2024年企业建设平台化 篇1
数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。
公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据分析平台来驱动公司内部的数据化运营。
那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据分析平台呢？
1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。
2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。
领导关注的报表（FineReport制作）
销售领导关注的指标明细（FineReport制作）
3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据分析平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据库分布，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据分析平台的数据质量。
4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.
下面我们就从实战的角度来加以阐述。
某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。
其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。
那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。
比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。
又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。
产品分析（FineReport制作）
再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？
每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：
1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。
2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。
3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。
经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据分析平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。
2024年企业建设平台化 篇2
1，专业公司并不会因为提供线上产品而获得可观的营收。企业管理和运营软件针对的市场不是互联网公司长尾理论涵盖的范围，它针对的都是不差钱的把软件当做运营成本的中大型公司，集团型客户。
2，专业难度大，转型困难，别说钉钉是企业管理软件，sap, 微软，oracle, 用友，金蝶会笑死的。
3，企业信息安全观。你想让认真对待自己公司信息安全和知识保护公司把数据放你服务器的数据库里？休想！
4，实施难度大，真正强大的系统即使上线也没法落地。真正的企业软件是需要实施过程的，而不是开箱既用，理由很简单，企业客户的运营模式各不相同，需求自然也千变万化没有定式。好的企业软件都是高度可配置，可制定，可设计，可统计的。sap erp这类怪兽甚至有自己的语言解释器和图形渲染引擎，你能想象？！
5，非专业公司，也就是传统互联网公司往企业系统转型的，对企业业务不了解，很难做出真正好的企业软件。无论市场营销系统，到设计研发环节，再到备料生产，质量控制，仓库物流，追溯，财务，人事行政。想涉足企业领域，传统互联网公司还有很多功课要做。
2024年企业建设平台化 篇3
这个问题，还得从几个方面来剖析：
首先，信息化时代，数据是管理的重要依据，有了精确的数据，管理者就可以针对企业自身实际情况，进行合理的管理规划，包括业务流程的分配、企业框架权限的整合、日常数据的统计分析以及历史数据的溯源等。而这些工作如果没有一套灵活适用的系统，仅凭传统人工或纸质单据的管理模式，是很难快速实现的。
其次，早期的市场上成品化管理软件可以说是主导了整个市场，因为管理者没得选择。而如今，随着互联网时代高速发展，企业对于管理的需求越来越多样化，传统的成品化管理软件在需求定位、需求变更、需求落地和后期维护等方面都有太多的诟病，使得很多使用过成品化管理软件的企业管理者一谈到管理软件就头疼。
再者，中国目前有太多的中小企业和创业型企业，而且很多企业管理者对于企业管理成本的投入都非常敏感，让一个中小企业花几十万买一套死搬硬套的成品管理软件，企业还得花大量时间和精力去适应这套软件的功能、流程、操作以及维护等，这让很多企业管理者望而生畏。
有句老话：“上ERP是找死，不上ERP是等死”，这句话虽然有些夸大其词，但要表达的意思其实很值得揣摩。企业上不上管理系统，在如今大数据时代，已经没有考虑和争辩的必要，毕竟传统纸质管理时代已经越走越远，互联网时代，企业管理也需要高效率。
那么，企业到底应该怎么上管理系统？既然成品化管理软件不再适用于大数据时代的企业管理，定制型平台软件是否能接替成品化软件的位置，为企业提供更快捷、更高效、更全方位的管理服务呢？
所谓定制，就是指，根据企业实际管理理念和管理模式，利用灵活的定制化软件平台，企业能将各种管理想法完美融入到管理系统中，不再是去配合成品化软件固定的管理流程。
定制型软件最大的好处就是，企业需要什么功能就做什么什么功能，那些传统成品软件上的很多不实用的功能完全没必要强加上去，真正能做到“需要什么，看到什么，抛弃繁琐，融入日常”。
其实，说简单了，企业管理并没有那么复杂，90%的中小企业谈到管理，无非就是有一套根据企业自身业务流程情况的系统，能让员工按照各自职业，将每天发生的业务数据及时录入到系统，管理者根据这些业务数据，对企业经营情况做到心中有数。
所以，很多企业管理软件并不需要太多繁琐的功能，而且每个企业的管理理念都是不同的，定制型管理软件不仅能解决管理需求多样化的难题，更为企业节省了一大笔后期维护费用，因为早期很多成品化管理软件都是按年收费，企业不得不承受巨额的、长期的维护费用。
综述，企业选择管理系统，建议还是先将企业自身管理需求定位，然后结合预算，综合考虑到底选成品化软件，还是选择一套像通用Excel那种自主定制开发的平台。
通用Excel，一款全自主定制开发各种管理系统的平台，不管是进销存、OA、生产管理、ERP、财务管理、项目管理，还是内控管理、绩效考核等，都可以轻松定制。
通用Excel不需要编程开发，操作界面就是Excel，企业管理者自己就能动手开发。
通用Excel支持手机APP，支持微信流程通知。
通用Excel没有维护费！
2024年企业建设平台化 篇4
工业互联网平台是工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，是实现制造业数字化、网络化、智能化过程中工业资源配置的核心，是互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合的生态体系。中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）作为工业互联网产业联盟理事长单位，高度重视工业互联网平台技术和产业研究，2017年发布《工业互联网平台白皮书》，在凝聚行业共识、加快产学研用协同发展等方面取得显著成果。近日，中国信通院牵头支撑工业和信息化部编制印发了《工业互联网平台建设及推广指南》（以下简称《指南》），部署未来三年工业互联网平台发展的顶层设计和行动纲领，明确了系统推进工业互联网平台创新发展工作的总体思路、发展目标和主要行动，形成建平台与用平台融合发展机制。
一、为什么要发展工业互联网平台
工业互联网平台是新一代信息通信技术和制造技术、工业知识集成创新发展的重要载体，为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，是工业全要素链接的枢纽和工业资源配置的核心。平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，推动制造能力、制造工具、信息技术和人才创意等资源汇聚，促进装备自动化企业、生产制造企业、信息技术企业和互联网企业等在云端集聚，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系和数据科学、工业科学、计算机科学、信息科学等多学科融合体系。
工业互联网平台为制造业转型升级提供新的使能工具。平台通过智能传感器、工业控制系统、智能网关等技术，采集设备、系统、产品等方面的数据。基于工业互联网平台将云计算、大数据等技术与工业生产实际经验相结合，形成海量工业数据基础分析能力；把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的软件工具和开发工具，构建云端开放共享开发环境；进而为用户提供资产优化管理、工艺流程优化、生产制造协同等各类智能应用和解决方案服务。
工业互联网平台正成为全球新一轮产业变革的重要方向。伴随着新一代信息通信技术和制造业的融合发展，产业生态的竞争正在从ICT领域向制造领域拓展，以工业互联网平台为核心的生态建设已成为企业战略布局的重要方向。继GE推出Predix，西门子推出MindSphere之后，ABB、施耐德、SAP等国际巨头纷纷推出自己的平台产品。国内一批制造企业、自动化企业、软件企业和信息通信企业也基于自身优势加快工业互联网平台布局，旨在通过工业互联网平台占据工业大数据入口主导权、打造用户粘性、汇聚多方资源。
二、我国工业互联网平台发展现状和主要问题
我国工业互联网平台发展处于起步阶段，在垂直细分领域已有局部应用。一是大企业加快平台化转型，不断推出平台产品，如先进制造企业航天云网、海尔、富士康等将自身数字化转型经验转化为平台服务，分别推出INDICS平台、COSMOPlat平台和Beacon平台；装备和自动化企业三一、徐工凭借工业设备与经验积累创新服务模式，推出根云平台、Xrea平台；信息技术企业华为、浪潮发挥IT技术优势将已有平台向制造领域延伸，推出FusionPlant平台、M81平台；互联网企业阿里巴巴在其云服务基础上叠加工业解决方案，构建“工业ET大脑”。二是面向数据采集、集成、分析的技术产品和解决方案正在形成，如华龙讯达、歌尔声学等企业基于平台开展设备数据采集和边缘计算分析；和利时、索为等企业基于平台进行工业机理模型与微服务开发调用、工业大数据存储分析与工业APP开发部署；寄云科技、沈阳机床等企业基于平台探索设备健康管理、制造能力交易等创新赋能实践。三是软件云化、工业APP发展迅速，用友、石化盈科等软件企业加强平台化的软件云化、数据汇聚处理能力，推出“精智”、ProMACE；东方国信Cloudiip平台已形成面向不同应用场景的300余个工业APP。
我国工业互联网平台发展面临的问题主要包括五个方面。一是产业支撑能力不足。平台发展所需的智能感知、自动控制、网络连接、工业软件等一系列产业基础薄弱，难以满足应用需求。二是缺乏龙头企业引领。我国缺乏具有产业链集成整合能力的龙头，平台企业基本处于单打独斗状态，难以形成有效的资源汇聚效应。三是平台应用领域相对单一。受限于我国工业知识沉淀经验不足，平台功能缺乏完整性，导致与实际业务需求结合不够紧密，工业APP数量与工业用户数量尚未形成规模，平台应用需要进一步推广和普及。四是产业创新生态尚未形成。目前国内平台工业APP开发应用和开源社区培育能力还很薄弱，兼具工业经验、数学建模、软件开发的复合型人才极度缺乏，平台服务商、第三方开发者与平台用户相互促进、双向迭代、共生共赢的产业生态尚未形成。五是平台管理还不完善。当前我国工业互联网平台还存在着数据流转和行业准则不规范、工业信息安全和防护不完善、运营管理和第三方服务不到位等问题，围绕工业互联网平台关键产品和服务的试验测试、动态监测和安全审查等工作机制和管理体系亟需建立。
三、《指南》主要举措
建立规范化工业互联网平台标准体系，提高平台兼容能力，以标准接口延长技术生命周期，有效带动整个行业的健康发展。建设内容涵盖平台标准的制定、推广以及国际化对接，具体为：一是同步推进基础共性和关键技术两大领域的标准制定，面向特定行业制定形成一批平台应用标准；二是充分发挥多元参与方作用，制定和推广国家、行业和团体等标准，同时建设标准管理服务平台，开发标准符合性验证工具及解决方案；三是建立对标机制推动与德、美等国标准对接，加快国际标准的国内转化。
培育工业互联网平台，聚焦优势领域，强化工业知识积累与工业数据分析能力提升，实现平台差异化发展。平台培育强调政府与企业双发力，实现技术与应用双驱动，具体为：一是制定平台评价方法和能力规范，到2020年遴选10家跨行业跨领域工业互联网平台，培育一批面向特定行业、特定区域的企业级平台，推动平台在“块状经济”产业集聚区落地；二是增强工业数据采集、边缘计算与工业互联网平台操作系统能力，着力重点行业加速工业机理模型开发与平台部署；三是强化应用的技术开发能力，面向工业场景培育工业APP，初步形成海量工业APP和海量用户双向迭代的良性生态。
切入真实应用场景以用带建，通过培育一批能够引领工业互联网平台技术、功能、商业模式快速迭代的杀手级应用，满足国家战略部署与业务市场发展双需求。平台推广应软硬兼施两翼发力，强调平台应用模式创新，具体为：一是推动一批高耗能流程行业设备、通用动力设备、新能源设备以及智能化设备上云，提高设备运行效率和可靠性，降低资源能源消耗和维修成本；二是鼓励龙头企业面向行业开放共享业务系统，在提升产用协同设计与供应链管理能力同时，降低中小企业平台应用门槛；三是以工业互联网试点示范（平台方向）方式，培育协同设计、协同供应链管理、产品全生命周期管理、供应链金融等平台应用新模式。
建设工业互联网平台生态体系，注重开放合作和协同创新，确保工业互联网持续、健康发展。平台生态建设包括测试体系、开发者社区、新型服务体系等，具体为：一是针对技术成熟度、功能完整性、协议兼容性、数据安全性等，以测带建促用建设一批试验测试环境和测试床；二是建设开发者社区，技术侧推动工具包和应用程序编程接口的开放，制度侧基于培训、认证、评价等体系建设扩大工业APP开发者人才队伍；三是围绕平台的知识产权激励与保护、线上制造新型认证服务、资源库建设与技术交易等，建设工业互联网平台新型服务体系。
加强工业互联网平台管理实现产业有序发展，建设平台数据服务互联互通、产业动态分析监管、安全保障等领域的管理和服务机制。具体为：一是制定工业互联网平台互联互通、平台数据迁移、软件跨平台调用等标准规范，推动平台数据自由流动和服务灵活调用部署；二是加强平台运营数据的实时监测与分析，掌握细分行业产能分布和工业APP发展情况，强化工业大数据的流动、交易、共享等管理和新技术应用服务增值；三是健全安全管理政策、建设安全综合保障平台、强化主体安全防护意识和处理能力。
2024年企业建设平台化 篇5
【指导思想】
IT规划涉及到咨询方法论、流程管理和分析、信息架构、应用系统分析和设计、技术架构、项目管理和实施等众多方面。从企业战略到业务目标，从业务目标到IT目标，从IT目标到应用蓝图，从应用蓝图到分阶段实施落地，任何一个步骤的脱节将导致规划内容无法落地。再完美的规划和架构，如果脱离企业业务目标，都不能带来企业业务价值的提升。此外，IT规划之难，不在于IT本身，而在于流程；不在于技术本身，而在于业务。
对于IT规划，遵循的思路主要是：从业务到技术，从流程到IT，围绕价值链分析和优化的核心模型往前驱动。核心过程包括现状分析、差距分析、目标提出、蓝图规划、实施规划等几个关键步骤。
现状分析包括业务现状和IT现状，根据企业战略提出业务目标和发展规划，分析现状和目标之间的差距提出和整理问题集（定义IT建设目标），根据差距和问题给出规划蓝图，根据目标和问题分解到的子目标和子问题以及蓝图规划内容，多维度评估和确定后续的实施规划，定义IT系统建设实施的优先级。这就是IT规划的一般逻辑。
从以上的描述可以看出，整个IT规划始终围绕业务和IT两条主线，业务包括了业务流程，业务数据，岗位组织和角色，业务管控体系；而IT包括了数据架构，应用架构体，技术架构和平台，基础设施建设。业务驱动IT，端到端业务流程最终落地到应用系统的功能上，业务数据最终映射到数据模型并沉淀到数据库中。
随着各种思路的不断融合，IT规划核心指导思想应该转化为企业架构层面。企业架构的提出，主要是为了解决业务和IT“两层皮”的问题，企业架构整个方法应该融入到整个IT规划思想中。此外，核心业务模型和业绩标准作为核心指导思想，虽然有裁剪，但是必须参考，如供应链SCOR模型，产品研发IPD方法论，项目管理PMBOK体系，战略和人力资源的平衡记分卡，CRM的4P和4C，财务域的核心模型等。针对不同行业可能又有不同行业的业务标准和模型，如电信行业的eTom模型等。
与此同时，在前面基础上再融入云计算和SOA的核心思想，它将很好的解决我们多年前IT规划经验里的多个竖井式IT系统的集中化和协同化的问题。若现在规划仍走以前老路是不妥当的。那么，今天规划重点在开始之初就应该考虑集中化和协同的问题，将SOA思想融入到IT规划当中。当今的信息化规划，要务必避免出现IT重复建设和信息孤岛，流程断点和业务无法协同的局面。
【现状分析】
现状分析的核心思路为：首先是要把战略目标、业务目标、业务子目标调研清楚，如果客户不清楚我们可以给出参考目标；其次是把实际的现状了解清楚，如客户现状流程、IT支撑现状；最后是将潜在问题识别清楚：一是在当前目标和当前现状被识别后客户意识到的问题，二是在我们提出参考目标和业界实践下，客户意识到潜在存在的问题。现状分析的顺序是从业务过渡到IT，现状分析主要内容包括如下内容：
业务现状
业务现状分析重点在于业务流程和业务数据上，建议采取自顶向下逐层分解的方法，找到关键的几个端到端流程为主线进行逐层分解，分解时抛开业务部门的隔离，IT系统的约束，进行跨业务域的流程分析和梳理。在流程分析和梳理的过程中进一步分析子流程和活动，业务组件和数据，跨业务域的协同和交互等一系列问题。业务分解的方法可以参考价值链分析方法，业务模型可以参考针对各个业务域的一些标准业务参考架构和模型，如供应链的SCOR模型，电信的etom模型，研发领域的IPD和PACE方法，CMMI成熟度模型，项目管理知识体系，营销和客户关系管理模型，财务域标准模型等。
IT现状
IT现状包括现有的IT应用系统现状和功能架构，IT基础设施架构现状，IT系统对业务现状的支撑情况分析等。重点的是理清业务和IT的关系，IT对业务的支撑度。现状分析的目的是为提出后续业务目标和IT系统规划建设目标打基础，明确了建设目标才能够真正为业务服务，体现业务价值。
【差距和目标】
有了以上现状分析和调研，才谈得上差距分析。差距分析包括了当前目标和当前现状间的问题和差距分析；业界参考目标/最佳实践和当前现状下的差距分析；IT现状对当前目标支撑的差距分析；IT现状对参考目标和业绩标准的差距分析。
差距分析清楚后得到双方认可的最终业务战略目标和业务子目标，由业务目标传递到对应的IT规划和建设目标，而后续的IT规划即解决两个问题：IT建设解决当前业务和IT间的差距，IT建设解决后续战略目标和IT间的差距的问题。
对于目标提出而言，有两个途径，一是直接提出业务目标和IT建设目标；其次是通过差距进一步细化目标和有针对性的目标，特别是IT建设目标的提出，必须进行差距分析，因为IT建设重点就是支持业务目标，那么所有现存的IT建设和应用架构中无法支撑的部分都是差距，IT规划建设就是要解决这些差距。改进也同样的道理，有些是不需要业务改进直接进行IT建设和改进，有些则是业务优化和改进先进行，IT配合业务优化改进措施的落地。从这个思路基本也就清楚BPR的考虑和定位，并不是所有场景都一定要让用户进行BPR。
通过差距分析得出的目标是多个子目标，是一个目标群，正如我们面临的问题是一个问题集一样，多个子目标的分阶段，分步骤实现最终才可能完成一个大的业务目标。目标分解，问题分解，目标和问题映射最终形成一个完整的解决方案。这也是为何我们说，在大的IT规划中一定会涉及到组合管理，项目群管理方面的内容，目标分解到子目标，子目标最终落实到具体的项目，通过项目规划和建设的方式推动实现。
【蓝图规划】
蓝图规划是一个远期规划，至少覆盖5年，远期展望10年，虽然知道后续变化可能性很大，但是仍然需要做较为全面的蓝图规划，规划若不能远期展望，那么建设和实施必然受到太多的局限性和约束。
IT蓝图规划包括了业务架构，信息架构，应用架构，集成架构，技术架构和 IT基础设施架构等方面的内容。
特别的是，IT规划蓝图包括了业务架构，业务和IT是密不可分的。所有的蓝图规划都自顶向下，逐层分解，相互融合和协同。业务架构重点是在流程，信息架构的重点是在数据，这两个架构都偏业务层面。而对于IT方面则包括了应用架构，集成架构，技术架构和IT基础设施架构。
应用架构在最上层，而集成和技术架构在平台层，IT基础架构在基础设施和物理资源层。从现有的云和集中化趋势来看，更加需要考虑基础设施和平台层的集中化建设，上层的应用架构重点集中在应用和功能层面，体现业务组件化和能力化，体现业务组件本身的独立性和可集成性。
业务架构可以理解为全公司架构规划和IT建设中的高端业务建模，这个时候不需要考虑太多IT层面的事情，重点是考虑我们的业务流程如何进行优化，业务架构如何进行重新整合，以满足我们已经明确的业务目标。在这个步骤中可以看到业务流程和活动，业务职能单元，组织岗位角色，业务核心单据和数据，业务协同这个阶段是我们需要考虑的问题。
在这里希望融入部分SOA核心思想，即企业是一个完整的有输入有输出的产生核心业务价值的价值单元，而这个价值的实现是通过企业内部一个个相互协同的业务功能职能单元提供出来的，这些业务单元相互协同和组合完成核心价值的提供。这也是为何在端到端流程分析，流程分解和EPC分析后，重新对业务功能单元进行组合形成业务架构和业务组件，然后通过端到端业务流程对业务组件间的协同进行验证的原因。
在业务架构的流程分析中，包括两个方面的内容，一个是业务的问题，一个是数据的问题，业务功能和协同在前面已经解决，而数据的问题是另外一个维度，数据的识别是通过业务流程分析，而数据的建模有专门的方法来支持。业务协同最终将体现到底层数据的关联关系和相互映射，底层数据模型出现问题直接影响高层业务协同。流程中的业务单据是信息架构的数据来源，对于一般的应用系统而言，采取自顶向下的概念模型－>逻辑模型的建模思路，信息架构需要关注数据分域，主数据，跨业务模块的核心业务单据数据。数据的问题最终都将对应到应用架构和信息架构，SOA解决的是业务集成和协同，而数据集成是有其它系统解决方案，包括BI，数据中心，MDM系统等。
业务架构和信息架构最终要落地到应用架构中，业务架构体现到具体的业务组件和功能，而信息架构落地到具体的数据模型和数据库设计。如果再落地到具体的系统分析和设计，即演进到应用系统中的高端架构设计，包括用例模型和逻辑模型，用例模型体现业务和流程，逻辑模型体现信息和数据。
以上分析后，将推进到应用架构规划领域。很可惜的是，在大多数的规划项目当中，业务架构和应用架构出现了严重脱节，两阶段之间出现断层，没有通过科学的分析方法在两者之间平滑的进行映射。这里进行着重的强调，在应用架构规划时，首先进行总体应用规划，应用架构和业务架构对应，但不一样的地方是，流程优化分析和业务架构不会考虑太多应用平台层面的内容，而应用架构必须考虑：其中两大核心就是集中化和协同，两大技术就是云计算和SOA，这些内容需要引入到IT总体应用架构规划中。谈到传统IT建设呈现竖井式，相互之间协同难的现象，在引入SOA思想后并不是没有竖井现象了，一个个核心的业务组件和能力提供单元还是独立的，但是应用层中共性的内容完全下沉到最底部，并提供互相集成的机制。
应用架构规划需要体现逐层展开的核心思路，总体应用架构清楚后将细化到第二个层次：功能架构和集成架构。这个时候细化相当重要，真正解决业务目标和业务功能的落地问题。功能架构包括功能模块和具体核心功能点，这些梳理出来后我们需要明确当初提到的业务架构和业务需求在功能架构中如何落地。其次，以某个应用为核心，来观察该应用和外部应用间的集成关系以及集成后如何协同。前者为功能性需求，后者为接口需求。
集成架构包括了业务集成和数据的集成，也包括集成接口关系和集成逻辑模型等方面的内容。当前大企业的IT系统建设通常分为治之，衍生了多个业务系统，那么多系统间的数据集成和业务协同等大问题就必须在集成架构规划中进行分析和考虑。
总体来说，应用中规划的功能点是为了映射和满足业务架构中的哪个业务功能或需求？业务架构中的功能是为了满足哪个业务目标？这两个问题都回答了，那么就基本回答了“规划的功能点支撑不了业务，功能点和目标之间关系不清晰”的问题。
蓝图规划最后一个环节为技术架构，传统企业架构中说的技术架构偏基础设施和部署架构。在现代的规划中，技术架构应该描述企业开发、实施和管理应用系统和数据所需的IT技术和IT基础设施，技术架构规划往往也会涉及到云计算，特别是IaaS层规划。
技术架构规划需要规划人员有较深的IT技术背景，否则很难提炼公用性的技术，技术规划属于IT平台层规划的事情，目的是通过后续技术和技术平台的建设更好的支撑业务系统建设，加强复用和平台化。
【实施规划】
实施规划直接影响到IT蓝图规划的可落地性，影响到IT建设投资是否真正体现业务价值，为业务目标服务。实施规划重点方法论主要为组合管理和项目群管理。可以从成本投入，建设难以程度，对业务价值实现的贡献，推广实施难度等多个方面来评估建设内容的优先级。预算和成本投入，在实施规划中同时也要考虑到。
实施规划按照组合管理的目标来说，就是要用最少的IT资源投入创造最大的业务价值。我们要建设哪些IT系统，如何分阶段建设，如何来支撑业务流程，IT系统建设的协同关系，如何加强项目管理和管控，如何推进系统的建设，如何减少重复建设，这些关键信息在实施规划时都必须要考虑到。
2024年企业建设平台化 篇6
目前看还是利大于弊。关键在于刘强东做对了两件事：在合适的时机，砸钱建立京东物流。及时转型，开放京东物流给第三方。为什么建立时是利大于弊
刘强东破釜沉舟砸钱做物流的时候，世界上的电商公司还没有自己做物流的先例。物流作为重投入低利润的行业，也差点拖垮了京东。
可以说建立京东物流是差点让京东成为历史名词解释一个极端冒险的商业行为。
那刘强东的逻辑是什么呢？
电商是三流合一，包括：信息流（商品）、物流（物流配送）和财务流（支付）。
物流体验的需要
京东彼时在信息流上有优势品类，包括3C数码产品和部分大家电（例如电视），购买这些商品的用户对于商品的包装完好度、配送时效要求较高（主要竞品平台是线下的电器门店，例如苏宁）。
采用第三方配送，在配送质量、配送时效方面无法满足京东的需求。
财务收款的需要
京东在这个阶段，为了打消大家对网络购物的疑惑，提供了货到付款的购买方式。用户需要把货款交给快递员。
上面也说了，京东的优势品类是3C和大家电。这些产品单价高，货款风险大。交由第三方代收，财务风险高、资金回流慢。
京东自建物流，在当时完美解决了这两个问题。成就了京东的优势。阿里马云的反击
商场如棋局。你下一手，对手就会应一手，来化解你的优势。
京东自建物流取得阶段性成效后，阿里马云作为战略大师，敏锐地意识到这一步带来的商业价值、也扑捉到它的问题所在。
自建物流的问题在哪里呢？
影响其它核心护城河的投入
在物流投入多了，信息系统、支付体系就相对投入少了。
放弃现有物流企业的资源
京东自建了物流，四通一达社会化物流就被放弃了。
增加管理难度拖累企业快速增长
管理技术人员和管理配送员，模式理念体系完全不同。
所以，马云先是找顺丰王卫合作。顺丰当时的配送质量、效率高于京东自营物流。联合相当于强强联手。顺丰拒绝了。现在看可以说是顺丰决策失误。
马云又采用入股的方式，间接联合四通一达。将其组成了松散的物流联合体，为阿里服务。
于是阿里这边形成了6打1的局面：
用户配送要求高的，走顺丰。其余的走四通一达。
但为了避免出现物流代收货款导致的财务风险，阿里几乎放弃了货到付款的方式。大力加强自有的支付宝代收代付支付服务。为什么说京东开放物流是利大于弊
面对阿里咄咄逼人的攻势，京东也逐渐意识到，全自营的弊端：没有发动社会的力量。
因此，京东开放了第三方商铺（京东pop），也接入了第三方物流。社会化的运作物流配送。
京东物流进入了第二个阶段：自营+社会化阶段。有没有可能未来会弊大于利？
有可能。
截至目前为止，主流电商平台除京东之外，自营物流配送要么根本没做要么偃旗息鼓。
而京东自建物流带来的弊端（如上所述），越来越明显。自营物流+社会化的改变只是改良，并不能真正解决自营物流的根本性问题。
如果京东自营物流在配送成本-配送收益方面持续下滑，那么现在的竞争优势变成未来的包袱，也不是没有可能。
那时候只有国家反垄断法才能挽救京东了。
但阿里一家独大不符合除阿里之外所有人的利益。所以京东自建物流逐步脱离京东，变成和其它第三方物流平起平坐的社会化物流公司，是现在看必然的结局。
如果顺丰的低价变革顺利，京东+顺丰，在物流方面和阿里的菜鸟还有一战。