数字化转型应该如何去做？（4A 架构篇）

　　4A 架构是业务架构、应用架构、数据架构和技术架构的统称。架构是为了构建一个满足业务需求、达成业务目标、运行稳定、容量可扩展、功能可快速迭代的系统而进行的设计。架构是实现公司战略的重要环节，它更具象化的描绘出战略愿景、指明了前进的方向，有助于员工更好的理解和执行公司的战略规划。

　　数字化后的企业，信息化已经成为企业的一个缩影。通过 4A 设计，企业可以逐步完成从繁杂的业务到结构化模型的转化。 业务架构梳理价值流，帮助企业更好地规划业务流程；应用架构通过构建业务能力，帮助企业实现目标；数据架构定义标准，为企业的未来提供数据支持；技术架构则提供底层保障，确保系统稳定可靠。

4A 架构层级关系图

业务架构

　　业务架构描述了企业如何通过价值流、工作流程、业务能力、组织架构等方面实现企业战略。一个企业存在的价值，取决于它向客户提供的价值。价值流则描述了企业创造价值所必须的工作和工作流程。完成这些工作和流程需要各种不同的能力。

价值流与业务能力关系图

　　根据能力分类形成了各种工作岗位。明确的岗位定义有助于公司找到适合的人才。清晰的业务架构可以帮助企业识别和解决工作流程中的瓶颈。例如：尽量减少工作流程中工作岗位的切换，特别是跨部门岗位的切换。因为每次切换都需要重新安排工作和信息传递，这些都会导致工作效率的下降。

业务能力与组织能力关系图

应用架构

　　应用架构是连接业务架构和技术架构的桥梁，将业务需求转化为技术可实现的功能。此外，应用系统不仅是数据的生产者，还是数据的使用者，因此应用架构决定了数据架构中如何定义数据。应用架构设计可以对业务流程进行一次结构化重组，明确各业务领域的职能、能力要求及责任边界。最终，实现自动化、标准化和智能化的业务过程可以提高业务效率和质量，同时降低成本和风险。

应用架构示意图

数据架构

　　狭义上的数据含义是各种统计报表和大屏展示，但广义上的数据包含业务行为所产生的“痕迹”。数据架构不只是定义实体和描述实体之间的关系，还包含数据的处理、存储和治理方法。正确的数据定义是理解业务的基础，清晰的数据关系是业务行为的客观反映。数据的处理和存储需要得到技术架构的支持。数据治理可以确保数据的完整性、准确性和可持续性。重要的数据一定会被优先识别、记录和统计，所以数据也是评估业务优先级的重要维度之一。下图是一个只有基本组成要素的简化版本数据架构示意图。

数据架构示意图

技术架构

　　IT 技术的范畴十分广泛，所以技术架构可以从多个视角进行分层描述。 根据技术的形态可以分成软件和硬件两大类，软件是整个系统的灵魂，硬件是支撑灵魂的躯干。软件包括：客户端应用程序、服务器端应用程序和操作系统等；硬件包括：手机、PC、服务器、网络及存储设备等。技术框架首先描述人与机器设备的交互关系、其次是机器设备与机器设备的连接关系，最后是系统内部的组成关系。

　　人与机器设备的交互关系，我们可以按层级进行划分。机器设备与机器设备的连接关系，可以用网络拓扑描述各个设备之间的网络连接和管理关系。下图是一张用户与机器设备交互的网络拓扑示意图。

人、设备和系统之间关系示意图

　　系统内部的架构图由各种组件、属性、结构关系和交互关系等组成。

• 组件包含：代码组件、由独立系统够成的组件。

• 属性包括：框架、语言、系统运行环境等。

• 结构关系：模块集成、内／外部服务。

• 交互关系：同步、异步。

系统内部关系示意图

　　凡事都有多面性，一个企业也不能例外。4A 架构为我们描述出一个“立体”的企业未来。