企业架构知识体系：构建业务、技术、管理深度融合的知识框架
企业架构知识体系：构建业务、技术、管理深度融合的知识框架
企业架构是基于企业战略和业务目标，最终实现IT和数字化建设落地的完整系统思考。企业架构知识体系覆盖了业务、技术、管理等各个方面，需要围绕整个知识体系进行上下游的拓展，才能构建一个完整的企业架构知识框架。
数字化整体知识地图
这个图是在我很多年前基于it咨询顾问的知识框架体系结构重新进行了整理，所以这个图里面你可以看到涉及到相关的方法论的内容，也涉及到相关的你去做数字化规划建设的内容，同时还包括了后期运营和运维，管控和治理方面的内容。
双维度的知识体系
对于数字化能力知识体系的构图方式，它更多的是采用一种矩阵式的构图方式。因为如果是简单的用思维导图的方式去构建我们的知识体系，它往往是基于一个中心单个维度的，但是我们去看数字化知识体系的时候，它更多是需要从多维视角，所以从这个图里面我们也可以看到重量的两个维度。
- 纵向：围绕数字化规划建设全生命周期展开
- 横向：围绕过程支撑+平台+应用的横向分层解耦展开
纵向我们是会围绕数字化，从规划建设实现运营运维的全生命周期流程展开，而横向的核心是基于平台加应用的这种核心思想，基于底层的过程支撑和管理支撑，上层的业务和流程支撑展开。在横向构图中虽然参考了常见的4A架构，但是更多是参考云平台的横向分层和平台+应用的思想。以及SOA服务化思想体现的资源+服务+应用的构建模式。
企业架构知识地图
最近，不少朋友私信我，他们原本从事软件开发，架构设计或业务流程管理方面的工作，在职业发展上希望朝企业架构规划和设计方向转型。那么在这种场景下应该如何制定个人的职业发展路径规划，包括如何构建企业架构的完整知识体系，并基于知识体系制定后续的学习和实践计划。
首先，我要强调的是，如果你想转型企业架构，仅仅学习企业架构方法论，了解业务架构、应用架构、数据架构、技术架构这“4A架构”是远远不够的。企业架构的本质是基于企业战略和业务目标，最终实现IT和数字化建设落地的完整系统思考。
整个企业架构的知识体系覆盖了业务、技术、管理等各个方面。因此，学习企业架构时，一定要围绕整个知识体系进行上下游的拓展，这样你才能构建一个完整的企业架构知识框架。
所以还是从企业架构这个核心点讲起。
我们通常讲的企业架构，都是围绕业务架构、应用架构、数据架构、技术架构的核心架构。但在这个架构之上，一定有一个架构体系框架或方法论的指引。整个类似TOGAF等企业架构方法论外，我们还需要增加相关的BLM业务战略模型，增加SOA和领域建模的思想。包括到了技术层面还需要增加类似软件建模和云原生架构思想等。
企业架构到软件架构
在企业架构规划设计完成后，你一定涉及到IT信息化建设的落地，所以企业架构一定会转到后面的软件“4+1架构”的设计，包括逻辑架构、开发架构、数据架构、运行架构和最终的物理架构。在软件架构设计里面更多借鉴的传统面向对象分析和设计，RUP统一软件过程和UML等核心建模思想来完成。
实际上，我们讲的企业架构的4A架构和软件的“4+1架构”，它们之间本身也有严格的一对一的映射关系。类似流程架构会映射到软件架构中的用例和逻辑架构，数据架构会映射到软件里面的数据模型等。当我去研究软件架构时，本身又会涉及到相应的数字化技术。这个数字化技术不是简单的传统IT技术，往往还涉及到5G、物联网、区块链、AI等。
在软件架构设计完成后，一定会涉及到最终的技术落地。技术落地时，我一直强调要规划平台加应用的构建思想。当前的核心其实就是云原生的三大技术实践：容器云、微服务、DevOps。云原生最终的应用架构现代化和组装式编程的思想，最终还是要落到我们常说的云服务平台上，包括我们常说的云计算的IaaS，PaaS、SaaS的三层架构模型。
软件架构到过程管理
软件架构设计完成后，你要管理整个软件生命周期，从需求到设计、开发、编码、交付。这一定会涉及到IT项目管理的知识体系，它参考CMMI的软件能力成熟模型，包括底层的支撑过程管理、中间的软件工程架构域、上层的IT项目管理的全生命周期。
当然，当前主流还会有相关的敏捷方法论，如Scrum敏捷方法论。IT项目管理可能只管理单个项目，但面对整个企业的数字化建设规划时，往往是管理一个大项目或项目群。这个时候一定要引入相关的产品研发方法论。
项目管理到产品管理
在这里我对IPD集成产品研发进行了裁剪和抽象。在整个过程中，你仍然是市场驱动研发，有市场管理、需求管理，然后规划相应的产品组合，进行产品规划、版本规划、目标规划。这个过程完成后，才会进入概念、计划、开发、验证、发布的整个产品开发流程。当然在底层仍然有核心的过程支撑和复用能力支撑，类似CBB，类似阶段决策等。当一个大企业做整个信息化建设规划实施落地时，它一定需要有顶层的产品生命周期管理。
面向战略和业务的知识拓展
企业架构朝上游走，一定会涉及到两个关键的东西：战略和商业模式。在这里，我对BLM业务领先模型做了一个简化。在这个地方，你如何清楚市场的洞见，详细做你的战略规划和设计，包括组合内部的组织、人才、团队和文化。
在整个BLM中，有个关键衔接点，我的理解是业务能力。业务能力其实就是你在商业模式梳理过程中，核心的业务价值主张。
在战略和商业模式下来后，就会落到我们经常说的核心价值链和价值流分析。在这个地方，可以借鉴波特的价值链分析模型，包括底层的支撑过程，如财务、HR，上层的战略管理和决策流程，中间就是它核心的价值流，如研发、物流、生产、营销、服务。
IT和数字化的建设落地
业务分析完成后，做完企业架构规划，最终一定还是会涉及到相关的整个IT应用建设的落地。
在整个信息化建设过程中，有传统的ERP，它可能核心是实现财务底座。在当前新一代ERP建设过程中，外围的核心业务都逐渐剥离为独立的外部业务应用系统，如供应链、产品研发、CRM、客户关系管理、售后等。
当然，在上层我们其实是希望进一步体现数字化下数据驱动的思想，考虑数据驱动业务、数据驱动决策，这是两个核心的价值点。
数据驱动线条脉络
在企业架构规划应用落地中，除了传统的OLTP建设，还有一条线就是我们说的OLAP数据分析线。
你如何挖掘企业核心数据，让它形成一种数据资源，并逐渐转变成一种有价值的数据资产。这是当前谈的比较多的如何构建核心的数据资源要素，同时通过相关的数据服务实现价值能力的对外开放。数据资源要素是一个核心内容，它仍然需要底层的数据基础支撑、基础设施去做相应的支撑。在整个云原生架构落地时，有三个核心的基础设施：算力、数据、算法。数据基础设施就涉及到如何构建数据的技术平台、数据服务，包括上层的数据仓库、数据服务系统。
而对于AI算法这一块，就会涉及到相应的算法库、训练库、模型库，如何进行学习、训练和推理。
当然，在整个架构中，数字化应用建设最终有一个关键指导，即当前主流的数字经济和传统企业的数字化转型。如何实现产业数字化、数字产业化，如何做好整个数字化的治理？
整个东西里面本身也是分三层的：从内部数字化升级，实现内部的横向和纵向集成，到打通最终的消费者消费互联网，再到打通整个产业供应链上下游的产业互联网生态的构建。这是我们去做整个架构的核心目标。
IT服务和IT运营
整个数字化IT应用建设完成后，我们仍然要回到IT服务和运营上。基于传统的IT服务标准体系，我们应该更多地增加运营的思路，而不是简单的服务。
服务的思路很多是被动的支撑，而运营的思路是属于基于数据驱动的、风险驱动的、主动的IT能力的构建和实现。所以企业的IT建设到了后期后一定要从IT运维的思路转变到基于数据驱动的IT运营思路。
基于这个图我们可以看到，学习企业架构时，不要把重心只围绕在“4A企业架构”的实现上，而应该基于企业架构去做上游和下游知识点的展开。
上游核心的知识其实是企业的战略、业务目标、商业模式和核心价值链的分析，下游的知识是软件架构和整个云原生平台、云计算的能力支撑，包括在数字化后，如何体现数据驱动、数据资源要素这条核心内容线。
最终，所有的建设落地都有一个实施的过程，所以说还需要有相关的项目管理、产品生命周期管理的支撑，实现整个过程的管理。只有这样，规划企业架构时，才能从前期的需求调研分析到架构规划，到最终的IT数字化建设落地，形成一个完整的闭环过程。