数字化转型架构项目在实施时不仅要关注系统实施，要实现系统上线，还要关注业务实施和数据实施。业务实施、数据实施和系统实施三者齐头并进，才能有效实现架构设定的目标。

一、业务实施

现在各种信息科技层出不穷，云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等带来了各种创新，也带动了各行各业的发展。但技术不能孤立存在和发挥作用，必须与业务结合。企业信息化就是运用信息技术手段服务于企业业务发展需要，支撑企业的产供销、人财物的管理运行。企业信息化的三要素是“业务+管理+IT”，三者相互作用，相互影响。而信息化初级阶段的方式就是线下怎么做业务，就把它怎么搬到线上。这种方式使用信息手段实现了业务数据的存储和业务任务的流转。流程再造、业务变革是让信息技术释放其潜力的关键。仅仅在陈旧的经营方式上引入新科技并不能大幅提升企业的运营效率。所以业务实施非常有必要。

业务实施主要是指制定业务方案并进行业务实施。业务方案是要从构建业务能力目标出发设计业务上的解决方案，包括业务组织、流程、岗位、规则、制度等。如果是在现有业务基础上进行优化，在系统实施的同时或者系统实施之前就要形成业务管理思路，并制定和修改相关的管理制度，与系统上线同步发布管理制度，保证在具体运行时有章可循，有效发挥系统作用。如果是全新的业务，那可以先通过线下运作的方式先跑起来，验证这个模式是不是可行，通过少量业务验证业务模式可行并不断打磨优化。

二、数据实施

过去并不单独提数据实施，数据是需求的一部分。但如今在数字化转型中数据实施显得更加突出了，需要更加重视。

数字化转型的核心是构建核心数据资产，以此为基础进行数据赋能。数字化业务就在于数据是创新业务的基础，如果所需的数据无法获得，或者数据质量不满足要求，是无法支撑创新业务的。而构建核心数据资产的重要性在于已经根据各类业务主题对数据进行了整合，让业务方可以方便地找到数据，将数据到业务的过程大大缩减，有利于发掘数据价值和赋能业务，真正做到让数据多跑路，让人少跑路。数据中台正是企业要实现这一目标需要构建的重要业务能力。

数据中台的核心链条是“业务数据化——>数据资产化——>资产服务化——>服务业务化”。所以数字化转型中的数据实施不再是原先项目型的实施方式，而是要遵循如下步骤：

第一步是从业务建模出发，梳理尽可能完整的数据项；

第二步是对数据业务口径进行定义，对齐数据标准，排除重复数据项；

第三步是对数据来源进行确定，是否可以获得？可以获得的话，是数据中台中已有的数据？如果已经进入数据中台，则直接跳到第七步。如果尚未进入中台的话，则要进一步判断是业务自身产生的数据？还是外部接入的数据？存放在哪里？如果数据不可获得，则要判断目前设计的业务方案是否需要调整。

第四步是进行数据验证和数据探查。通过实际数据来验证业务方案是否可行，并检查数据质量是否满足要求。如果数据质量不满足要求需要进行数据治理工作。

第五步是进行数据清洗/转换。

第六步是将数据集成到数据主题中，形成数据资产。

第七步是基于数据资产构建数据服务并将数据服务输出到业务当中。

对于数据资产中没有的数据，通过第三步到第六步不断沉淀到数据中台中，进一步丰富企业数据资产。

三、系统实施

系统实施是三驾马车中重要的一环，可以选择是按照瀑布模型来实施，或者按照Scrum敏捷模型来实施，经过系统设计、开发、测试，经用户验收测试后进行系统上线。对于历史遗留业务，还需要设计历史数据迁移方案。这部分是传统信息化建设中最为成熟的部分，本文不再作详细阐述。

四、业务和科技的深度融合是实施成功的有力保障数字化转型项目实施涉及到业务实施、数据实施和系统实施等三方面的密切配合、协同推进，业务和科技的深入融合是数字化转型项目实施的重要保障，必须从组织、人员、工作机制等方面实现上述融合。

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