1.4.3 数字化工程建设的能力保障

数字化工程建设的能力包括以下四个方面：

1.新兴技术应用能力

新兴技术对数字化转型的重要程度不言而喻，企业如果想在数字化转型中获得先机，关键就在于提高新兴技术的应用能力。首先，企业需要时刻保持对新兴技术的敏感度。新兴技术层出不穷，企业需要持续关注新兴技术的现状与趋势。其次，企业要及时评估新兴技术对业务的影响。最后，企业要能够应用新兴技术并给自身带来利益。如何应用新兴技术并不只是技术层面的问题，还要考虑如何将业务与技术完美地融合在一起。

企业可以通过下列途径提高新兴技术应用能力：①成立新兴技术应用实验室，该实验室由专业知识横跨业务与技术领域且能够快速学习的人员组成，负责推进新兴技术在组织内的实施。②投入资金鼓励新兴技术应用的尝试。每年度设立一定的预算来支持新兴技术应用的尝试，快速判断方案是否具有可行性，是否能够给企业带来新的机会。③在合适的时机以合适的节奏推广新兴技术的应用。根据企业自身的业务状况，冷静地判断和决策，找到实施的最佳切入点和时机，推进新兴技术在产品、服务与运营中的应用。

2.企业架构能力

数字化转型离不开信息系统的支撑。信息系统能否快速适应业务的变化，除了管理方法，最大的影响因素便是企业架构。先进的架构能够克服传统“竖井式”（也称“烟囱式”）架构的明显缺点：①效率低、成本高；②浪费严重、抑制创新；③维护难、扩展性差；④数据难以共享，数据的价值难以体现。

对于适合数字化时代快速变化的企业架构，《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实战》一书提供了很好的参考：2015年年底，阿里巴巴集团对外宣布全面启动阿里巴巴集团2018年中台战略，构建符合DT（Data Technology）时代的更具创新性、灵活性的“大中台、小前台”组织机制和业务机制，即作为前台的一线业务会更加敏捷、更加快速地适应瞬息万变的市场，而中台将集合整个集团的运营数据能力、产品技术能力，对各前台业务形成强力支撑。

这种“大中台、小前台”组织机制和业务机制的架构的主要好处体现在：①服务共享可重用；②服务提升效率，赢得时间；③服务助力试错和创新；④服务会不断地积累和丰富；⑤数据能够真正发挥作用。

构建共享的服务需要一套服务化的框架来支撑，相比中心化ESB（企业服务总线）的服务框架，分布式的服务框架更为适合支撑起微服务架构模式。对比单体架构来说，这样的水平扩展可以在很大程度上提升系统的能力，同时提升基础设施的利用率，减少浪费。

在构建架构能力方面，企业可参考如下建议：①企业架构的搭建与企业的结构应相匹配；②企业应该标准化“服务”的使用原则；③企业应该形成“服务”的关系图谱，并配合工具自动校验；④建立配套的“服务”注册和管理系统，能够自动化地生成“服务”间的关系图谱，并自动校验代码中的使用是否完整；⑤合理定位并开展有针对性的运维。

3.数据分析能力

数字化时代是获取数据并将其转化为洞察力的时代，数据是当之无愧的核心，而数据分析能力则决定了企业能否发挥数据的价值。强大的数据分析能力可以使企业：①洞察客户需求，提升客户体验；②把数据智能嵌入产品与服务中；③优化组织运营；④充分提升人与人之间的协作。

数据分析能力的构建必须引起企业的高度重视。数据分析能力的构建包括下列内容：①各类型数据的加工整理；②各类工具的组合使用；③数据分析算法的熟练应用；④数据分析深入运营与决策；⑤数据分析与业务深度结合；⑥专业数据分析团队的组建。

在数据分析能力的构建上，企业可以尝试：①在企业内部搭建数据平台；②形成“以数据说话”的企业文化；③借助外部力量，如借助外部数据，借助外部专家和专业的数据分析机构。

4.数据安全能力

尽管数据是企业最重要的资产之一，但对于保护数据安全，大多数企业却做得并不完善，由于忽视数据安全而给企业带来难以挽回的损失的案例比比皆是。

为了构建数据安全能力，企业需要从业务范围内，从数据全生命周期的角度出发，开展对数据安全的保障工作。国家标准GB/T 37988—2019《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》给出了一个非常好的参考框架，如图1-6所示。它基于组织机构的数据生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具以及人员能力四个安全能力维度，对组织机构的数据安全能力成熟度进行分级评估。

数据安全能力成熟度模型架构不仅可以用于企业对自身数据安全能力的评估，也间接给出了企业建设数据安全能力的路线图，以及在数据生命周期的各个阶段保障数据安全的具体要求和实践，对企业具有非常重要的借鉴意义。

在数字化时代，数据安全是事关企业生死存亡的大事，绝不容忽视。针对构建数据安全能力：①数据安全应当引起全员的重视。不仅是管理层，企业内的所有人员都应该重视数据的安全。数据泄露往往伴随着淡薄的数据安全意识。②全面建设数据安全能力。企业建设数据安全能力应从组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个关键能力维度进行，不可偏颇。③数据使用应当安全而灵活。企业不能为了安全而放弃数据使用的灵活性。企业可以使用生物识别这类灵活的技术手段，通过防止数据被冒用来保证数据的安全。

图1-6 数据安全能力成熟度模型架构