導讀

優化供銷存信息系統、打通數據端口與服務流程、建設高計算能力的數據中心必要么？必要，因為這代表信息化的作業還沒完成，IT治理工作完全不到位，而這并不是數字化轉型工作的全部甚至重點。寧可老老實實的做一個IT治理項目（以COBIT等方法定義，IT治理涵蓋數據治理），莫要張冠李戴。

數字化轉型是一項系統工程，是在特定歷史時期為滿足國家、企業、個人不同層面的需要而引發的群體轉變，因此一定要系統性地理解趨勢、制定戰略、總體規劃、分步實施、合理投入、生態共贏，才能真正地將數字化落到實處。

在數字化經濟時代，如何賦能企業高質量增長，企業架構是其實現的核心理念。

一個公司應該首先建立起戰略，然后尋求建立一個實現該戰略的合適的架構。

1? ?數字化轉型會是什么樣

1、國家政策的推動

這次數字化不是廠商炒作，是國家轉變經濟增長方式，實現高質量增長需要的新“理念”，而不是炒“概念”，現在大凡要思考數字化是啥，先去讀《綱要》第五篇第一段，那就是數字化的意義，是數字化轉型的目標和任務，其他一切解釋都應該建立在這個基礎之上，這才是引導社會形成數字化轉型合力的姿勢，沒必要單獨去創建太多的理解了。

如果想自己理解數字化未來鑄就的社會環境，那沒有什么比多讀讀《綱要》更有價值了，因為這都是要落地的政策，自己家的數字化思路也需要對號入座。這個大方向決定，數字化風口，不虛。

那這個跟企業架構有什么關系？因為需要。《綱要》強調要“堅持系統觀念”，要有頂層設計，要“全國一盤棋”，這種思路會從中央貫徹到地方，從央企蔓延到民企，其影響，會從社會伸展到個人，數字社會、數字家庭，是生產、生活、治理方式的全面變革。整體轉型也是《綱要》提到的。所以，悶頭搞數字化，缺乏全局觀，容易打偏。

基礎設施已經在立了，“東數西算”，“數網”、“數腦”、“數紐”、“數鏈”、“數盾”，這都是國家層面的思路，比企業想的更大、更全，當然，也只有國家力量做得到，而國家力量一旦做到了，環境就全變了，搞數字化的姿勢和前提都變了。

這就是大風口的力量，要求你必須有更寬的視野、更大的格局，也要有很好的思維模式支持你，比如，架構思維。架構思維也不復雜，結構、關系、原則（或者說規律），事不過三，全局視角下考慮這三樣東西，就算架構思維了，當然，你愿意復雜點兒繼續拓展也成，只要不把自己繞暈了就行。

2、地方政策的推動

國家、部委、行協都有十四五規劃的政策出臺，地方政府當然也會積極制定，去年各省的綱要就都出臺了，今年則是陸續出的詳細規劃，比如浙江、廣東、上海的政策都出的很快，而且持續有新政策出來，廣州市還在試行地方政府的首席信息官制度。

有些政策有一定的前瞻性，為數字化制定些行業標準或者統一術語，比如浙江的公共數據分類分級指南、數字化改革術語定義等。這方面一直是行業上比較痛苦的點，數據的標準、共享的方法、合作的模式等，都需要有指導力的參與者制定政策。

如今，這些地方政府都開始行動起來了。

3、企業自身的需要

數字化這事兒也不是只有國家著急，企業其實也一樣，那么多年信息化下來，走得快的，攢了成百上千的系統，無論你當時是怎么想的，現在都是需要打通的時候了，筆者自己在銀行業的經驗，觀察到的保險、證券、制造業、醫療行業、零售業的現狀，都是如此，系統攢多了都有麻煩要處理，大企業的舊系統改造也到了不得不做時候。

中小企業的效能提升也離不開信息化、數字化，系統建的晚的，技術債少點兒，建的早的就多點兒，無論你是否理解了數字化，自己家系統那點兒事，早晚還是要處理，用啥方式處理呢？無論大企業、小企業，是不是都跟著數字化的方向走，也試試“一盤棋”？

當然，企業架構不是一定要天翻地覆的做，盡管這樣效果最明顯，但是按照 TOGAF 它老人家那不太有“節操”的底線，涉及兩個系統以上就可以適用企業架構方法。

4、連接的持續發展

移動互聯網打開了“連接”的潘多拉盒子，搞的現在無處不場景，都在對著場景說話，也不管場景是不是你家的，反正都知道基于場景的連接非常重要，得搶，不過理智些的還是搞共建。連接發展到極致就是完整的生態互聯，大小生物群落，你活你的，我活我的，其樂融融。這里邊可以有自頂向下的設計，也可以有自底向上的生長，不過，別那么單純，做成的，從來就沒有只走一條路的。

連接體現的是商業利益，但越來越基于平臺化的技術性連接，喝酒依然能喝來業務，但是技術接不上還是有可能白喝，或者說，技術接得上才有喝的機會。

互聯網商業平臺上已經承載了太多人的一生，這些人互相很陌生，但又連接很緊。數字化的未來會給這些人更多的見“面”機會，當然，可能都是虛擬的“假面”。

5、數據價值的提升

數據很值錢，雖然算不好。數據估值將成為新興行業，因為現在連過得硬的方法都還沒有，所以，一定會成為新興行業。數據的估值跟傳統資產可能真的不太一樣，現在的方法，多數還是基于傳統資產的估值套路。

數據是很不均質的，這與礦產資源區別很大，礦產資源同等級的可以同價，數據是相同質量的同價還是相同知識密度的同價？數據很難按照采入成本計價，因為不同質量的數據采入成本可能差不多，而且采入設備一經建立，按數據量計算的單位成本會被稀釋很快，這些設備也不能簡單看做數字資產的專用設備。而且，數據的銷售是可以不具排他性的，邊際成本極低。不同類型數據價值退化速度也不一樣。

只有非常單純的數據公司才有可能這么考慮計價，但是這類公司以后如何存續還不大好說。對于非數據類公司，還是將其轉向市場定價，按照營業外收入來考慮比較輕松些，賺多少都是賺，如果發現了資產的稀缺性，再搞個溢價。

不過，既然有錢可賺，那好好整理整理數據質量還是有用的，畢竟你自己也得用有質量的數據不是？這也有企架的機會在，因為單搞數據有意思嗎？折騰都折騰了，還不如流程和數據一起折騰。

6、觀念的成熟：對效能的關注

這輪數字化正在努力將長期視角、全局觀念推廣下去，因為速度和規模不再是未來增長的關鍵，盡管依然重要，但是更重要的是質量，是獨立性。這兩個需要時間，目前兩個聊的多的兩個百億級轉型工程，建行 6 年半，美的 10 年，還有西門子搞了 10 幾年的軟件轉型。

開頭兒說到了那篇聊敏捷的文章，其實文中意思挺鮮明，敏捷已經深入人心了，關鍵在效能的提升，也是要靠慢工養出敏捷能力，這不是某個 sprint、一場 scrum 可以解決的，devops、ci/cd 乃至需求管理工具、代碼審查工具、測試環境建設，一整套的平臺化體系，支撐著表面上的敏捷，也許這就是快速的小瀑布，其實無所謂，門派不重要，效能重要。

數字化需要更多軟件，不關注效能，還談啥數字化，數字化對業務的一大支撐不是也源自效能嗎？效能除了平臺之外，還來自于清晰的架構資產定義和盡可能拼出架構視圖，所以，這里邊也有對企架的需求。

2??數字化空間在哪里

數字孿生越來越火，概念越來越泛化，筆者比較早的把它用在了金融領域，但是筆者也挺負責任地說過那是未來 10 幾年的事情，不是今天的。

1、云上終于要有家了

最大的數字化空間只能在云上，層層疊疊的公有云、行業云、團隊云，搭上私有云，一派混合云的世界，小時候我們聽的故事終于要成真了，云上以后是能住著老神仙，這些老神仙就是我們這些凡夫俗子的“分身”。云上有家，也必然有工作單位，除了游戲之家，協同辦公越來越多，居家辦公也開始逐漸增多，以后，租辦公室的公司，可能真的是很“想不開”的。

企業的一部分已經長在云上了，而以后，企業的管理部分將完全搬到云上，云上的企業應該是可以構件化搭建的，追求后臺流程的特殊化、定制化，也會逐漸成為“想不開”。

你會覺得這些今天都有了，沒啥新奇的，是的，但是量變還沒到質變，想想如果大部分企業都上云了，會是個什么效果？你可能會覺得，沒必要吧？這就是環境變化的力量，上云的企業越多，云就越成為必要的生意場所，因為上邊老神仙越來越多，想見老神仙嗎？

2、為什么 VR、AR 一點都不虛

云上要是有家了，那體驗也不能太差啊，所以，VR、AR 必須有，“鼓勵城區內的數據中心作為算力“邊緣”端，優先滿足金融市場高頻交易、虛擬現實/增強現實（VR/AR）”，連國家政策里都有這么一句，還是七大人工智能行業之一吧。

無論是防疫還是雙碳，VR、AR 都能做出極大貢獻，不信自己腦補下。社交軟件公司心里最清楚到底誰有能力革自己的命，知道什么是降維打擊，所以，他們對這塊都很用心。

3、元宇宙要來了？

元宇宙最近又被 Facebook 帶火了一把，Facebook 很擅長帶“火”，一個 Libra 把虛擬貨幣推上了風口浪尖，如今火不旺了，又燒起了元宇宙。

筆者對元宇宙沒研究過那么多，不過作為一個還算可以的老資格二次元動漫迷，向來不在意劇情的科幻吃瓜群眾，接受平行宇宙啥的都不算事兒。

但是，作為本文中出現的技術名詞，筆者覺得比目前思考的數字化還是遠上幾條街，筆者在講解數字化進程時，最后一個階段說的是高級數字化，25-30 年之后，元宇宙應該比那個再遠些，也許概念可以來的早些。

不過我很贊同朱嘉明老師講的，有些面向未來的制度是可以先想想的，當然，在初級數字化階段再想也來得及，畢竟數字化要有個端倪才能輪到這個概念真的走向現實。

4、還不相信新時代？

新時代沒啥好懷疑的，看看《綱要》第五篇第一段第一句，“迎接數字時代”，其實從十九大報告開始，很多理論都是建立在“新時代”的論斷上。全面變革，迎來的不是新時代是啥呢？很多企業的改革如果出現波折或者失敗，很可能正是源自于沒有從心里相信這是個新時代。

如同《重整變革》一書中所言，“任何變革都會給個人和組織帶來不適應和不確定性，如果人們從心里拒絕變革，任何流程改革、技術改革都將失敗”，相信時代、迎接改變，畢竟愿不愿意，我們每天都只能生活在努力改變之中。

3? ?數字化空間怎么打造

1、行業級 SaaS 是前奏

基礎設施的心我們不操了，國家和大企業會把新基建做好，我們需要更多關注應用層面，那么，搞了多年還很艱難的 SaaS 行業要迎來春天了嗎？至少筆者是這樣認為的，而且是個多層次、立體豐富的 SaaS 生態。

SaaS 行業要迎來春天的原因是未來要提高效能，我們就必需要有行業級的 SaaS 應用模式，才能讓更多的企業在云上可以成為方便擴展的構件化企業。應用不好，云的吸引力就不大，應用更新慢，云就可能從助力演化成阻力。云的戰爭就是 ToB 之戰，而 ToB 之戰就是業務解讀、生態構建之戰，這場戰爭，其實才剛開始打，不過，這注定是一場有序之爭，而非完全放開的亂戰。

好的 SaaS 似乎都是攢出來的，一些 SaaS 企業的實踐證明一開始就搭建個完整的行業級 SaaS 很不現實，要一個模塊一個模塊地攢出來才有可能，但是這個攢的過程其實需要合適的企業架構方法論作為指導，幫助逐步形成行業級 SaaS，或者作為拼圖的指導，不能自己家做的模塊互相都搭接不上。

行業級 SaaS 其實還有很多標準化問題要考慮，這不僅是 SaaS 企業的事情，也是政府、行協的事情，是個共建的過程，是全力支持 SaaS 企業的時候了。

2、生態化構建是模式

行業級 SaaS 如果能成為前奏，接下來的就可以是生態化構建了，既包括企業的需要構件要生態化從云上獲取，也包括企業間聯合設計架構，這是生態連接的更好手段，也是行業級標準化可以更好發揮作用的地方，處于主導地位的平臺、SaaS 廠商一定要在國家的支持下推動這樣的進程，這將是廣大“IT 農民工”的福音。

與之相伴，企業架構的實施模式也應該會發生變化，生態化構建企業架構，自己家的事情其實永遠都不是一點兒不想讓別人操心的，我們只是不想讓別人操心不該操心的部分而已。

3、新技術還要等

數字化技術中比較重要的數字人類、數據交易技術、數字身份、數字孿生還有一段路要走，要關注，也要等，量子計算機算是下一代“大機”，它成熟了，可能又會帶來一波一波的變化。畢竟，所有基礎條件中，算力還是最關鍵的。就算算法變化不大，算力變，也能搞出大事情。不過誰又能說未來二十年，一定不出新算法，新算法加上新算力，估計退休也沒商量了，跟不上了。

澳洲工程師團隊突破了量子難題：只用電場來控制單個原子的原子核|電場|工程師|新南威爾士大學|量子計算機|原子 (qq.com)

該來的終究會來，也許會遲到，但不會不到。

4??企業架構如何演變為聚合架構

企業架構搞了30多年了，不過這幾年除了中臺起了個波浪，整體啥沒多大動靜。如今隨著數字化轉型，連國家部委的文件里都有對提升現代IT治理能力的要求了，好不容易迎來了春天，要不要發個小芽呢？

1、企業架構該不該去演化下了

不評論別人家的理論了，如果讀者關注過，應該也知道，最近沒有啥這方面的明顯動靜。但是我們依然需要理論跟著時代走的，企業架構好不容易跟著數字化熱鬧起來了，不是該想著怎么處理下之前還有不足的地方嗎？比如，業務架構怎么跟應用架構銜接的更緊密些？自上而下和自下而上能不能揉到一起？數據和流程還要分開處理嗎？新的技術模式一點兒都不會不反作用到業務架構設計上嗎？

要不大家一起投個票，看看用誰當底座往前發展比較好？不過，大概率談不到一起，畢竟，聽說企業架構就“聞聲色變”的也有不少，《微服務架構設計模式》一書的作者，Richardson 說：“人們往往容易被情緒因素所驅動，這也是為什么會有這么多關于技術的兩極分化和過渡粉飾的爭論”。啥時候能比較冷靜和客觀的對待方法論了，也許，整個技術行業就都成熟多了。

2、未必需要徹頭徹尾，我們還沒學會突變

改進空間總是有的，方法的缺陷就像海綿里的窟窿，撕開一層，里邊還有。所以，也未必需要把方法論打塌了重構，吸收和改良本來就是方法論改進的有效手段，把 Zachman、TOGAF、DoDAF、DDD、中臺的優點都吸收下，以之前筆者主張的 EBA 為基礎，可以嘗試做個整合，把以往發散了的方法論收束下，建立一個面向數字化生態的、基于構件思想的“聚合架構（ABAE）”方法論，作為大家今后研究方法論的“墊腳石”。注意，構件不是新詞，不僅在筆者第一本書中就出現過，而且比SOA還老呢。為啥用老的詞？對于這個問題，我會反問，為啥不用？我沒覺得有哪個新詞更合適，所以，老的詞經過再次思考，可能更有活力。

畢竟每個方法論都需要一定的時間才能有充分的發展，還需要很大的寬容，當然，這種寬容不是對方法論的寬容，而是對實踐者自己的寬容，不要怕理解不到位，因為語言這個符號系統，很少有理解真到位的時候，所有概念都是在實踐中逐漸清晰的。因此，基因突變的方法論暫時也還很難出現，因為，我們需要更多行業級應用實踐來推動方法論創新，沒有這樣的實踐機會是很難有合適的創新產生的。所以，企業不是總想培養人嗎，那你得先敢做事，做不一樣的事情，才能培養不一樣的人，總結出不一樣的方法。

方法重要嗎？考了那么多年的試，還不知道方法的力量？再不理解，跟著現在的要求，多學學黨史，了解了解方法論是如何改變歷史的；重新看看《跨過鴨綠江》、《大決戰》，體會下經常總結方法的作用。不會總結，就不會分享，不會分享，就難以在企業中做出有廣泛影響的變化。分享中要注意有破有立，只破不立，說明腦子里只想完了一半，這一半做得再精深，有可能依然是“半吊子”。

3、改變重在業務，你信不信？

新企業架構方法論改良的不僅是個架構方法、工程方法，重要的是強調在業務側的改進，是業務側主動、深入地投入到業務架構設計中，這是企業數字化轉型的關鍵，是對業務人員結構化思維的培養。新方法論也是一個幫大家琢磨怎么打造方法論的示例，可以用來試著搞搞自己家的方法論。

離了對業務人員的思維改變，我們將永遠喊啥缺啥。喊大數據應用，缺數據人才；喊金融科技、人工智能，缺業務和技術復合型人才；喊數字化轉型，又缺數字化人才，缺的還是復合型的。這只能說明我們的培養體系有問題，業務人員難道不是傳統行業做數字化轉型最大的人才寶庫嗎？難道大家不是業務人員遠多于技術人員嗎？那不挖掘這個資源，不是舍近求遠、不解決根本問題嗎？

技術人員是要增加的，不增加沒有足夠的技術力量，但是只增加技術人員，不轉變業務人員，那就沒有什么杠桿作用了。

為了發揮杠桿作用，方法論改造也得適合業務人員操作，要考慮方法本身的友好性。抽象之路千萬條，但是越寬的路只能看著越不精巧，越精巧的路，可能越窄，這也算是一種相對論？我不知道，也許，用口糧茶這個說法更合適，市場上賣的最多的一定是口糧茶，什么18顆御樹之類的高端貨，見都見不到吧。

4、這是以企架之名最后的抉擇

如果以企架方式推動行業 SaaS 成熟、生態化構建興起之后，企業架構自然就會成了開放式聚合架構，成為了一種成熟的軟件構建思維模式和組織方式，也許，之后不用再總是講什么是企業架構了，你做的就是。就跟敏捷一樣，平臺體系建立好了，思想意識到位了，也就不用總去分個門派，持續提高效能就是敏捷了。

最近國資云的討論挺熱鬧，股市也跟著湊，不過在筆者看來，上誰的云不是最重要，徹底打開云市場的信號更重要，云上的SaaS可能要大張旗鼓的發展了，蟄伏這么多年，該有所作為了，現在對工業軟件、行業軟件的大量需求，該誕生不一樣的風景了。

企業架構本就是一種分析方法，如果它滲入了你的思維中，那你趕也趕不走，你會自然而然地用全面、結構、靈活、演進四個準則指導你的每次設計活動，指導企業的每次軟件實施，反之，當你缺少上面準則中的某一個時，你都會懷疑企架的合理性、可行性，因為離開了這其中的任何一個，企架能帶給你的幫助都有限，但是，少了上面中的任何一個，其它方法能帶給你的幫助也有限，所以，你終究會回到這四個準則上來。

5? ?企業架構師應具備的復合技能

接下來談談架構師等專業人才的知識結構，大都提到“T型”結構，即只要擁有一定的經驗和知識廣度， 以及單一專長的領域和深度就可成功。

盡管對一種技能的明確關注會加深理解，但是僅擁有一個專業知識領域可能會很危險。這是因為，在迅速發展的技術行業中，個人可能會發現自己的專業領域將被時代淘汰，變得不再重要。現在看來，在當今高度競爭的數字化時代，只有一種專長的領域還是不夠的，可能很快會被別人迎頭趕上；另一方面，復雜的架構設計需要多方面平衡的、兩個或更多領域的深度知識結構，因此，架構師必須擁有“兩把刷子”，進化到所謂的“π型員工”，培養出多項專業才能，才能讓自己兩只腳穩穩站立在職場之上。

所謂“π型人才”， 上面的一橫是指員工本身知識廣博、經驗豐富，“π”字下面那兩豎指至少擁有兩種或更多專業技能，并能將多門知識融會貫通的復合能力，它可能逐漸會成為新時代架構人才的標準。“π型人才”對架構師知識的深度和廣度都提出了很高要求。

廣度層面: 不同范圍的經驗、宏觀的視角眼界、知識廣博的通才、善于吸取不同意見、對不同議題保持最新的理解、了解如何學習和過濾、商業和技術的直覺和感知、很好的人脈。

深度層面: 業務和技術某些領域相當的精深和著名、保持跟進最前沿的科技業務發展、專家級以上的技能、實際的技術應用和最佳實踐經驗、社區或圈子中的公認技術地位、眾人經常請教、聽取觀點的專家、不斷學習保持專長技能的更新。

隨著掌握的技能越來越豐富，技能就變成了梳子型技能，梳子形的人在兩個以上領域都很強，在其他領域也比較了解。例如，某人可以收集需求，設計和開發，并且對相鄰區域有很好的了解。