《ThoughtWorks现代企业架构框架白皮书》学习笔记
企业架构规划 (enterprise architecture planning, EAP):通过对于企业架构的规划和设计,可以帮助企业构建整体的数字化策略,规划数字化项目,通过数字化的手段帮助其实现期望的战略目标和业务结果,形成企业的数字化顶层规划与设计,指导企业的数字化转型过程。
1.现代企业架构
1.1现代企业架构框架设计原则
• 战略与业务价值驱动:业务驱动 over 技术驱动
• 轻量敏捷化:持续改进 over 一次做对
• 可落地:从实践出发 over 从理论推导
1.2企业架构框架元模型的四个层次
• 业务架构层:如何抽离多业务线共享的能力,以避免重复投资?新业务如何基于企业能力快速组装上线,以支撑业务快速迭代创新?
• 应用架构层:在宏观规划层面,如何有效的划分和组织能力,如何划分 IT 系统的物理边界,以合理的布局更好地应对变化,在局部设计层面,如何在最大化复用效果的同时,保障对差异化需求的响应力?
• 数据架构层:如何适当拆分过于集中的分析类数据处理(摄取-加工-能力包装,数据仓库、数据湖、数据与AI平台、数据中台)职责,缓解规模化瓶颈
• 技术架构层:如何在富技术时代进行平台型技术架构设计
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2.业务架构
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业务身份建模的主要步骤
• 分析业务组合,提取业务身份要素维度(包括但不限于客户、产品和渠道)。
• 确定各业务身份要素维度对应的领域对象(包括领域对象的属性)。
• 确定领域对象各属性的取值条件规则,定义业务身份识别解析规则。
• 指定业务身份名称。
• 指定业务身份 ID。
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解决方案
是平台针对一类共性业务的端到端过程设计的能力模板;可基于该模板快速定制某个具体业务的特定能力,从而达到业务模式复用的目的。比如:虚拟物品交易解决方案。
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3.应用架构
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从业务架构到应用架构以及后续展开的数据架构,都秉承以领域对象设计作为架构的核心要素,跨越架构边界,使领域对象作为一条主线,串联起各个架构视图,也有利于保证各类架构的连贯和一致性。
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4.数据架构
数据架构不等于数据中台,数据中台是一种企业架构设计的整体结果,包含了不同视角(业务、应用,数据、技术),而数据架构是数据视角。
良好的数据架构规划和设计,为数据中台以及所代表的数据驱动运营、数据驱动业务都奠定了好的基础。
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5.技术架构
广义上的技术架构是一系列涵盖多类技术问题设计方案的统称,例如部署方案、存储方案、缓存方案、日志方案等等。
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技术架构中的复用涉及两个方面:
- 通过技术组件、平台提供可共享的技术服务
- 架构设计过程中产生的可重复利用的技术知识
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