《“互联网+”时代的IT战略、架构与治理》读书笔记
2021-08-12 09:17:52 0 举报AI智能生成
本书全面探讨了传统企业的信息化战略、总体架构、治理机制如何在“互联网+”时代进行成功转型的策略、路径与步骤。全书首先对“互联网+”背景下信息化的五大新常态、六大重点、四大新技术进行了系统阐述。然后，从战略层面对企业如何进行转型进行了深入分析，分别对专业化战略、多元化战略、平台化战略阶段的IT如何进行转型和创新进行了探讨。接下来，本书以企业架构（EA）体系为指导，分别从业务架构、数据架构、应用架构、技术架构等方面对信息化如何实现“互联网+”转型进行了全面深入的分析。本书还对传统企业信息化的“互联网+”转型的策略、治理机制、方法、步骤与路径提出了有针对性的意见和建议。
作者其他创作
大纲/内容
概述
什么是企业架构
企业架构是英文Enterprise Archieture(简称EA）的中文直译。英文中的“Enterprise”与中文的“企业”不是等同关系。英文中的“Enterprise”是指具有共同使命的组织单元，它可以指中文中的企业，也可以指中文中的政府部门、部门中的部门，甚至是一个临时组织或虚拟组织。
企业架构对于信息化的作用
处理业务与IT的关系（业务架构与IT架构的匹配）
处理部分与整体的关系（分块架构与总体架构的匹配）
理当前与长远的关系（基线架构与目标架构的匹配）
云时代企业架构的变化
企业架构的主要视点（如业务、数据、应用、技术等）和开发方法（如TOGAF的ADM和FEA的FSAM等）基本没有什么变化
主要变化的是企业架构的模式（如SOA、云模式等）和参考模型（包括业务参考模型、数据参考模型、应用参考模型和技术参考模型等）。
1.传统企业进入“互联网+”转型时代
互联网+与+互联网
“互联网+”更多强调的是由新向旧的“逆袭创新”。
而“+互联网”则更多强调“顺势创新”，主要是以传统行业以既有业务优势为基础，融合互联网技术和理念，提高为用户服务的效率和质量。
互联网向产业互联阶段进化
传统的市场营销有三宝
砸广告
价格战
金字塔形渠道
互联网环境下市场营销出现了以下几大新的特征
1）渠道应平化
2）数据营销
3）传媒变迁
4）娱乐营销
5）定制至上
资金流分类
一部分是与交易密切相关的支付资金流，与之相关的是近几年第三方支付的迅速发展。
另一部分是支持生产与交易的信贷资金流，最显著的是互联网金融。
“互联网+”转型的四重境界
1.第一重境界：网络营销
2.第二重境界：电子商务
3.第三重境界：产品个性化定制
4.第四境界：企业互联网化重构
企业信息化建设的三大发展阶段
第一，信息化建设从IT（信息技术，Information Technology)阶段向DT（数据技术，Data Technology）阶段进化。
第二，企业通过建设一体化平台，构建内外融合的生态圈，使应用的边界模糊化。
第三，信息化地位再次提升，已成为战略创新的重要工具和手段。
企业信息化转型的六个重点
1.信息化建设的侧重点从内部向外部转化
2.信息化建设重点从应用向数据逐步转化
3.信息系统从追求大一统向平台+组件化转变
4.IT基础架构向云端转型
5.IT系统从PC端向移动端转化
6.信息系统开发从瀑布式向敏捷转化
云计算的定义
云计算不是指一项独立的技术，而是从虚拟化、分布式计算到网格计算、效用计算、SaaS的计算方式大趋势下，一系列技术的总和。
云计算=（数据+软件+平台+基础设施）×服务
云保险正是这样一种针对云服务提供的风险管理方式，即对于云服务提供商可能发生的服务失败做出经济赔偿的承诺。云保险可以被云服务提供商作为服务等级协议（SLA）的一部分，也可以由云服务提供商的合作伙伴——第三方保险公司单独提供。
大数据
特点
（1）政府数据开放程度低，难以获取到高价值的数据资源
（2）市场增速略有放缓、应用成为新的增长动力
（3）产业生态不断优化，基础设施建设更加合理
（4）开源推动创新，自主创新与开源有机融合
误区
（1）不要一味追求“数据规模大”
（2）不要“技术驱动”，要“应用为先”
（3）大数据的效益不是短时间就能获得的
（4）不能抛弃“小数据”方法
（5）要高度关注构建大数据平台的成本
（2）不要“技术驱动”，要“应用为先”
（3）大数据的效益不是短时间就能获得的
（4）不能抛弃“小数据”方法
（5）要高度关注构建大数据平台的成本
痛点
目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。用户面对的问题是有优先级的，要先解决最重要、最急切的问题，而优先级最高的问题恰恰不是大数据能够解决的。
移动信息化
对企业业务模式和业务流程的影响
一是提升员工工作效率
二是增强员工执行力
三是提高企业决策力
四是提升用户满意度
4个方面去优化移动信息化
第一，在组织实施层面，企业应建立移动化战略，并将移动业务纳入到企业整体治理之中。
第二，在业务方面，企业需要考虑如何利用移动设备的特性将业务移动化，实现提高工作效率、降低成本的目标。
第三，在IT建设方面，统一进行移动互联网的规划、开发、运维与管理。
第四，在IT管理方面，构建全生命周期的管理体系。
物联网
“工业互联网（Indstial Intemet)”的概念，其内涵是基于物联网、工业云计算和大数据应用，架构在宽带网络基础之上，实现人、数据与机器的高度融合，从而促进更完善的服务和更先进的应用。
特点
（1）智慧城市成为物联网发展的重要载体
（2）物联网推动工业转型升级
（3）物联网在民生服务领域大显身手
2.企业信息化“互联网+”转型需要顶层设计
信息化战略
愿景
使命
原则
战略举措
战略KPI
企业架构
业务架构（Businmess Archiecture,BA)
数据架构（Data Architecture，DA)
应用架构（Application Architecture，AA)
技术架构（Technology Architecture，TA）
治理机制
目前常说的COBIT、SOX、ISO27000和ITIL等都是IT治理的“术”的层面上的工具与体系，在使用这些工县之前要先明确“道”之所在，即首先要构建适合企业的一套激励、监督与制衡机制，否则这些工具与体系的使用会迷失方向，甚至南辕北辙。
决策是IT治理的核心，但这里所讲的决策不是指某一项具体的决定，而是由谁通过什么方式做出决策的制度安排，这才是治理关注的决策的含义。
激励不仅包括IT高层管理者，还有普通IT员工、IT供应商等，他们也应该纳入IT治理的范畴，才能保证整个治理制度的落实。
在IT治理领域，监控权的表现形式是IT内部控制和IT审计，通过全面的控制体系和审计体系来最大限度地减少IT的风险。
业务与IT的关系
业务为体
IT为用
3.“互联网+”时代的企业信息化战略规划
闭环
战略管理把战略规划与实施、控制结合起来，成为一个自我适应的、周期性的动态过程，也是一个自我完善的闭环系统。
目标多层次
企业的目标是多层次的，它包括企业的总体目标、企业内各个层次的且标，以及各经营项目的目标，各层次目标形成一个完整的目标体系。企业的战略，不仅要说明企业整体目标及实现目标的方法，而且要说明企业内每一层次、每一类业务及每部门的目标和实现方法。
平台模式
平台模式是指连接两个或更多特定群体，为他们提供互动机制，满足所有群体需求，借此赢利的商业模式。
平台生态圈里的一方群体，一旦因为需求增加而壮大，另一方群体的需求也会随之增长。如此一来，一个良性循环机制便建立了，通过此平台交流的各方也会促进对方无限增长，最终达到平台模式的战略目的。
职能战略
从战略的层级看，信息化战略是职能战略的一个重要组成部分。
职能战略又称职能部门战略，是为了贯彻实施和支持总体战略与经营单位战略面在企业特定的职能管理领域制定的战略。
多元化发展阶段
一是促进所在业务领域的业务发展，在市场上取得竞争优势；
二是通过信息化促进资源在各个分支结构间的共享，促进资源的最大化利用
三是辅助进行集团的管控，协助集团总部做好各分支结构的管理和控制，既能发挥分支机构的积极性，又使之不至于失控。
平台化战略阶段
（1）共生
商业生态圈的第一个层次是共生：各成员分工协作，为了共同的目标，有机地联合成一个整体，协同为用户创造价值，实现生态圈的整体价值最大化。
（2）互生
在共生之上，生态圈成员还呈现一种相互依赖关系，每个成员的利益都与其他成员，以及生态圈整体的健康发展相联系。
（3）再生
任何产业都有其发展边界，当外部环境变化或产业进入成熟期之后，可能会发生整个产业的衰退。
战略制定的三个阶段
第一阶段，现状研究与分析；
第二阶段，信息化战略框架制定；
第三阶段，信息化战略实施体系。
4.“互联网+”时代的企业业务架构设计
业务架构概述
业务架构是人们为了了解企业业务而经过抽象得到的对于业务的某个或者某些方面进行的描述。
宏观的企业战略只有经过业务架构的分解，才能具体为日常的战术，它是战略与日常运营之间的关联桥梁。
对信息化建设来说，业务架构是IT战略和IT体系架构的基础，是IT架构确定的源泉和输入。
业务架构分析有两大目的、第一是进行业务运营模式的梳理和优化，第二是梳理和汇总IT总体需求。
商业模式分析与设计
商业模式=盈利模式+运营模式+管控模式
3个评价标准
第一，成功的商业模式要能提供独特的价值。
第二，商业模式是难以模仿的。
第三，成功的商业模式是脚踏实地的。
业务域
每个业务域还可以进一步细分为业务子域
渠道与服务域
核心业务域
业务支撑域
综合管理域
管理决策域
核心业务域
业务支撑域
综合管理域
管理决策域
目的
第一是对业务进行细分，便于突出重点，关注核心业务，也利于同类业务的整合和优化；
第二是便于后期IT架构的设计，因为同类业务的应用需求比较接近，实现方式也比较类似，在IT架构设计时会一体化考虑。
CMMI软件成熟度模型
一般的成熟度分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级5个层级。
行业对标
在具体进行业务成熟度分析时一般会选取核心业务域或业务子域，对比内外的先进标杆进行分析，标杆可选择同行业，也可选择部分非同行业，通过跨界比较借鉴其他行业的经验，以开阔思路，最终确定改进方向。
业务流程分层
业务域层是L0层，主要供企业的决策者确认和批准；
L1层是对L0层的细化，一般称为业务子域，主要供企业的管理层了解和掌握；
2层和L3层是对流程的逐层细化，供基层管理人员和操作人员使用。
在进行业务架构设计时，一般只进行高阶的流程分析，即只分析到L1层或L2层，更加细化的流程要进行专题或结合系统实施时进行细化。
组织结构与绩效分析
（1）组织绩效
组织绩效是面向整个企业的任务和目标。
（2）流程绩效
流程是指生产产品或者提供服务的一系列步骤和活动。流程绩效管理的任务就是考察流程哪里出现了问题或什么地方需要改进以满足组织的战略计划要求。
（3）个人绩效
个人绩效管理集中于怎样促使员工努力工作以达到其工作岗位的要求。
盈利模式之变
模式一：流量一广告模式。
模式二：电商模式。
模式三：虚拟货币或者虚拟物品等增值服务。
数据驱动决策
数据成为继财务资产、人力资产和知识产权资产之后企业的第四种资产。
数据特征与传统企业有4个层面的差异
第一，在时间度上更加实时。
第二，在颗粒度上更加精细。
第三，在覆盖度上更加普适。
第四，在价值度上更加智能。
数据驱动本质上就是用数据来决策
（1）决策主体从“精英式”过渡到“大众化”
（2）决策过程从“被动式”演变成“预判式”
组织结构之变
（1）产权关系复杂化
（2）组织结构动态化
（3）组织管理人性化
（4）人际关系平等化
（5）管理技术数字化
（6）学习方式网络化
5.“互联网+”时代的企业应用架构设计
架构模式
架构模式并不是一个架构，而是一个架构设计的方法，例如面向对象的架构、面向服务的架构和三层架构等都是架构模式。
软件设计模式和应用架构模式二者是有区别的
应用架构模式是模式中的最高层次，描述了软件系统里的基本结构组织或纲要
架构模式往往表现为一个基本的结构化图表，它提供一些预先定义的子系统，指出它们的职责，包括规则、指南，以及它们之间的组织关系。
设计模式则可以细化定义到构件层，其主要目的是为了解决那些在特定环境下某种重复发生的通用设计问题。
应用集成平台设计
1)通过部署集成平台和企业信息服务总线，实现集成平台与应用升级可分离，业务应用基本实现“即插即用”；使用企业信息服务总线，通过各种开放通信协议交换中小数据量的XML消息，并结合预定义的各种应用适配器实现用不同技术实现的应用系统间的松耦合的集成。
2）通过提供流程建模工县、流程执行引擎和业务流程监控，支持了高度整合的业务操作。
4）规划出全局性的界面集成环境。
5）规划出跨系统的公共支撑环境。
6）同安全体系之间的集成机制。
应用架构的创新
首先是轻核心、重外围，即核心应用所占的比重逐步隆低，外围应用比重逐步增加；
其次是轻内部、重外部，即内部处理功能越来越简化，外部服务功能越来越复杂。
6.“互联网+”时代的企业数据架构设计
传统企业数据架构设计
首先是缺乏统一的数据标准，集成共享困难。
其次是缺乏有效的数据治理机制。
数据架构设计的必要性
数据架构主要侧重于业务处理所需的信息和信息流。数据架构是全局性、基础性的数据规划构想，它的重要作用是统一企业核心业务概念，规范所有系统数据模型的设计，在数据层面统一认识与标准，为系统能真正支持业务需求，跨系统数据共享和数据整合打下基础。
信息系统实质
就是一个数据的输入（I）、加工（P）和输出（0）的工具，即“程序=数据结构+算法”，这就像一个数据工厂的流水线一样，其核心是数据的加工和流转，最有价值的其实就是数据。
总体框架
数据域与数据建模是紧密相连、层层深入的。在进行数据架构设计时，一般是先进行数据域与数据子域的划分，然后再对数据进行概念建模、逻辑建模和物理建模，最终还可以细化到数据标准，数据建模与数据标准是数据架构的核心。当然，如果需要，还需进行数据与业务和应用之间的分布分析，并设计影响全局的数据仓库系统架构。
数据域
数据域划分实际上就是数据分类，将梳理出来的数据实体按照一定的分类标准进行分组，以便于更好地管理和利用。
数据模型与数据标准
数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model）是现实世界的抽象。
数据模型（Dala Mol）是数据特征的抽象，是利用图形方式，通过数据和关系反映业务的一个过程，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性和关系，确保企业运营和管理过程中涉及的所有业务概念和逻辑规则进行统一定义、命名和编码。
从层级上看，数据模型可以分为企业级和系统级两个层次。
从细化程度看，数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型。
进行数据/系统分布分析时要遵循以下几大原则
1）生产数据库和分析型数据库分离。
2）不同生命周期的数据分别存放。
3）结构化数据和非结构化数据分离。
CRUD模型
CRUD是建立（Create）、读取（Read)、更新（Update）及删除（Delete)这4项操作的缩写。通过数据CRUD规划，可以明确系统中的核心数据由哪些系统产生，哪些系统有权去读取这些数据，这些数据的更新权和删除权又属于哪些系统，确保实体对象来源的唯一性和一致性，以及在数据不一致时很容易确定以哪个系统的数据为准。
ETL
ETL（抽取Etra、转化Transfer、装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线、它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分工作就是保持ETL的正常和稳定运行。
ODS
ODS（Operating Data Store,操作型数据存储）是介于源数据库和数据仓库之间的一种数据存储技术。
虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改，所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性和当前性上。
DW
数据仓库中存储的是经过ETL处理后的结构化数据。
metadata
元数据即描述数据的数据，用于描述要素、数据集或数据集系列的内容、覆盖范围、质量、管理方式、数据的所有者及数据的提供方式等有关的信息。
7.“互联网+”时代的企业技术架构设计
技术架构从总体看可以分为三大部分
总体技术框架与技术路线
软件技术架构
IT基础设施架构
软件技术架构的一个主要工作就是要站在全局角度对复用的软件进行归类和统计，对相同的需求进行统一采购、统一管理，避免重复投资和浪费。
传统的IT架构问题
第一，集中化单点架构难以扩展。
第二，软硬件产品依赖IOE厂商。
所谓IOE，指的是以IBM、Oracle和EMC为代表的小型机、集中式数据库和高端存储所组成的IT技术架构。
第三，大量的冗余设计提高成本。
第四，系统复杂，变更风险大。
风险
第一、财务风险。
第二，运营风险。
第三，技术风险。
去IOE
“去IOE”指的是在企业IT建设中，以开源的数据库软件来替代Oracle的数据库系统，以PC Server 替代EMC的存储设备和IBM的小型机，以达到降低成本、使IT架构更加灵活的目的。互联网公司之所以能够去IOE，根本原因是开源技术的发展，也就是说，传统的IT产品都能找到功能更强大、更完善的开源产品做替代。
分布式系统
分布式的并行集群架构，即 Sale-Out架构。水平扩展可以保障节点无限制复制，用较低的成本实现传统技术难以实现的需求。
硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
分布式最大的特点就是能够将单点不能够完成的事情通过分布的节点共同完成，而且分布在不同的地理位置也能够起到容灾的作用，可以保证局部化问题不会演化成全局性的灾难。分布式架构对一致性方面也提出了极高的要求。
传统IT架构的变革
第一是IT基础设施的云化（laas）
第二是开发平台的云化（PaaS）
第三是移动应用的快速发展对传统的技术架构会带来较大影响
云计算背景下的IT基础设施建设
核心功能
1）自动化部署技术。
2）弹性资源公配技术。
3）资源监控。虚拟化环境中的资源监控包括状态监控、性能监控、容量监控、安全监控和使用量监控。
4）资源调度。
5）业务服务管理和计费度量管理。
双活
一是两个数据中心之间地位均等，正常模式下协同工作，并行地为业务访回提供服务，实现了对资源的充分利用，避免备份中心处于闲置状态，造成资源与投资浪费，通过资源整合，双活数据中心的服务能力往往双倍甚至数倍于主备数据中心模式；
二是在一个数据中心发生故障或灾难的情况下，另一个数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管，达到互为备份的效果，实现用户的“故障无感知”。
从云平台整个网络架构上来说，可以分为3个层面：数据中心网络、跨数据中心网络及云接入网络。
目标
首先是对所有的资源进行整合，实现虚拟化，让现有的资源发挥更大的作用；
其次，是硬件整合之后，在应用和运行平台间实现松耦合的管理关系，实现应用平台的标准化；
接下来，实现资源使用的标准化，将原来按设备提供资源的方式改变为按照计算能力、按照新应用的性能要求来提供；
最后，是能够通过自动调度，实现资源和需求的匹配。
最终的目标是建设成按需交付的平台云，包括标准的操作系统、标准的中间件和标准的数据库服务，以及相应的计算性能和存储空间，以这种方式服务应用团队或业务因队。
8.“互联网+”时代的IT治理转型
信息化的生命周期包含4个大的阶段
规划与架构
选型与实施
运维与服务
评价与改进
治理框架的五大治理对象
业务
系统（信息/数据、应用、基础设施）
安全
合作伙伴与组织人员
内控与审计
运维与服务治理包含3方面的内容
运维与项目如何衔接
IT运维过程如何管控
IT服务如何管理
IT运维发生了以下几方面的变化
IT运维的范围扩大了
IT运维与开发的衔接更加紧密
数据治理的组织与运作机制
第一种方式：数据加工部门既负责数据的集成、数据管理平台建设与运维等技术工作，还负责数据建模、分析等数据应用性工作，数据分析完后将结果推送到数据使用部门。
第二种方式：数据加工部门仅负责数据的集成、数据管理平台建设与运维等技术工作，数据使用部门负责数据的建模与分析工作，自主根据业务需求进行模型构建和数据分析。
正确的做法是让数据分析人员回归业务部门，而不是龟缩在数据加工部门中。数据属于业务，数据分析人员当然也属于业务，让数据分析师分布到各个业务部门去。
数据全生命周期管理
数据生命周期管理（Data Life cycle Management，DLM）涵盖数据从创建到其失去商业价值或按规定要求被删除的整个管理过程，一般包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁4个方面。
数据的需求主要包含两方面
一是年度IT规划，要尽量把主要的数据标准制定工作列入年度规划中，作为一项年度重点工作来开展；
二是临时性的需求，作为年度需求的补充。
决策与管控
难题
集团CIO都会遇到两方面的挑战或者困惑。
第一：要怎样来做决策？依据是什么？为什么批准或者否决？
第二，如果这个需求得以批准而进人开发、实施状态，那么就会遇到管控的难题。
解决
基于企业架构对信息化生命周期进行治理优化就是解决这一问题的重要措施。
首先，架构团队参与评审可以解决难以决策的问题。
其次，架构团队参与评审可以解决管控难题。目前企业的IT管控体系一般仅停留在项目级，就是对项目本身的需求、方案、设计、开始、实施中存在的问题进行评审和管控。
9.企业信息化转型顶层设计的思路与方法
企业架构=业务架构+应用架构+数据架构+技术架构
业务架构是龙头，数据架构是核心，应用架构是容器，技术架构是支撑。
项目实施计划阶段
（1）项目的收益分析
·效益
·成本
·重要性
·急迫性
·效益
·成本
·重要性
·急迫性
（2）项目的风险分析
·难易度
·业务的准备
·技术方案
IT治理领域要重点完善以下几方面
第一，完善IT组织，重点优化企业架构、IT标准、IT需求管理、数据管理等岗位，并从组织上改善IT与业务的关系，提高业务与IT的一致性。
第二，完善IT需求管控机制，需求的治理是IT治理的源头，要以企业架构为基础进行理需求的管控。
第三，完善IT成本管理机制，尤其是降低IT运维的成本，将尽可能多的资金投入到新项目建设中来。
第四，完善IT风险管控机制，遵从外部法律法规。
第五，加强信息安全管控，尤其是移动应用、大数据、云计算等新IT技术的安全管控，同时提高国产化技术的比例。
第六，健全数据治理机制，重点完善元数据管理、数据标准化、数据质量的管控机制。
第七，完善IT运维机制，尤其是完善“混合云”技术下的运维机制。
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