数字化转型的精益方法与治理实践

### 数字化转型的精益方法与治理实践 在当今数字化快速发展的时代，企业的数字化转型面临着诸多挑战和机遇。从数据基础设施的构建到信息系统的实验性设计，再到精益敏捷的治理方法，每一个环节都对企业的成功转型起着关键作用。 #### 1. 数据模型与业务模型的现代化 在数字化转型中，打破信息系统的孤岛状态，确保数据能够在不丢失数字连续性的情况下流通至关重要。从人工智能的角度来看，需要一个适用于整个信息系统的开放模型。这个模型的开放性，即能够轻松适应数据丰富化的能力，对于捕获外部数据以及跟踪数据捕获的进展至关重要。 许多企业现有的数据模型已经过时，过于孤立，需要进行重塑。现代化和统一业务模型对于企业实现API暴露策略的全部价值也非常必要。仅仅通过REST API提供数据是不够的，还需要确保所有消费者基于相同的共享模型一致地理解信息。 #### 2. 数据基础设施的特点 信息系统首先是一个数据处理平台，数据基础设施是系统中专门处理数据的部分，涵盖了数据的捕获、存储、共享、移动和备份等领域。 ##### 2.1 数据湖的出现 指数型信息系统的一个重要发展是存储与使用的强解耦，数据湖概念在过去十年中应运而生。数据湖取代了数据仓库的原则，专注于以原始格式收集和保存数据，以应对数据爆炸带来的挑战，如更多的数量、更多的种类和更高的速度需求。数据湖更简单、更具可扩展性和灵活性，能够更快地适应新类型的数据。数据的规范化和格式转换工作由数据分析平台完成。根据安全、数据本地化、性能和可用性等要求，企业可以选择使用数据湖联盟而不是单一系统。 数据湖通过收集基础设施从多个内部和外部源获取数据。收集基础设施对数据传输流进行合理化、分组和简化，其中的存储库是共享业务数据的中介系统，保护和分离源系统。 ##### 2.2 基于变化构建 指数型信息系统的数据基础设施围绕变化构建，数据存储库逐渐被事件流所取代。除了处理数据库中“静态”数据的经典方法外，还出现了分析数据“动态”变化的方法，即冷处理（处理数据）和热处理（处理变化）。在快速变化的数字世界中，数据的“新鲜度”非常重要，这要求数据基础设施的工程设计考虑数据新鲜度的约束，控制数据传输、传播和同步的性能，并重新思考部分处理流程，采用事件流处理系统。 ##### 2.3 大规模分布式 数据基础设施大规模分布式的原因包括提高性能（减少延迟、增加带宽）和增强弹性（避免故障影响）。现代大规模分布式系统与传统信息系统的不同之处在于“CAP定理”，即无法同时实现一致性、高可用性和对网络分区事件的弹性。随着新的数据基础设施的发展，经典的事务/ACID模型的一致性正在转变为最终一致性，通过业务流程来表达一致性。事件流方法可以绕过CAP定理，因为它消除了存储带来的一致性问题。 以下是数据基础设施的主要特点总结表格： |特点|描述| | ---- | ---- | |数据湖|以原始格式收集和保存数据，更简单、可扩展和灵活，适应数据爆炸挑战| |基于变化构建|数据存储库被事件流取代，支持冷处理和热处理，强调数据新鲜度| |大规模分布式|为提高性能和弹性，面临CAP定理的挑战，一致性转变为最终一致性| #### 3. 用于实验的信息系统 信息系统直接参与实验文化。如果信息系统不鼓励实验，新解决方案的集成将变得困难。指数型信息系统需要开放和现代化，以轻松吸收软件创新的持续流动。 指数型信息