導讀：企業(yè)應在什么階段進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、采用什么樣的方法進行轉(zhuǎn)型，這是我們必須思考和不斷在實踐中優(yōu)化的。

作者：阿里云智能-全球技術服務部

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：bigdatadt）

01 云化

云化的核心目標主要體現(xiàn)在“降本”“提效”“聚焦主業(yè)”三個方面。簡單來講，企業(yè)會通過部分云化的混合云建設或全面的云化建設替代傳統(tǒng)的成本較高、效率較低的建設方式，大幅提升業(yè)務需求快速實現(xiàn)的速度，同時降低整體運營成本，從而把精力投入企業(yè)自身核心業(yè)務的發(fā)展及業(yè)務孵化上。

圖2-5和圖2-6通過一個具體的場景做了進一步對比和闡述。

▲圖2-5 傳統(tǒng)應用開發(fā)模式

▲圖2-6 云上新應用開發(fā)模式

通過圖2-5和2-6的對比，讀者會發(fā)現(xiàn)，在傳統(tǒng)模式下，如果要開發(fā)一個新應用，往往需要從硬件采購開始，等設備到貨后上架，進行操作系統(tǒng)及各種軟件的安裝和配置，最后完成新的應用系統(tǒng)的部署上線。這是一個漫長的周期，往往需要2～3個月的時間，而且會花費大量的人力，這些都是實實在在的成本。

在云化后，從需求提出開始，只需要配置好應用系統(tǒng)所需的資源配置模板，然后在云管平臺上通過點擊按鈕就可以自動化地創(chuàng)建所需的底層虛擬資源，同時利用模板自動化地部署應用，所需時間往往只有十分鐘左右。這極大地節(jié)省了時間和人力成本，而且可以按需申請和釋放資源，也很好地解決了平時不用的資源的空閑浪費問題。

在企業(yè)云化的過程中，可以通過下面幾個維度進行決策和規(guī)劃。

1. 可行性分析

企業(yè)要建設混合云、私有云或者全部公有云，首先要做的就是對現(xiàn)有的IT環(huán)境做一次梳理，并且從多個維度對應用系統(tǒng)進行分析，評估哪些應用系統(tǒng)適合遷移上云、哪些應用系統(tǒng)需要放在原有環(huán)境、哪些應用需要經(jīng)過改造才能上云。

評估的維度通常包括應用耦合、硬件依賴、IP地址固化、容災需求、ERP、OS的軟件版本等，按照一定權重得出可行性分析結(jié)果，依據(jù)可行性分析結(jié)果決定遷云范圍。

2. TCO（總擁有成本）分析

應分析云化前后TCO有什么樣的變化、變化的幅度有多大。可以從云化前和云化后兩個維度進行評估，然后再整合對比。

在刨除應用開發(fā)成本的前提下，云化前的TCO往往包含IDC、硬件、軟件、日常運營幾個方面，再從這四個維度對設備、軟件License、IDC機柜租用、日常運營維護成本進行估算，得出OPEX和CAPEX以及總投入。

云化后，TCO主要包含兩部分，一部分是云資源，另一部分是日常運營維護。通過比較，就可以得出云化收益效果。

3. 云化全鏈路評估

經(jīng)過可行性分析，可以判斷出哪些應用適合云化，哪些應用要暫時保留原樣。但是，對于要云化的應用系統(tǒng)，具體是平遷還是架構優(yōu)化，亦或是需要進行改造，則要從更多的技術維度加以評估，主要是從虛擬化、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫、存儲、中間件、安全的全鏈路進行分析和評估。

4. 云化路線圖

如圖2-7所示，企業(yè)云化大體分為云化戰(zhàn)略研討→云創(chuàng)新中心建設→上云整體規(guī)劃→云上架構設計→云化實施五大步驟，一般情況下會按照這個方式進行云化。

▲圖2-7 企業(yè)云化步驟

02 服務化

在傳統(tǒng)模式下，應用系統(tǒng)林立、數(shù)據(jù)無法打通、開發(fā)效率低下、業(yè)務部門抱怨需求響應速度慢、業(yè)務系統(tǒng)越來越臃腫且耦合度越來越高，導致無法拆分且新功能實現(xiàn)速度越來越慢。

如何有效地解決這些問題，提升企業(yè)業(yè)務響應和創(chuàng)新速度？實際上，企業(yè)做過很多嘗試，從早期的軟件間文件交換，到后來的SOA數(shù)據(jù)總線統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換格式的解決方案，再到后來的去中心化的微服務架構，技術和思路一直在演變。

不同類型的企業(yè)、企業(yè)信息化處于不同階段、企業(yè)信息化建設戰(zhàn)略不同，這些因素都會影響業(yè)務系統(tǒng)建設時的考量和選擇。若企業(yè)的信息化建設出現(xiàn)以下問題，建議進行服務化。

企業(yè)信息化建設已成規(guī)模，但業(yè)務系統(tǒng)林立，信息孤島現(xiàn)象明顯。

互聯(lián)網(wǎng)應用場景突出，有較強的業(yè)務靈活性與快速響應的訴求。

業(yè)務需求及所處市場快速變化，但因使用了大量的商業(yè)軟件套件，導致任何需求變更時都需要單獨尋找ISV進行開發(fā)，從而使業(yè)務發(fā)展受制于ISV和商業(yè)軟件廠商。

在實施服務化的過程中，一般可遵循下述思路和原則：

初創(chuàng)企業(yè)不建議馬上進行服務化，因為此時很多思路和很多業(yè)務都還沒有成型，盲目服務化不但不能真正起到加快應用迭代速度和業(yè)務發(fā)展速度的作用，還可能帶來反作用。初創(chuàng)企業(yè)可以先快速實現(xiàn)業(yè)務功能，等到有業(yè)務陸續(xù)成熟后再進行服務化改造。

服務化需要以點破面，而不能從一開始就大而全地進行整體服務化，正確的做法是逐步實現(xiàn)、漸進推行。可以先從某幾個業(yè)務模塊著手，對業(yè)務進行拆分與聚合，做到業(yè)務的高聚合低耦合。

服務化不僅是技術手段，也是一種組織行為。如果只是在技術上做出改變，那么很難真正地發(fā)揮效用，只有組織上也實現(xiàn)中臺戰(zhàn)略，服務化的威力才能得到最大化體現(xiàn)。

那么什么樣的組織才能確保服務化效率最大化呢？一般情況下，進行服務化改造，不能再像傳統(tǒng)軟件開發(fā)那樣，組建一支龐大的開發(fā)團隊，而是要在一個大組織里形成多個小的開發(fā)小組，由業(yè)務架構師、開發(fā)人員、測試人員等組成某個專項服務的小團隊，這樣的小團隊模式是最適合的服務化改造組織模式。

在這個小團隊里，既有精通該領域業(yè)務又熟悉該服務中心技術架構的業(yè)務架構師，同時有這個服務中心專門的開發(fā)和測試人員，他們是最熟悉和最精通這個服務中心的人。其他小組也是一樣的，這樣就可以在保持組織靈活性的同時最大化地保持專業(yè)性，因為每個服務中心都是獨立的。

傳統(tǒng)企業(yè)應用軟件與服務化改造的關系是很多企業(yè)，特別是有商業(yè)套裝軟件企業(yè)關注的一個重要話題。比如，擁有ERP系統(tǒng)的企業(yè)該如何服務化？它們可以在完成非ERP系統(tǒng)的服務化改造后，開始對供應鏈、物流、銷售、HR等相對容易改造的系統(tǒng)進行改造，從而提升企業(yè)信息化建設的迭代速度和效率。

而對于生產(chǎn)制造、財務等復雜及有較高專業(yè)性的模塊，則可以根據(jù)自身情況判斷是否要進行服務化。對于暫未實現(xiàn)服務化的ERP等商業(yè)軟件模塊，可以通過采取類似傳統(tǒng)ESB方式進行信息交互。

工欲善其事必先利其器，完成了業(yè)務拆分聚合、技術架構服務化和組織架構優(yōu)化，但是如果沒有好的開發(fā)運維一體化平臺，還是無法達到最好的效果。所以，一個好的DevOps開發(fā)運維一體化的自動化平臺可以助力服務化進程走得更快，實現(xiàn)更好的效果。

服務化在帶來高效率、靈活性的同時，也會帶來一些副作用。進行服務化改造后，業(yè)務系統(tǒng)的復雜性會急劇增加，而做好全鏈路應用級監(jiān)控對服務化運維管理將有巨大幫助。

服務化改造是一個長期的過程，也是一個大工程，需要持之以恒。在服務化改造過程中切記不要急功近利，要控制好企業(yè)高層管理者、業(yè)務方的預期，同時也要給他們講清楚服務化會帶來的好處。

在此之上，另一個很重要的方面就是要能快速見效，通過找到一個業(yè)務突破口，快速突破、展現(xiàn)效果，這樣有助于企業(yè)高層管理者和業(yè)務方理解服務化改造工程。

另外，服務化也需要有好的服務運營，并不是開發(fā)出來后就有人使用，而是需要對服務化進行宣傳、推廣、意見收集、優(yōu)化迭代，才能讓使用者真正感受到服務化的強大之處。同時也需要兼顧好速度與穩(wěn)定性之間的關系，避免盲目求快而留下大量的穩(wěn)定性問題，否則就與服務化改造初衷背道而馳。

服務化是業(yè)務中臺建設中的一項重要工作，如圖2-8所示，具體內(nèi)容包括業(yè)務評估研討、業(yè)務中臺方案設計、業(yè)務中臺系統(tǒng)開發(fā)、中臺戰(zhàn)略敏捷迭代和中臺化組織建設等步驟。

▲圖2-8 企業(yè)服務化步驟

03 數(shù)據(jù)化

有些人為數(shù)據(jù)量不大發(fā)愁、有些人為數(shù)據(jù)雜亂無章發(fā)愁、有些人為海量數(shù)據(jù)的使用發(fā)愁，雖然不同的企業(yè)在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)使用方面的經(jīng)驗不同，但有些共性的經(jīng)驗可以互相借鑒。

首先，我們要判斷目前所處的階段和場景，不同的階段和場景需要采取的方法各有側(cè)重。同時，我們需要一個整體的數(shù)據(jù)化建設思路，一般有以下三個步驟：

全面架構與初始化：基于數(shù)據(jù)中臺全局架構，從數(shù)據(jù)向上、從業(yè)務向下同步思考，初始化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公共層建設，并初始化最關鍵的數(shù)據(jù)應用層建設；結(jié)合業(yè)務思考，直接解決業(yè)務看數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)過程中關鍵且易感知的若干場景應用。

數(shù)據(jù)中臺迭代與應用優(yōu)化：迭代調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)中臺全局架構，加配和完善數(shù)據(jù)中臺相關產(chǎn)品套件；迭代調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)中臺的初始化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公共層和數(shù)據(jù)應用層，持續(xù)推進數(shù)據(jù)公共層的豐富完善，并平衡數(shù)據(jù)應用層建設；深入業(yè)務思考，優(yōu)化場景應用，拓展場景應用。

業(yè)務數(shù)據(jù)化全面推進：持續(xù)基于業(yè)務的數(shù)據(jù)中臺建設；全面推進業(yè)務數(shù)據(jù)化，不斷優(yōu)化、拓展場景應用。

對于數(shù)據(jù)化的實現(xiàn)，一般會采取以下思路：

1. 采

對于任何想挖掘數(shù)據(jù)價值、發(fā)揮數(shù)據(jù)更大作用的人和企事業(yè)單位而言，第一步無疑是獲取數(shù)據(jù)，只有獲取到足夠多的有用數(shù)據(jù)，才有可能對數(shù)據(jù)價值做進一步挖掘。

很多年前就已有很多研究人員致力于語音識別、人工智能的相關研究工作，可是應用效果總是差強人意，這并不是因為當時的語音識別和人工智能技術不夠先進，而是因為沒有足夠的數(shù)據(jù)和計算能力。

現(xiàn)在，有了海量數(shù)據(jù)和云計算這樣的超大規(guī)模計算能力，加速了語音識別和人工智能等相關學科的進步，才有了今天這個領域蓬勃發(fā)展的景象。

那么數(shù)據(jù)應如何采集？其實，數(shù)據(jù)藏在很多被我們忽視的地方，我們一起從用戶接觸數(shù)據(jù)的第一個鏈條開始梳理，看看從哪些地方可以采集到數(shù)據(jù)。

首先，用戶接觸企業(yè)信息的地方無疑是各類接入層的應用，如手機APP、網(wǎng)站、電話、視頻、操作設備等，但是大多數(shù)企業(yè)往往忽視了這里的數(shù)據(jù)。

比如，一個用戶在使用手機APP的時候，他的地理信息、性別、使用頻率與日期的關系、使用時間段特征、瀏覽內(nèi)容等信息如果都能被企業(yè)掌握到，那就可以輕松實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)應用場景，從而可以實現(xiàn)智能銷售，也可以實現(xiàn)智能倉儲，即根據(jù)用戶所需要采購的物品的地域和城市特性，智能地預測貨物倉儲配置，從而實現(xiàn)效率提升與成本優(yōu)化。

另外，車間工人操作機床的日常習慣、操作動作等都是非常有用的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于操作人員熟練度培訓、機床流程優(yōu)化等都會產(chǎn)生極大作用。數(shù)據(jù)采集可以按照如下方法完成：

• 接觸層埋點或增加數(shù)據(jù)采集傳感器，擴大數(shù)據(jù)觸角。

• 豐富數(shù)據(jù)采集的維度，根據(jù)業(yè)務特性適當擴大數(shù)據(jù)采集的維度，從而擴大數(shù)據(jù)源。

• 打通數(shù)據(jù)采集鏈路，不要只是孤立地采集某些數(shù)據(jù)點，單點采集到的數(shù)據(jù)不完整，從而導致數(shù)據(jù)價值大打折扣。而是要在深入研究企業(yè)業(yè)務的基礎上打通整個數(shù)據(jù)流，對數(shù)據(jù)流上的每個點有規(guī)則、有體系地采集。

• 邊緣節(jié)點數(shù)據(jù)最好是經(jīng)過處理后再上傳，否則會夾雜大量垃圾數(shù)據(jù)。

2. 集

采集到了海量數(shù)據(jù)，接下來就需要考慮如何把這些數(shù)據(jù)集中存儲起來，這時就要重點考慮大數(shù)據(jù)平臺的建設、海量數(shù)據(jù)存儲等。

3. 通

在有了大量數(shù)據(jù)的基礎上，如何獲得大規(guī)模計算能力、如何進行元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一、如何進行數(shù)據(jù)管理、如何建設數(shù)據(jù)地圖等就成為最重要的工作。

就像人體的協(xié)同、有序工作一樣，大數(shù)據(jù)想要通用起來需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)架構師像大腦一樣指揮工作，同時需要建設統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系，包括元數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)結(jié)構等，這就像是血管，在其中傳遞的數(shù)據(jù)就是血液。“通”這個階段主要解決的是為了建設數(shù)據(jù)大廈而需要做的整體架構設計工作。

4. 用

再宏偉的高樓大廈，如果沒有被很好地利用，也只是一個擺設，難以真正發(fā)揮作用。大數(shù)據(jù)也一樣，如果不知道如何使用數(shù)據(jù)，那么它們也只是一堆數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)架構與體系建設得再完美也是浪費。

如何把規(guī)整好的數(shù)據(jù)與業(yè)務靈活地結(jié)合起來才是最終目標，所以如何實現(xiàn)一切數(shù)據(jù)業(yè)務化就顯得非常重要。一般來說，有以下幾個方法可以實現(xiàn)比較好的數(shù)據(jù)應用。

• 數(shù)據(jù)閉環(huán)：首先，需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務、業(yè)務帶來數(shù)據(jù)，這樣就可以很好地形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務的良性互動，在企業(yè)內(nèi)部讓數(shù)據(jù)活起來。

• 大數(shù)據(jù)平臺：在解決好內(nèi)部數(shù)據(jù)業(yè)務閉環(huán)問題之后，就要考慮如何讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，可以對外提供一個大數(shù)據(jù)平臺，把企業(yè)的數(shù)據(jù)能力對外輻射，讓外部需求進一步推動數(shù)據(jù)的發(fā)展，同時通過商業(yè)化的模式讓大數(shù)據(jù)業(yè)務保持長久的活力。

• 數(shù)據(jù)生態(tài)：生意有生意圈、教育有教育圈、社交有社交圈，大數(shù)據(jù)也需要有大數(shù)據(jù)生態(tài)圈。任何一家企業(yè)都不可能把所有的業(yè)務做完，也不可能覆蓋所有的數(shù)據(jù)。

  企業(yè)不論多么強大，只能覆蓋整個社會體系中很小的一部分數(shù)據(jù)，那么如何建立起一個完整、廣泛的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈就顯得尤為重要。

  建立良好的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈會帶來數(shù)據(jù)互通與共享、數(shù)據(jù)平臺能力復用、數(shù)據(jù)價值挖掘能力互補、數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新等眾多益處。所以，我們應努力做好數(shù)據(jù)生態(tài)，封閉數(shù)據(jù)是極不可取的。

• 數(shù)據(jù)運營：數(shù)據(jù)收集得好、體系建設得好、內(nèi)部用得好還遠遠不夠，在此基礎上還要做好數(shù)據(jù)運營，酒香也怕巷子深，只有把數(shù)據(jù)價值、數(shù)據(jù)平臺的作用、數(shù)據(jù)生態(tài)的能力等都充分展現(xiàn)給廣大用戶，才會吸引更多的人加入這個生態(tài)圈。

  同時，廣大用戶對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)平臺、生態(tài)是否滿意、是否有更好的創(chuàng)意與設計，都是推動數(shù)據(jù)體系不斷優(yōu)化的強大力量。所以，做好數(shù)據(jù)運營和反饋同樣重要。

一切業(yè)務數(shù)據(jù)化、一切數(shù)據(jù)業(yè)務化是數(shù)據(jù)化階段的核心目標，其實現(xiàn)路徑可以概括為四句話：從用開始、以用帶通、以通促存、以存利用。

如圖2-9所示，企業(yè)數(shù)據(jù)的建設步驟分為業(yè)務評估研討、數(shù)據(jù)中臺方案設計、業(yè)務數(shù)據(jù)化系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)中臺和應用迭代以及業(yè)務全面數(shù)據(jù)化等主要步驟。關于數(shù)據(jù)中臺的建設，阿里巴巴集團已出版了《大數(shù)據(jù)之路：阿里巴巴大數(shù)據(jù)實踐》和《大數(shù)據(jù)大創(chuàng)新》兩本書做專門闡述，有興趣的讀者可參考這兩本書。

▲圖2-9 企業(yè)數(shù)據(jù)化步驟

04 智能化

在完成了數(shù)據(jù)化后，讓數(shù)據(jù)變得聰明起來，為企業(yè)和機構提出有益的建議，這樣的數(shù)據(jù)才是眾人追求的目標。數(shù)據(jù)智能化就是想實現(xiàn)這樣的目標。那么，什么是數(shù)據(jù)智能化呢？

大多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)平臺建設好后，很多人認為已經(jīng)完成了任務，達到了大數(shù)據(jù)應用的終點，這種認識是錯誤的。恰恰相反，這只是起點。數(shù)據(jù)化階段實現(xiàn)后，還需要人來做進一步操控，因為系統(tǒng)還是沒有自己的思維和思考能力。

但是，如果能通過一些方法讓汽車不僅可以實現(xiàn)自動駕駛，還能很聰明地給大家推薦最佳路線、按車主的日常愛好自動推薦餐廳、提醒休息等，或者給車主提供優(yōu)化汽車的建議，那么用戶會感覺更有趣、更有價值。大數(shù)據(jù)也是一樣的，我們需要讓大數(shù)據(jù)“聰明”起來，可以利用以下方式：

• AI中臺：針對業(yè)務低感知的底層技術、比如對機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等進行建設，這部分工作可以通過使用成熟產(chǎn)品降低研發(fā)成本，同時利用行業(yè)通用算法結(jié)合自身業(yè)務特性，研發(fā)適合企業(yè)自身的算法。這樣就可以建設以數(shù)據(jù)引擎和數(shù)據(jù)應用為基礎的AI中臺，為大數(shù)據(jù)智能化使用提供強大的中臺能力。

• 小步快跑：通過快速POC進行方案驗證，快速試錯，不斷迭代優(yōu)化算法及數(shù)據(jù)引擎，從而快速找到適合企業(yè)的大數(shù)據(jù)智能化應用場景。切忌把大量時間花在長期規(guī)劃上，遲遲不能落地。

• 業(yè)務應用：解決了底層的數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)應用，也有了POC驗證后，需要加強數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)的研發(fā)，從而進一步體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。

企業(yè)智能化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終極階段，大多數(shù)企業(yè)都處于摸索試錯階段，我們推薦的實施步驟為：業(yè)務評估研討→快速POC方案驗證→算法研發(fā)與測試→系統(tǒng)研發(fā)與部署→系統(tǒng)上線敏捷迭代。如圖2-10所示。

▲圖2-10 企業(yè)智能化步驟

關于作者：阿里云智能—全球技術服務事業(yè)部（GTS）作為阿里云智能對外交付與服務的窗口，秉承著“自證預言，履約夢想”的擔當精神，負責了阿里云智能技術產(chǎn)品在客戶場景中切實落地的最后一公里建設。團隊基于阿里巴巴多年沉淀的技術、產(chǎn)品、方法論為客戶提供一站式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務。

本文摘編自《企業(yè)遷云實戰(zhàn)》（第2版），經(jīng)出版方授權發(fā)布。

延伸閱讀《企業(yè)遷云實戰(zhàn)》（第2版）

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推薦語：本書以幫助讀者形成完整的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和遷云知識體系為宗旨，延續(xù)從點到線、由線到面的內(nèi)容組織策略，并結(jié)合源自真實的項目案例，詳細介紹如何考慮、制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案并成功實施。本書既融合了作者團隊和阿里云豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，又有對當前業(yè)界關注的熱點問題的分析與思考，如業(yè)務中臺、數(shù)據(jù)中臺、AIoT、大數(shù)據(jù)上云等。無論是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策者，還是技術團隊的負責人、技術人員，都可以通過本書全面了解、實施企業(yè)遷云。

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總結(jié)

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