技术赋能：数字化转型的基石

不同业态、规模和技术能力的企业，其数字化转型过程的步骤和关键节点有所不同，因而容易出现局部繁荣和全局收益不明显的现象。同时，数字化的理念正在经历颠覆式的发展，由方法论下沉到实践，又通过实践对方法论不断进行补充。因此，数字化转型对技术的要求越来越高。

本书从技术共享、成熟度模型、核心技术体系、场景赋能等方面，对技术赋能企业数字化转型进行全局描述，并辅以案例说明。本书还涵盖大量的数字技术体系和管理方式，以帮助读者快速掌握相应的数字工具和技术方法。

本书既适合具有一定IT基础、有志在企业内部实践数字化转型的技术管理者和企业管理者阅读，也适合数字化转型过程中各个能力子域的执行者参考。

顾黄亮，畅销书《DevOps权威指南：IT效能新基建》作者、中国商联专家智库入库专家、国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟（NIISA）智库专家委员会副主任委员、江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家、企业数字化转型IOMM委员会特聘专家、江海职业技术学院客座讲师、财联社鲸平台智库入库专家、中国信通院可信云标准特聘专家、中国信通院低代码/无代码推进中心特聘专家、腾讯云TVP、阿里云MVP、《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》和《企业IT运维发展白皮书》核心作者、TWT容器云职业技能大赛课程出品人。曾担任多个技术峰会演讲嘉宾，拥有丰富的企业级DevOps实战经验，专注于企业IT数字化转型和落地，致力于企业智慧运维体系的打造。

牛晓玲，DevOps标准工作组组长、DevOps 国际标准编辑人。长期从事开发运维方面的相关研究工作，包括云服务的运维管理系统审查等。参与编写《云计算服务协议参考框架》《对象存储》《云数据库》《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》系列标准，以及Cloud Computing-Requirement for Cloud Service Development and Operation Management 国际标准、《云计算运维智能化通用评估方法》等标准共20余项。参与多篇白皮书、调查报告的编制工作，包括《企业IT运维发展白皮书》《中国DevOps现状调查报告（2019）》《中国DevOps现状调查报告（2020）》《中国DevOps现状调查报告（2021）》等。参与50余个项目的DevOps能力成熟度评估，具有丰富的标准编制及评估测试经验。

车昕，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所政企数字化转型部高级业务主管，主要从事企业数字化转型成熟度模型IOMM、可信数字化服务、数字基础设施一体化云平台、中台系列、低代码/无代码、安全生产、智慧运营等领域的技术研究和转型咨询规划，负责制定相关标准、开展评估测试、组织技术实践交流等工作。

l 以实践为导向，从技术管理者和标准组织者的角度解答：技术在数字化转型中的定位是什么？技术组织应如何支撑企业数字化转型？

l 紧扣企业数字化转型成熟度模型IOMM标准，介绍数字化转型的理论、具体方法（DevOps、科技管理和技术体系等），以及大数据、云原生、数字孪生等技术案例。

l 聚焦于技术支撑和能力框架、数字化转型中的核心技术、技术管理者需要具备的能力，帮助读者构建数字技术知识结构。

在过去的一年多时间里，我和众多行业专家展开过关于科技数字化的讨论，讨论的问题大多是：技术在数字化转型中的定位是什么？技术组织如何支撑企业数字化转型？技术组织应该怎么做，做什么，从哪个方向入手？

带着这些问题，我进行了深入的思考，同时与本书的另两位作者牛晓玲女士和车昕女士进行了深入的讨论。我们分别从技术管理者的角度和标准组织者的角度对上述问题给出了解答和阐述，这促成了本书的诞生。

在传统的数字化转型项目建设中，企业的技术管理者通常优先着眼于交付能力——如何在企业中实现业务需求的快速交付，让业务需求更好、更快、更安全地上线。我认为，技术管理者的这种思维方式是较为初级的交付思维。在这种思维下，技术组织和业务组织之间会产生一道鸿沟，从而忽略用户体验和用户满意度，最终影响基于业务需求而形成的产品在市场中的表现，甚至影响企业的商业模式。

技术管理者需要具备技术运营的思维。所谓技术运营，是指将技术与业务运营、企业运营的思维进行一致性对齐，将产品交付转变为价值交付，将流程驱动转变为数字驱动，将技术资源转变为运营资源，将业务价值转变为企业价值。总之，技术运营的目标需要与企业目标相匹配。

全球知名的咨询公司普华永道在2016年对2000多家企业进行了调研，结果显示：大部分企业正在进行数字化转型或着手准备数字化转型，但依旧存在很多问题，主要有业务和技术之间协同的问题、管理和服务之间转型的问题。

1. 业务和技术之间协同的问题

业务需求是企业运营的根本，技术实现为业务需求提供支撑。业务和技术协同不畅是企业数字化转型过程中的核心问题，这充分体现在技术人员的业务沉淀不够、技术选择不能贴近业务场景等方面。同时，业务人员对数字技术和工具的了解不够全面，导致数字技术无法发挥作用。

2. 管理和服务之间转型的问题

传统的IT系统重点解决企业管理和业务运营的问题，满足企业正常展业的需求。而数字化转型是在企业管理和业务运营之外，更加强调触达用户的重要性。因此，企业数字化转型的根本目的是服务客户，企业管理者的思维需要从“重管理”向“重服务”转变。

企业数字化转型并没有一个完整模板，也没有一个合理的解决路径，但有一些可供参考的方法论。技术管理者应该根据企业的实际情况，选择合适的数字技术，循序渐进地推进数字化转型；帮助其他部门理解数字化的作用和趋势，从意识上为转型做好铺垫；通过数字系统的建设、数字意识的培训等工作，为其他职能部门赋予数字化能力；连接企业中的各种资源、方法和技术，让IT组织成为企业数字化转型的调度中心；帮助企业管理者对未知领域和战略方向进行探索。

数字化并不是一个新名词，它是对过去几十年管理创新的延续，也是未来几十年技术创新的趋势。从信息化、网络化、数据化到智能化、生态化，这是数字化不断演进的过程。目前，很多企业在以不同的方式开展数字化转型，这对技术管理者来说是一种考验。数字化不仅影响着企业的管理方式和业务运营模式，还影响着组织内部协同和企业战略推进之间的关系。因此，企业的数字化转型需要更全面和系统，并需要更稳定、高效和全面的技术支撑。

本书结构

本书共分为10章，主要内容如下。

第1章“数字化转型的意义”。本章介绍数字化转型的意义，包括企业面临的数字化转型机遇和挑战、数字化转型的核心要素。通过学习本章，读者可以全面了解数字化转型的知识体系，如数字化转型广义和狭义的定义、企业数字化转型的场景，以及不同行业的企业面临的数字化转型挑战。

第2章“技术在数字化转型中的定位”。本章介绍技术在数字化转型中的定位，包括技术在数字化转型中能为企业带来什么价值、技术在数字化转型过程中的痛点、技术与数字化转型的关系、技术在数字化转型中的实施部署。本章可以帮助读者理解技术的价值效益和赋能效益、技术与数字化场景的关系、技术与数字化生态的关系，以及技术在数字化转型中的六个实施步骤。

第3章“常见的数字化转型能力框架和成熟度评估模型”。本章介绍常见的数字化转型能力框架和成熟度评估模型，包括德勤和第四范式的数字化转型能力框架、企业数字化转型总体思路和能力评估框架、数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）。读者可以了解企业数字化能力等级和能力域的成熟度考核细则，以及常见的能力框架和成熟度评估模型之间的区别。

第4章“数字化转型中的核心技术”。本章介绍数字化转型中的核心技术，包括混合云技术、低代码技术、大数据技术和企业架构。混合云技术部分包括基本概念、主要功能、数据架构及应用场景；低代码技术部分包括基本概念、开发模式、核心架构和价值；大数据技术部分包括采集技术、处理技术、存储、分析和平台架构；企业架构部分包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。

第5章“数字化转型中的DevOps”。本章介绍如何在数字化转型中推进DevOps，包括DevOps的概念、数字可视能力、科技左移能力、数字运营能力、弹性合作能力、数字风险能力。读者可以站在技术管理的角度，以DevOps的实施推进为契机，逐步推进科技组织实现科技数字化转型。

第6章“数字化转型中的科技管理”。本章介绍如何在数字化转型中进行科技管理，包括科技管理的模式，以及向上管理、知识管理、用户管理、数字变革管理、数字价值流管理的方式。通过学习本章，读者可以了解科技管理的核心能力，以及科技在数字化转型过程各个阶段的作用。

第7章“数字化转型过程中需要厘清的几个关系”。本章主要介绍数字化转型过程中规划和建设的关系、产品和能力的关系、存量和增量的关系、技术和规则的关系、竞争和生态的关系。通过学习本章，读者可以了解数字化转型中的规划逻辑、数字产品的需求路径、技术路线的选择方式，以及数字生态的建设方法。

第8章“数字化转型过程中的典型技术方案或产品”。本章主要介绍阿里巴巴云原生分布式技术的应用案例、腾讯的数字化转型案例、优维科技的低代码平台、优锘科技的数字孪生平台，供读者尤其是技术管理者在数字化转型过程中参考。

第9章“中台架构体系”。本章主要介绍中台架构体系在数字化转型过程中的演变过程、中台架构体系的服务方式，帮助读者了解中台架构的关键能力，如扩展即服务、计算即服务、知识即服务、开放即服务。

第10章“数字化转型过程中的技术要素”。本章主要介绍数字化转型过程中的技术治理、技术创新和技术共享。通过学习本章，读者可以了解技术治理的模式、技术创新的场景和过程，以及常见的技术共享方式。

本书的读者受众为：企业级数字化转型的推动者、数字化转型过程中各个能力子域的执行者。

读者在阅读本书后会有以下收获：全面理解技术在数字化转型中的定位、技术路径和价值，能够选择和构建合适的数字化技术体系，能够衔接DevOps体系和数字体系，能够厘清数字化转型过程中的各种管理方式，能够利用多种案例和成熟度评估模型对技术赋能进行度量和优化。

内容特点

1．内容丰富，覆盖全面

本书紧扣企业数字化转型成熟度模型IOMM标准，在顶层设计上本着“以始为终”的原则，对科技数字化的全局知识体系进行展开介绍，覆盖面较广。为了让本书通俗易懂，我尽可能做到讲解深入浅出，除了介绍理论，还介绍了数字化转型的具体方法及案例。在方法层面，分别阐述了DevOps、科技管理及技术体系；在案例层面，介绍了常用的大数据技术、云原生技术及数字孪生技术，以便于企业数字化转型过程中不同层次的参与者进行理解。

2．结构清晰，条理分明

本书从数字化转型的意义、定位、常见的框架和模型等方面出发，为读者呈现全面的知识体系，引出数字化转型的价值及技术管理者需要具备的能力，并从科技的角度讲解数字化转型的核心技术，帮助读者构建全面的数字技术知识结构。本书重点聚焦于技术支撑和能力框架，在讲解上针对每个细节给出了丰富的插图及注意要点，并融入了作者多年来积累的思考技巧及心得，对现有的技术管理知识体系进行了补充，具有很高的参考价值。

3．以实践为导向

本书在重点章节中对案例或最佳实践的方式进行讲解，阐述了技术和数字化转型的关系、技术在数字化转型过程中的定位、技术在数字化转型过程中的痛点等关键问题。在数字化转型的背景下，本书指出了企业应该通过对业务架构和IT架构的重新设计和实施，完成整体的数字化转型。

01 数字化转型的意义

1.1 企业面临的数字化转型机遇

1.1.1 数字化的几个定义

1.1.2 数字化转型的几个定义

1.1.3 从技术管理的角度理解数字化和数字化转型

1.2 企业面临的数字化转型挑战

1.2.1 数字素养

1.2.2 企业数字化转型中常见的挑战

1.2.3 传统制造型企业面临的挑战

1.2.4 金融企业面临的挑战

1.2.5 贸易企业面临的挑战

1.2.6 互联网企业面临的挑战

1.3 数字化转型的核心要素

1.3.1 以结果价值为导向的漫长过程

1.3.2 以业务场景、商业模式为依托，实现数据驱动

1.3.3 企业级的全局转型

1.3.4 形成数字生态

1.3.5 数据自服务

1.3.6 数据互联

1.3.7 智能服务

02 技术在数字化转型中的定位

2.1 技术在数字化转型中能为企业带来什么价值

2.1.1 技术的价值效益

2.1.2 技术的赋能效益

2.2 技术在数字化转型过程中的痛点

2.2.1 技术伦理

2.2.2 数字技术是IT技术的延伸

2.2.3 过早的技术投入

2.2.4 无法持续地进行技术投入

2.3 技术与数字化转型的关系

2.3.1 技术与数字场景的关系

2.3.2 技术与数字生态的关系

2.4 技术在数字化转型中的实施步骤

2.4.1 以云计算技术为底座

2.4.2 以数字规划为起点

2.4.3 以数字技术为核心

2.4.4 以数字能力为导向

2.4.5 以数字要素为支撑

2.4.6 以数字生态为目标

03 常见的数字化转型能力框架和成熟度评估模型

3.1 德勤和第四范式的数字化转型能力框架

3.1.1 企业智能化转型的三个步骤

3.1.2 数字技术的演进路径

3.1.3 智能化在数字化转型阶段的价值

3.1.4 智能化建设中的挑战

3.1.5 “1+N”的含义

3.1.6 企业智能化转型的能力框架

3.1.7 智能化企业成熟度的五个阶段

3.2 企业数字化转型总体思路和能力评估框架

3.2.1 数字化转型的总体思路

3.2.2 数字化转型的核心任务

3.2.3 企业数字化能力评估维度

3.2.4 企业数字化能力等级

3.3 数据管理能力成熟度评估模型

3.3.1 DCMM简介

3.3.2 DCMM的能力域和能力项

3.3.3 DCMM的成熟度评估等级

3.3.4 能力域的成熟度考核细则

3.3.5 DCMM和其他数据管理框架的区别

04 数字化转型中的核心技术

4.1 混合云技术

4.1.1 云计算的基本概念

4.1.2 混合云的基本概念

4.1.3 混合云的主要功能

4.1.4 混合云的数据架构

4.1.5 混合云在数字化转型过程中的价值

4.1.6 常见的混合云应用场景

4.2 低代码技术

4.2.1 低代码的基本概念

4.2.2 低代码开发模式和传统开发模式的区别

4.2.3 低代码平台的核心架构和技术

4.2.4 低代码技术在数字化转型过程中的价值

4.3 大数据技术

4.3.1 大数据技术的基本概念

4.3.2 大数据采集技术

4.3.3 大数据处理技术

4.3.4 大数据存储

4.3.5 大数据分析

4.3.6 大数据平台架构

4.3.7 大数据平台的核心工具介绍

4.3.8 大数据平台的构建原则

4.4 企业架构

4.4.1 业务架构

4.4.2 应用架构

4.4.3 数据架构

4.4.4 技术架构

05 数字化转型中的DevOps

5.1 什么是DevOps

5.1.1 DevOps与企业及IT组织的关系

5.1.2 DevOps究竟是什么

5.2 数字可视能力

5.2.1 DevOps和数字化的关系

5.2.2 数字可视在数字化转型中的作用

5.3 科技左移能力

5.3.1 科技新基建的左移加速数字化转型

5.3.2 应用现代化的左移加速数字化转型

5.3.3 科技数据输出的左移降低决策风险

5.4 数字运营能力

5.4.1 DevOps在IT领域内的技术运营

5.4.2 DevOps在业务领域内的技术运营

5.5 弹性合作能力

5.5.1 DevOps文化中的弹性合作

5.5.2 数字运营中的弹性合作

5.5.3 弹性合作的方式

5.6 数字风险能力

5.6.1 DevOps过程中的数字风险

5.6.2 数字化转型过程中的数字风险

06 数字化转型中的科技管理

6.1 管理模式

6.1.1 科技管理的核心能力

6.1.2 科技管理的资源调配和供给

6.2 向上管理

6.2.1 改变业务模式

6.2.2 增强管理方式

6.2.3 拥抱业务体验

6.2.4 辅助管理决策

6.3 知识管理

6.3.1 知识管理的概念和范畴

6.3.2 显性知识和隐性知识

6.3.3 知识管理过程中的数字关联

6.4 用户管理

6.4.1 数字化转型过程中的“用户”类型

6.4.2 用户管理的核心要素

6.4.3 用户管理的方式

6.5 数字变革管理

6.5.1 科技在数字化转型中的作用

6.5.2 数字变革的方式

6.6 数字价值流管理

6.6.1 传统的IT价值流

6.6.2 数字价值流

6.6.3 技术管理者如何构建数字价值流

07 数字化转型过程中需要厘清的几个关系

7.1 规划和建设

7.1.1 规划的逻辑

7.1.2 数字化转型规划的类型

7.1.3 数字化转型建设的特征

7.2 产品和能力

7.2.1 数字产品的需求路径

7.2.2 数字产品的投入

7.2.3 数字产品的能力

7.3 存量和增量

7.3.1 存量和增量的边界

7.3.2 存量的数字化

7.3.3 增量的数字化

7.4 技术和规则

7.4.1 技术是数字化转型的基础

7.4.2 规则是数字化转型的关键

7.5 竞争和生态

7.5.1 竞争和生态的本质

7.5.2 数字化转型的竞争关系

7.5.3 数字化转型的生态关系

08 数字化转型过程中的典型技术方案或产品

8.1 阿里巴巴云原生分布式技术重塑银行核心系统

8.1.1 金融核心系统分布式转型变革

8.1.2 金融业务新方向呼唤技术“供给侧改革”

8.1.3 云原生分布式核心系统的能力体系

8.1.4 云原生分布式核心系统的建设模式

8.1.5 云原生分布式核心系统转型的价值

8.2 腾讯数字化转型案例

8.2.1 技术赋能：用组织进化构建技术壁垒

8.2.2 技术赋能头部医疗零售企业，具备“自治、自决、自动”的能力

8.2.3 技术赋能中小型银行，加速软件构建数字化新引擎的能力

8.3 优维EasyMABuilder平台的低代码能力

8.3.1 EasyMABuilder产品介绍

8.3.2 EasyMABuilder低代码平台的最佳实践

8.3.3 全景式资源蓝图，规避信息孤岛与数据冲突

8.4 优锘森工厂的数字孪生能力

8.4.1 优锘森工厂平台介绍

8.4.2 优锘科技的数字化转型背景与挑战

8.4.3 优锘一站式数字孪生可视化平台解决方案

8.4.4 优锘数字化转型的推进策略

09 中台架构体系

9.1 中台架构体系的演变过程

9.1.1 中台架构体系的分类

9.1.2 服务对象的演变

9.1.3 中台生态的演变

9.1.4 中台演变的方式

9.2 中台架构体系的服务方式

9.2.1 扩展即服务

9.2.2 计算即服务

9.2.3 知识即服务

9.2.4 开放即服务

10 数字化转型过程中的技术要素

10.1 技术治理

10.1.1 技术治理的视角

10.1.2 技术治理的模式

10.2 技术创新

10.2.1 技术创新的场景

10.2.2 技术创新的过程

10.2.3 技术创新的路径

10.3 技术共享

10.3.1 技术共享的重要性

10.3.2 常见的技术共享方式