1、数字化迷宫

经常听到有人问“什么是数字化？”，“数字化和信息化有什么区别?”，"研发数字化和企业数字化有什 么 关系？" 我也曾带着这些问题去查找材料，参加“论坛”，但总不得要领，感觉数字化就是个大框，什么都能往里装。

最近看到一篇文章《10 年，16 万篇文章， 发现 662 家公司数字化的秘密｜36 氪新风向》，开篇提到“到底什么是“数字化”？一千个人心中可能有一千个答案”颇有共鸣。

后来，我发现自己和大多数人的提问方式是有问题的，把数字化当做一个目标或者一个愿景，而实际上每个企业经营的场景，每个团队的目标不可能是一样的，我们应该要问：“在实现这个目标的路径上，数字化能给我带来什么帮助？”如果我们连目标也是不确定的，需要往上翻一篇，在企业架构中来探寻答案。

2、数字化要素

既然数字化不是得之即能号令天下“屠龙刀”，也不是一套修之即得的八极拳，是否就无迹可寻了呢？我觉得数字化是一种思维方式，这种思维方式是围绕“业务”、“技术”、“数据”拓展的。

2.1 企业的业务是相对固定的，即在特定的时间范围为用户提供某类商品或服务，但是业务的实现过程是可以通过技术革新的，即业务+技术，如 AI 在客服上的应用，5G 在自动驾驶上的应用，区块链在溯源上的应用。

2.2 因为业务普遍的信息化，就产生了数据的存留，促进了大数据处理技术的发展。如随着移动支付的普遍应用，宝宝们给我们建立了信用模型，催发了互联网金融。通过对商品销售数据的分析，电商平台有了对接产品研发的能力，产生了 C2M。

2.3 同时对数据的分析和挖掘不仅用于营销、制造。还把基于数据的决策做为管理基础能力，如果对这个能力做些具体化的理解，推荐参考[美]道格拉斯.W.哈伯德出品的《数据化决策》

数据化思维方式更像是练内功，打通经络（业务）、强健筋骨（技术）、明辨思维（数据）。

3、数字化研发思维

数字化思维应用到软件研发中如何体现呢？我做了如下 5 点总结

3.1 消除空间依赖

流程从线下到线上，生产要素互联

流程线上化消除人员协同的空间依赖，对当前疫情状态下的应急有积极意义。在促进运转效率的同时，也产生了业务的数据流，通过对数据的分析，可以及时的对流程的质量状态、进度状态进行分析，对风险预警及时的干预。

3.2 消除技术依赖

自动化从脚本到服务，环节分层到流水线集成

自动化已经成为流程效率提升的普遍共识和手段，但是自动化往往依赖对业务和技术的理解，学习和实施成本较高。所以插件化、模块化、服务化已逐步成为信息技术架构的主流设计模式，这既是架构的复杂性带来的必要的对应措施，也是降低技术成本、风险的应对手段。

3.3 消除协作依赖

产品型敏捷团队，赋能型技术中台

研发团队的协调和执行能力至关重要，一个需求的研发，会涉及到众多角色配合，而一个角色往往支持众多项目，所以平衡对工作列表的优先级，明确执行标准需要在整个组织上共识。

1）、建立共同的利益目标，如按业务线划分组织结构，以产品交付为驱动力的协作模式

2）、敏捷团队，产品自运维的组织结构，即开发、发布、运维都在一个团队内操作和响应。

2.1 有较为成熟的 DevOps 能力，全过程的质量构建及自动化处理能力，生产发布支持自助操作

2.2 系统架构标准化，通过云服务能力快速搭建，自助扩缩容；运维能力服务化，调用链、监控接入

3.4 消除经验依赖

治理从经验到数据，决策模型演化迭代

对研发过程的能力评估和目标规划离不开数据的支持，流程线上化给管理的数据的提取打下了基础，但是否可以通过数据度量来支持管理评估和决策，还取决于三个条件

1、管理意识，把基于数据的决策做为管理基础能力

2、数据建模，基于管理场景，如研发质量评估、研发效率评估等

3、模型迭代，没有数据模型可以完美的匹配管理意志，不当的模型还可能带来对组织协作效率的伤害，所以数据模型一般带有‘妥协性’。随着模型在组织内磨合和技术能力不断进步的支持，对数据模型的迭代也须持续更新。

3.5 消除意识依赖

业务视角驱动业务发展，技术能力产品化

1）在第 2 小结中的说明中，我们看到信息技术不仅是承载业务的作用，已经在很多领域起到了驱动甚至是变革的作用，而在上一篇企业架构中，也明确信息和企业战略的协同关系，所以‘业技融合’在规划层和执行层都是需要重点关注的

2、在具有自研组织支持业务发展的企业中，对软件能力的规划要考虑产品化和生态化，即具有独立部署能力，行业系统集成能力。如苏宁第四代企业架构，以‘零售行业赋能’做为业务方向促进新的增长方向。

外部像阿里云、飞书原为解决企业内的运营场景问题，但是能力开放后都为企业带来了巨大的新机遇，甚至是“第二曲线”。

在后续的介绍中，将会为大家介绍在数字化研发思维方式下的操作实践。