。因为该技术会带来深度交流，对个人或企业决策产生的影响会很大。而大家精力有限，不可能关注太多数字人类，这跟今天人们常用的 App 数量也不多是一个道理。

决策型 RPA 会越来越多，大部分业务系统都将带有很强的自主能力。不然，服务效率是上不去的。

数字身份这项技术会成为初级阶段和高级阶段的分水岭。如何在数字空间中让人具有不可篡改的、高度安全的数字身份，这可能是数字空间中最大的安全问题，突破了这个问题，数字空间才是更安全的，但目前的技术还无法解决。

同样，我也用一张图来给你梳理下数字化阶段架构领域和具体技术类型的发展路径。

业务领域的演进

从业务角度看，在企业内部，因为绝大多数的日常工作都不需要人来处理，人类任务更多的是正确性监督和修正已有功能的算法结论，创造新功能，持续关注和打磨体验，代替数字人类出面解决复杂问题，增加业务的“温度”。

人跟人之间在工作方面已经无所谓是否面对面了，坚持面对面将会是高成本低效率的。这些变化再加上时代对个体的充分赋能，个体与企业之间的关系可能越来越松散了。我之前强调精准的个人价值衡量，主要原因是如果无法准确衡量个体价值，就无法合理给予报酬，企业可能就很难再与个体之间形成合作了。

在企业外部，客户将感觉到自己是在跟非常了解自己的数字人类交朋友。自己的很多行为将基于这种半商业半友情的方式发展，而不是暴力的数据杀熟。这方面产生的客户粘性也许可以改变更多东西。

监管将更加关注虚拟空间中的行为监管，因为能提供各种服务的个体太多了。比如说，区块链这种技术如果延伸下去，甚至有可能找不到明确的服务提供方。那么，在各个行业中，如果仍将手段集中在监管对象而非行为，监管效率就有可能是不足的。

展望到这个阶段，技术进化会更快，要想看到真实的细节是很困难的，我只能说一句，尽管你可以相信业务本质不变，但我更确信，原有价值链的大范围瓦解和重构则是必然的，以客户为中心的超级体验会大幅改变服务形态，这个才是时代对企业的挑战。所以，具备整体视角，在整体视角下统合看待具体技术的发展，用技术重塑业务，才是有效的应对手段。

总结

这节课，我把之前从起点到终点的转型分成了 5 个阶段，跟你分享了数字化的分段演进历程。

数字化是信息化的第二曲线，是体验和效率方面的跃升。信息化自己还要经历组件化、自动化、数智化，才能从“破局点”走向“极限点”，也是在“极限点”之后，数字化才开始真正发展起来。所以，谈数字化转型，要首先把信息化基础打好，别总想着弯道超车，先把直道开好。

今天，我从技术和业务两个层面分析了这 5 个环节的演进，技术领域聚焦在架构和具体技术类型上，业务领域聚焦在了组织、客户体验和监管上，行业千差万别，咱们不可能把每个行业的事情都具体地讲到，不如聚焦在比较通用的点上。

麦肯锡 2021 年 1 月发布的一个报告称，80% 的企业数字化转型都失败了，那我想，剩下那 20% 也许只能勉强称作没失败。所以，我还是比较坚持我一直以来的看法，数字化转型大家都是刚开始做，没有谁是赢家，不用急着对标，大家都该创造性发展。

经历了这些过程，企业将从今天的流程型、人工型企业转变为智慧型、生态型企业。

思考题

今天课程里提到数据交易技术这个问题，你怎么看待未来的数据交易？怎么看待数据可能会成为你收入的一部分这个问题？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

16 | 人与工具：如何培养数字化人才和建立企业架构方法论？

你好，我是付晓岩。

咱们都听过一句话，“事在人为”。事情都是人做的，无论我们在进行数字化转型时有多少奇思妙想，如果没有人去落地，或者是落地的人对这些想法理解不到位，“打了折扣”，那成功转型也就只能是梦想了。

所以，很多企业都在拼命寻找数字化人才，尤其是同时懂业务和技术的复合型人才。但是，现实情况是，复合型人才很难培养。根据我自己的实践经验和跟众多企业的交流，我发现，没有 5 到 8 年的实践，是很难培养出来的。

另外，除了人才呢，做事情也是需要方法的。没有合适的方法，就很难满足工作的质量和效率要求。而且，方法不仅对做事重要，对人也很重要。没有方法作指导，我们也很难去培育人才。

所以，今天，在咱们最后的这节课里，我想跟你认真地聊聊，怎么解决对企业数字化转型至关重要的两个基础性问题：人才培养和企业架构方法论建设。当然，即使你现在不是站在企业决策中，如果想“自学成才”，也可以通过这节课，找到自己的发展方向。

先说说如何解决人才培养问题吧。

如何培养数字化人才？

首先，你要明确一点，数字化人才不是单指技术人员，而是指所有具备数字化技能的人才。那啥是数字化技能呢？我认为，能支持技术人员快速开发软件的都可以算是数字化技能。

所以，在培养数字化人才时，我们不仅需要增加和培养技术人员、培养业务架构师，还要建立起业技融合的工作机制，这样才能培养出强大的梯队型数字化人才队伍，更好地提升内部人才转化能力。接下来，我就具体和你聊一聊怎么做到这 3 点。

增加和培养技术人员

技术人员是我们改变企业人员能力结构的基础，没有他们提供技术技能以及对技术的理解，我们企业的“技术基因”就很难补全。

最快速的培养技术人员的办法当然是直接引进。不过，我需要提醒你的是，引进什么样的技术人员，要考虑企业的成本覆盖能力和人力资源结构设计目标，一味追求高端人才并不可取。因为人才的作用与企业环境是匹配的，现在市场上的人才也都很现实，如果没有适合自己发展的环境，即便待遇不错，高端人才也未必会来。而且，企业的数字化建设也不单单是靠高端人才领军的，集体智慧也很重要。

由于市场供给有限，找到足够多的技术人员不容易。所以，我们要分期、分批，从不同年龄段、不同技能水平的技术人员中逐步引进，再加上通过开发实践、职业教育，加大对员工的培养力度，有步骤地提高技术人员占比。不要幻想一步到位，数字化是长跑不是冲刺，人才培养也是这个道理。

培养业务架构师

除了引进技术人员，企业也需要让对技术的合理应用理念传导到业务一侧，让技术真正能够帮到业务。而这方面现在大家达成的共识是，一定需要有复合型人才进行推动。但是，什么是所谓的复合型人才呢？

关于复合型人才，我的理解是，不是单纯地把业务和技术知识都学习了就行了，他们更重要的特质其实是结构化的分析和理解能力。这样才能让他们不受制于领域的差别。他们看不同领域时的底层思维是一样的，就是他们会去研究一个领域的结构、组成部分之间的关系、发展和变化可能遵循的规律，灵活而不死板地看待问题。这是对复合型人才的基本要求。

所以，所谓的复合型人才，不是什么都懂的人，而是能够跨领域学习和实践的人。

那你可能会问，怎么培养复合型人才呢？我认为，学习架构思维是一条路。其实你想想，刚才说的复合型人才的基本要求不就是架构思维吗？

对于传统企业而言，由于大多数人员都是业务人员，即便培养架构思维，也很难让业务人员一下子领会技术的事情。所以，我建议你先以业务架构为目标进行培养。业务架构正好处于业务和技术的连接点上，要一手托着业务，一手托着技术，也非常符合我们对复合型人才的期望。

根据我多年的经验，我认为，对企业而言，培养业务架构师的时候，有几点是需要重点考虑的，下面我来具体介绍下。

第一，切记不要一个一个培养，应该一小批一小批培养，或者根据企业规模决定每批次的数量。这样既是为了保证成功率，也是为了防止出现技术上常讲的“单点问题”。毕竟，如果只培养一个，他跳槽了怎么办呢？

第二，在培养的初期，因为更重要的是如何通过业务架构向 IT 侧传导战略和需求，如何把业务架构与 IT 架构的关联关系建立到位，所以，与技术沟通比较重要。所以，在每个批次中，技术人员的比例可以略高，这样可以保证沟通顺畅。然后，逐渐提高业务侧人员的占比，因为最终业务架构是要向业务侧推广的。

第三，培训一定要得法。架构师思维和胸怀一定要开放，别把架构搞得像一个审批部门一样，把控制权放在第一位，更不能为了自圆其说，就不挑战、不改变自己，搞架构的僵化。当然，也不能胡思乱想，不顾实现能力、实现条件的限制，太理想化地去做企业级整合，这些都是做企业架构中会遇到的常见问题。

在学习时，我们每个人都要建立正确的“架构观”，也就是要根据全局、结构、灵活、演进四个关键理念，正确看待架构的作用和价值。

我必须要说，业务架构师不好找，因为这个领域从提出开始就没被真正重视，到现在很多企业觉得重要了，却发现之前基本没有企业培养过，有的企业更是把应用架构与业务架构混为一谈。所以，人才市场发育起来之前，还是努力在自己家认真培养吧，一些科技公司也是这么看的，比如阿里巴巴早在 2018 年就有位领导公开说过，好的业务架构师很难找，只能自己培养。

说过了专业技术人才、业务架构师的培养，我再来说说最后一点，如何广泛地提高全员的数字化能力。这个需要工作机制来保障，不是靠挖人或者重点培养的方式就可以解决的。

建立业技融合的工作机制

谈到业务和技术深度融合的工作机制，你可能经常会想，是不是有什么神奇的方法能让业务人员和技术人员碰撞出智慧的火花呢？方法有，但是没有那么神奇，这方法就是“聊”，两边坐在一起经常交流。融合一定是从沟通开始的，如果面儿都见不到，还谈什么融合啊？

这是我一直鼓励传统企业多增加技术人员的原因。如果你学习互联网企业时，把精力都放在敏捷开发、技术栈上，那你学的就只是“筋骨皮”了，是外在功夫；他们真正做得好的地方是有大量的技术人员可以直接支持业务人员，一起去谈怎么解决问题，这才是最有价值的那“一口气”，是内在功夫。所以，谈融合，先从怎么增加有效的交流时间开始吧。

在这个层面，业务架构师的工作方式也很重要。我建议你直接把业务架构师派到业务部门去工作，在业务需求萌生的第一时间，业务架构师就和业务人员一起进行基于业务架构的讨论，让讨论成为技术为业务提供“咨询”服务的机会。

在业务部门中，业务架构师可以经常把架构思维推广给业务人员，持续改变业务人员的思考方式。业务部门也可以采用业务模型去培训业务，通过业务模型谈业务改进，这样做的好处是，业务想法可以快速转化成对 IT 的需求，并且是准确定位到实现位置的需求。

通过推广业务架构，能够让更多的业务人员形成结构化思考的习惯，让企业架构在各个层面得到使用。

业务人员的数字化能力培养不仅仅是了解数字化工具的使用，更重要的是具有支持业务和技术深度融合的基础能力。融合就是沟通，就是能一起研究同一个问题，这就需要具有相近的底层思维模式。大家都结构化地看问题，并且聚集在同一个企业架构框架下，那么，互相的理解必然会加深。

通过业务架构，我们就可以帮助企业内的业务人员完成关键性数字化能力的转型。

好，谈过了人的培养，再看看工具吧，俗话说，“人巧不如家什妙”，想把事情做好，总得有个好方法做支撑，这样才能把经验转化成知识，才能把纷繁复杂的各类业务需求、技术实现方案都连接起来，这就得靠咱们反复强调的企业架构了。

如何做好企业架构方法论研究？

企业该怎么建设这种看似艰深难懂的东西呢？我认为要做好五个方面，选定主线、持续实践、定期复盘、开放吸收和分享共建。

选定主线

架构方法论的研究是要花费不少精力的，每个方法论发展的历程都证明了这一点。所以，搞架构建设，要选定一条主线发展下去，避免频繁切换赛道，浪费时间。

如果你深入研究下去，就会发现，各种架构理论的主张虽然不同，但是最终目标是一样的，都是希望企业能够具有更强的整体性，更好地适应变化。

那怎么选定主线呢？对于传统企业，我建议你选择稍微传统一点儿的方法，因为实践过这些方法的企业相对比较多，方法论也经受了批评和修正，有不少实践者已经有深入的认知了。而且，可以讲方法的人和机构也比较多，我们很容易获得学习资源。这些传统方法大多是建立在比较严格的对企业现状分析的基础上的，这也是一些新方法考虑不周的地方。

对于新兴科技企业来说，因为技术本来就是我们的强项，当然要在新架构、新方法上使劲儿。但是，我要提醒你的是，企业不只是技术，还有经营。所以这些企业最好在吸收传统方法的基础上自己尝试创新，不要盲从。

另外，我也建议新兴科技企业补一补管理、历史、政治方面的课，因为这些领域凝聚了前人的管理智慧，是无数成功者和失败者总结出来的经验教训。虽然马斯克曾经抨击很多企业过于看重商学院那套方法，但是，毕竟马斯克领导下的企业属于极少数的成功案例，更多的企业还是得搞明白“收入、成本、利润”的关系和社会环境，这样才能活下去。

说到这儿，我还想再提醒你一句，在你最开始学习架构方法论的时候，还是需要多在思维层面琢磨琢磨，不要急着看案例。案例是方法论的实践经验，而不是方法论本身，这些经验往往带有实施企业的特色调整。如果企业在学习架构方法论的过程中，过于关注其他企业的案例，有可能在学习阶段就“跑偏”了。

持续实践

虽然我说在学习阶段不要急于关注案例，但企业搞架构方法论，毕竟不是纯理论研究，是指导实践的。所以，除了学习之外，你得持续实践，用实践反哺理论，做到知行合一。

“知行合一”是我对架构方法论研究的一贯主张，而且这种思路也有助于企业把自己以往的优秀经验提炼出来。比如企业做架构决策时可以依据的一些原则，你可以通过对架构实践的总结，把做决策时积累的判断方法、经验上升为架构原则，让大家共同遵守。

而企业做过的所有架构设计，无论是业务架构的模型、技术架构设计，还是应用架构设计，都属于企业积累出来的架构资产，既可以用于指导以后的开发实践，也是企业员工学习本企业架构最好的学习材料。

定期复盘

没有一支部队能够连续作战而不用休整，企业架构师团队也一样。所以，我们必须采用哪怕很短暂，甚至是轮休的方式，让企业架构师团队能够定期有正式的“复盘”时间，集体讨论得失，讨论对方法论的修正。

思想的统一，可以充分凝聚战斗力，经验的分享，也可以促进战斗力的提升。

企业架构师在长时间的工作后，根据实际环境进行的灵活性抉择，是有可能导致架构方法论发展方向“分叉”的：这些“分叉”有些是有好处的，比如，对业务和数据应如何更加一体化设计的思考；有些则未必，比如，持续放宽对重复设计的容忍度，或者过于看重只适合于某些环境的复杂化设计思路。

那么，在复盘时，要集体讨论这些“分叉”的得失，及时纠正偏差，让架构师知道什么该做、什么不该做，以维护架构设计思路和标准的统一。

当然，最重要的，还是鼓励架构发展的新方向、新尝试。毕竟，架构是要与时俱进的，而且要整个架构师团队一起前进。

所以，我们必须要定期对这些内容进行检讨，以保持更合理的“架构观”和进步方向。

开放吸收

架构方法论不但要吸收内部经验，还得对外吸收经验。你可以研究下其他企业做得好的地方，比如架构设计、管理、企业经营等方面的领先之处。关于别人的优点，你都可以在搞懂了的情况下，结构化地吸收进来，改进我们自己的方法论和架构资产。

在这方面，我很赞同杰夫·萨瑟兰在《敏捷革命》一书中提到的一个观点，大意是，他创立敏捷方法论时其实没打算创立一个新方法，只是想把以前工程实践的优秀经验总结起来。你看，敏捷创始人都这么看问题，那我们做企业架构，尤其是采用传统企业架构理论的实践者，也更应该这么想问题。切记，我们搞方法论只是为了把事情做得更好而已。

分享共建

搞企业架构方法论比较困难的一点就是周期长，需要实践检验、经验补充和概念更迭，所以，一个企业自己关起门来搞方法论确实是件很痛苦的事情，能够分享共建是最好的。方法论本身是不能变成专利的，所以，不应该过度保护这个。

当然，架构实施难免涉及到商业秘密，已经设计好的架构资产也确实有拿去卖钱的可能。但是，从互惠互利的角度看，开放对大家都有好处，就像开源。

架构方法论、适当屏蔽细节的参考架构，这些东西的共享有助于提升整个行业的架构能力水平。为什么一些咨询公司在企业架构方面很有建树，就是因为他们坚持方法论研究，并且能够接触到更多的实践案例，经验的反馈更快。所以，企业如果想在这方面有更好的发展，通过联盟等形式建立一些架构经验共享机制，可能会更好。

总结

作为课程的收尾，今天我把重点放在了人才和方法论上。做事情得靠人，人做事得有方法，整个数字化转型也是一样。咱们前面说过的一系列内容，其实落脚点都在这里，也就是人和做事的方法。

我认为，企业培养数字化人才要分成三种类型，逐步推进：

要增加和培养技术人员，增强技术基因；

通过建立企业架构、业务架构，引导复合型人才的培养，复合型人才最重要的是培养能够支持其完成跨领域实践的架构思维；

最后是通过支持业务和技术融合的工作机制，完成对业务人员的数字化能力提升，实际上，跟复合型人才一样，培养结构化思维模式是最重要的，可以通过推广业务架构的方式实现。

在企业架构方法论方面，也有 5 个要点：

企业要明确自己理论发展的主线，不做无谓的路线之争；

将更大的精力放在实践上，通过实践推动架构理论进步；

定期进行复盘，避免在持续战斗中迷失自己；

保持开放心态，通过清晰的理论思维和内部结构，吸收外部优秀经验；

最后，通过分享共建加快自己的方法论迭代速度。

到这里，咱们课程的核心内容就都讲完了。课程的最后，我想再强调一下，在数字化转型中至关重要的几个点，你一定要从现在就重视起来。

独立思考。数字化才刚起步，这是个时代切换的关键时刻，有主见、有定力、不盲从，才是搞数字化时该有的态度。毕竟，搞数字化，企业是要花真金白银的，你自己也要花上你最宝贵的时间和精力去搞，让别人代替你思考，并不明智。

方法论。做事情终归是要有方法的，有方法，企业转型才能有序，你自己学习才能有效率。搞数字化不是碰运气，有方法，才能一步一步踏实向前走。经常有人讲，成功的人靠的是更好的底层思维模式，其实，底层思维模式也就是思考问题、解决问题的方法论。不要总觉得方法论“虚”，其实，没方法论更“虚”，很容易“心虚”。

人。搞数字化，最终立足点是人，对外是提升客户体验，对内是提升员工体验，也都是在给人赋能。在转型过程中，让客户得到更大的价值，让员工有更好地发展，都有参与感和获得感，这样的数字化才算是“不忘初心”，实现了自己的使命。

灵活实践。说一千道一万，数字化转型最终都要落到自家企业、自己的工作上。无论是思考、方法论，还是对人的赋能，终归是要展现在一个非常具体的实践环境中，也就是你所在的企业和你自己的工作中。这个时候，你要注意的，就是把这些思维层面的东西跟环境做好适配，让好的想法成为好的实现。

思考题

你觉得，自己的企业选择哪种企业架构方法论作为主线比较好呢？

欢迎你畅所欲言，和我一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。

结束语 | 被时代挡在大门外的，往往是对变化视而不见的人

你好，我是付晓岩。

在前面的课程中，我给你系统讲解了一套以企业架构理论为核心的数字化转型方法论。我不敢说这是“倚天剑”“屠龙刀”，但我相信，这可以算是一套内功心法，能够帮助你理清想问题的逻辑，找到最适合自己的个性化转型路径，以及数字化学习之路。

我在开篇词中说过，掌握数字化能力，已经不能算是竞争优势了，而是会逐渐成为起跑线问题。这不是危言耸听，而是时代真真切切的变化。

而被时代挡在大门外的，往往是对变化视而不见的人。

虽然现在依旧很少有堪称标兵的数字化企业，但是这也正是机会所在。在未来的 20~30 年，随着数字化环境的成熟，大量的数字化企业就会出现了，数字化人才将成为巨大的市场缺口。因此，我们必须从此刻开始，抓紧时间学习数字化能力，打好基础，这样才能不辜负时代给的机会。

所以，在课程即将结束的时候，我想再和你聊一聊，如何打好转型的基础。毕竟，只有地基稳了，我们才能以不变应万变。

这个基础，一句话总结就是，处理业务和技术之间的“分家”思想。这是达成业务和技术之间深度融合的关键，更是很多企业都迫切需要转变的观念，从上到下都需要。

具体怎么做呢？我给你两个建议。

首先，让企业中的“多数派”努力学习“少数派”的思维方式。

关于这一点，传统企业可以向科技企业学习。

最近这些年，科技企业带出了一个业务与技术融合的非常好的模式。其实，这个模式总结起来，无非也就是业务和技术不分家。

科技企业的技术人员多，如果思维分家的话，对业务有利的事情，技术人员很可能会觉得没必要投太大精力去做。这样一来，科技企业也许就会成为一个不知道怎么去盈利的研究机构，离倒闭也就不远了。

所以，科技企业做得出色的地方恰恰是，技术人员多，还能够努力让技术人员去用业务思维、从业务视角想问题，这才做出了很多跟传统企业不一样的地方，才有了高速的发展。

但是，传统企业在转型的道路上，这个“分家”的思想就像一头“拦路虎”一样横在那里，本来技术人员就少得可怜，如果“思想”上再分家，作为绝对多数派的业务人员，就会认为一个事情是对技术有利的，我没必要认真去做。这样一来，传统企业的技术短板怕是永远也补不齐了，更谈不上企业转型了。

因为跟科技企业相比，传统企业是要用一条反过来的路推动自己的变革。科技企业是技术人员多，要技术人员用业务思维想问题；而传统企业则是业务人员太多，需要业务人员用技术思维想问题，才能努力对齐双方看问题的角度。

其实，科技企业和传统企业都是在做业务和技术的融合，只是因为基础不同，路径才不同。抽象地看，都是要让“多数”的一方努力用“少数”一方的观点看问题，这样才能让自己有所改变。即便是已经做得很好的科技企业，也不要有所松懈，必须要持续关注自己思考问题的方式。因为组织往往像个天平，保持平衡并不容易，失衡反倒很容易。

当然，作为企业里的个体，我们每个人都要从自己开始，擅长技术的要去关注业务，擅长业务的要去了解技术，不能只依赖企业提供的机会。毕竟，成长这件事儿，终究是要自己对自己负责的。

另外，我们要把业务架构作为抓手，逐步推进思维模式的转变。

虽然要让“多数派”学习“少数派”的思维模式，但是让双方完全换位也不大现实，比如说，让业务人员都去自学技术，这个目前来看是做不到的。

最可行的就是让业务人员走到业务和技术的连接点上，也就是“业务架构”这个点上。如果业务人员能采用业务架构方法，用结构化思维分析和看待自己的业务，在结构化的视角下给予技术人员软件设计、新技术应用的启发，就已经足够好了，开发效能已经可以提升很多了。剩下的可以交给时间，毕竟，融合是需要时间的。在这个基础上，业务人员再去学习自己感兴趣或者工作中会用到的技术知识。

你可能会问，为啥业务要接受架构思维，并逐渐去了解技术呢？其实道理很简单。你为客户创造价值的方式正在改变。在数字时代，你的产品大多是用软件形态或者与软件相关的形态交付的，就像《价值驱动的数字化转型》一书所指出的，“技术就是你的业务，无论你的业务是什么”。

对技术人员来讲也一样。不是没有一堆技术原理，就意味着业务是好学的。如果没有在一线充分锻炼过，你理解的就只是“理论”上的业务。

所以，考虑到做转型的目标，技术人员也要尽量先做到在业务架构上跟业务人员对齐思维，理解业务人员到底在表达什么样的需求，之后，再根据企业的实际条件，考虑一下怎么通过跟岗、轮岗等方式深入地接触下业务，这样才能有更好的改良建议。

总之，对于数字化转型来说，技术和业务之间的分界线会越来越模糊，哪一方慢了，都代表企业慢了，没有什么你我之分。

说到底，打好转型的基础，就是让企业能够成为一个整体，让业务和技术的双螺旋坚实地扭结在一起，让企业拥有一个完整、强大的基因，这才是数字化转型能实现的关键。

到这里，我就把至关重要的转型基础给你讲完了。现在，我还想在课程真正结束之前，给你分享一下转型时常见的 3 个误区。我想说，踩坑是必然的，但是提前预知一些坑点，避开这些坑也可以是必然的。

我要说的第一个误区，就是急着从挖架构师、上新技术上搞数字化。

你必须要先想清楚自己企业的目标是什么，从自己的视角出发，看到的数字化是什么，再决定怎么行动。

数字化不是架构师的数字化，架构师是在数字化过程中成长起来的。能够通过自己的实践培养出合格的架构师，才是健康的数字化企业，否则，就没有“造血”功能，你挖过来的人，别人也可以再挖走。

另外，数字化也不是某项新技术的数字化。各类技术的搭配使用，才是大部分创新最常见的实现手段，旧技术也能玩出新花样，比如说区块链。

所以，不要总想着搞新花样，在现有技术的基础上另辟蹊径才是正确之道。

第二个常见的误区是，忽视对“带节奏”最重要的国家政策。

企业很容易误认为数字化是企业自己的事情，觉得国家政策离自己的实践、离个人技能学习太远。实际上，像“十四五规划”这类指导性国家政策离我们非常近。

这里有大量的行业机会、企业机会和个人学习方向，比如，数据中心的建设会需要多少人才？数字家庭会给智能家居行业带来多大的市场机会？会对智能家居产品设计提出什么样的要求？这些很容易就细化到了企业业务和个人工作层面。

无论是对企业还是个人来讲，解读国家政策是未来十五年在数字化转型方面非常重要的能力。

第三个常见的误区是，输在自己已经看见的终点面前。

不少企业和个人在经过一定的学习、深入思考之后，会对数字化转型形成一些自己的认知，但是，实现过程往往不是那么容易的，会有很多内外部阻力，比如在建设企业架构的过程中，会有很多部门之间利益协调的麻烦等。

但是，越有价值的东西往往实现起来也越困难。如果遇难而退，轻言放弃，那之前的所有付出就都白费了。人们常说“行百里者半九十”，你可不要当只差那最后一点努力却失去了成功机会的人。

最后，我想说的是，数字化转型需要日拱一卒地去推进，而这个“拱卒”可不仅仅是数字化技术的前进，更是人们看待数字化技术、看待数字化企业的方式的改变。

说到底，“拱”的是人们的思维模式。让我们先从解决传统企业内部业务和技术“分家”的思想开始吧，从抛弃这种“内部甲乙方”的立场开始，把整个企业放在自己的思维中，从架构思维中的“全面”这个特性开始，逐步改变自己的认知，真正把握住时代给我们提供的成为领先者的机会。

课程的最后，我还准备了一份调研问卷，希望你能花 1 分钟填写下，聊聊你对这门课的想法。同时，我也给你准备了礼物，只要填写问卷，就有机会获得手绘护腕垫或者是价值 99 元的课程阅码。期待你的畅所欲言。