企业架构框架为企业数字化转型

智慧企业架构框架：为企业数字化转型“奠基”

作为原子级框架，EAF聚焦组织的功能、流程、管理和规则等的信息化，满足了业务流程和管理信息化的要求，诞生了支撑主干业务流程的ERP、PLM、CRM、EAM、MES、BI、PM、办公平台和架构工具ARIS等软件包，以及企业架构规划的方法论。

数字化企业的演进经历三个主要阶段：上世纪七八十年代是复杂计算时代，以主机为主解决的是复杂计算问题；九十年代是信息化时代，解决业务管理的信息处理和决策问题；本世纪初是互联网时代，解决了人与人的交流、沟通和电子商务等跨地域的问题。

在进入21世纪的10年代，德国、美国、中国等国家相继提出工业4.0，工业互联网和制造2025等国家战略，宣告即将进入智慧时代，其初级阶段是最近几年的数字化时代和共享时代，将解决行为数字化问题，智能决策等问题，未来将进入高阶阶段，即智慧时代。

这种演进需要我们重构企业架构，为此，我们提出智慧企业架构框架SEAF v1.0，本文将阐述三个方面的内容：

首先是构建智慧情景模型，它是构建智慧企业架构框架的思想和灵魂，回答Why的问题；

其次是智慧企业架构框架，即SEAF v1.0的主要组件，回答What的问题；

最后是智慧企业架构规划指导，即如何基于SEAF v1.0规划智慧企业架构，回答How的问题。

构建智慧情景模型

在数字化和共享经济时代，政府和企业基于战略诉求聚焦云计算、物联网和大数据，全面向数字化转型，要从关注功能向聚焦人、事、物等行为转变，就必须对人、事、物等行为数字化进行重新建模和架构。我们需要回答3个问题？

1) 企业数字化如何向人的行为转变？

2) 企业数字化如何向物的行为转变？

3) 企业数字化如何向事的行为转变？

为了回答这三个转变，构建了智慧情景模型(Smart Contextual Model 简称SCM)，又称上下文关联模型，如图1所示。

该模型的核心是通过数字底盘和全连接等两大关键技术支撑人、事、物的三个数字化，其内涵如下：

1. 三个数字化

（1）人的数字化

a、在信息化时代，主要关注人对事务（业务流）和物（使用）的操作结果。

b、在数字化时代，人有多面性，其行为也有多空间性：包括企业空间行为，虚拟空间行为，公共空间行为，私密空间行为。因此，需要聚焦个体在不同空间的体验和行为，人的数字化就是向人的行为数字化转变。

c、人作为企业/组织的成员，其行为与企业/组织的治理、使命、文化和能力相一致。尤其是管理者要具备数字化领导力，即领导要数字化，从思想、观念、行为、技能等要做好准备，完成数字化领导力转型。IDC研究提出33%领导层要有技术领导经验。数字化聚焦人在不同空间的行为和结果，建立时间、空间、事务、实物等关系，进而对行为进行分析，来改进业务流、产品和业务/应用系统，为企业/组织提高效率和创造价值。

（2）物的数字化

a、在信息化时代，我们主要关注对物的管理能力，关注物的外在特征，几乎不关注物的内在运行行为和对外界的感知。

b、在数字化/智慧时代，工业4.0提出了CPS，要求物（包括动物、植物、设备、工具、生产装备、物流装备）对外界全面感知，对内运行行为全面数字化，对物的知化和智慧化要求对物的内在行为和外界感知进行重新全面建模。

c、同时建立物与人、业务等行为的关联关系，以及与时间和空间的关联关系，实现万物互联和集成，实现协同，进而进行大数据分析，发现万物的行为关联关系，改进政治、经济、社会、教育和医疗卫生。

（3）事的数字化

a、信息化时代，主要实现了业务功能的数据化和信息化，关注业务过程创造价值的业务结果。

b、践行以客户为中心，需要对业务流程进行重构，将流程与组织结构解耦，从以部门为核心的流程要向基于角色的流程转变，既要关注端到端创造的价值，也要关注创造价值的端到端过程，即发生的时间、地点、物、人等的关系。

2. 两大关键技术

基于服务化对业务流程进行重新编排，从功能化、标准化、服务化、向自动化和智能化迈进，进而对业务流的结果和行为进行分析，实现端到端数据共享和打破数据壁垒，改进业务创造价值的过程，提升端到端的效率和客户满意度，推动商业模式和业务创新，实现运营模式转型。

（1）关键技术1——数据底盘

企业/组织必须做好数据底盘，包括数据治理、大数据治理、数据架构（包括数据资产、数据模型、数据标准、数据分布）、数据质量、数据获取/采集和数据价值分析和应用等，只有这样，数字化才能驱动商业模式创新、管理创新、业务创新、产品创新和技术创新，进而推动企业转型。

数据作为人、事、物等产生的结果，其升华过程是数字、数据、信息、知识、智慧。这些企业数据又分成两类，即结构化数据和非结构数据，而非结构化数据又分为重复型和非重复型。移动互联和物联网环境将产生海量的数据，在事务和决策中如何应用数据，就需要对其进行数据建模、行为建模，

通过构建架构和关系，构建以数据为中心的平台，进行智能分析，挖掘价值。

在数字化不同阶段，模型分三类：

其一，以实体和关系为中心构建实体关系模型，满足OLTP实现业务逻辑要求。当然数字化时代，在关注实体的同时，也必要将行为纳入。

其二，以事实为中心构建维度模型，满足业务智能分析要求，但要能深度钻取到发生的行为。

其三，基于大数据的4V特征，以行为为中心构建行为关联模型，满足大数据产生和价值挖掘需求，将数据、事实、维度、行为进行统一建模。

（2）关键技术2——全连接技术

实现数字化的技术分三大类，包括智能装备、ICT硬件和软件。

智能装备包括传感、CPS、IoT等，要求对装备智能化，实现互联；

ICT硬件包括三大类，即智能终端、连接和传输技术、云计算和存储技术。

软件分6层，包括嵌入层、边缘计算层、业务服务层、分析服务层、平台服务层、资源层等。

ICT硬件白盒化和硬软件化是趋势，软件将定义一切SDX，软件是数字化时代的核心，包括采集、获取、传输、处理、分发、计算、存储、分析、学习等算法软件，必须解决基于数据的快速、及时、准确、自动、智能、海量等核心问题。