摘要：思维框架的核心由两条相互支撑的主线构成：认识事物和解决问题。认识事物需要通过系统化的信息收集、多维度的分析验证来建立结构化的认知模型，这包括对事物本质属性的把握、相关要素的关联分析以及发展规律的总结归纳。而解决问题则遵循从问题定义、原因分析到方案设计、实施验证

Hello，大家好，我是人月聊IT。

今天这篇文章准备和大家聊下企业在数字化转型过程中，对于数字化相关工作从业者应该如何构建数字化思维体系。

1. 思维框架与逻辑

思维框架的核心由两条相互支撑的主线构成：认识事物和解决问题。认识事物需要通过系统化的信息收集、多维度的分析验证来建立结构化的认知模型，这包括对事物本质属性的把握、相关要素的关联分析以及发展规律的总结归纳。而解决问题则遵循从问题定义、原因分析到方案设计、实施验证的闭环逻辑，强调在动态环境中持续优化解决方案的有效性。

这两条主线通过"学习-实践-复盘"的循环过程不断迭代优化。学习阶段侧重知识的系统化吸收，实践阶段强调理论的应用转化，复盘阶段则通过效果评估和经验沉淀完成认知升级。这个过程形成动态提升的认知体系，使思维活动既保持开放性又具备方向性。

在纵向维度上，核心是资料库-》知识库-》经验库-》方法模式库的知识进化层级。思维发展呈现明显的三阶段递进特征：最初是碎片化的资料收集，表现为信息的随机获取和分散存储；逐步形成体系化的知识库，实现信息的分类整合和关联构建；最终提炼为可重复使用的方法模式库，完成从具体经验到抽象方法的跃升。

这个过程既包含静态的知识积累（如分类存储框架的建立），也涉及动态的应用转化（如情景化的模式匹配），二者有机结合最终构建出知行合一的完整思维体系。这个思维框架是我们构建数字化思维的基础逻辑。

2. 数字化核心三要素

要谈数字化思维构建，自然要从数字化底层逻辑和数字化核心要素展开。对于底层逻辑我在前面谈到过，数字化核心是实现现实世界和数字世界的高度融合统一，通过数字化技术来实现现实世界到虚拟世界的数字映射，并通过数字升级构建数字技术驱动现实世界。

而数字化的核心要素即连接，数据和智能。通过连接和协同产生数据，数据驱动业务，大量数据积累最终产生智能。

对于连接要素正在发生质的飞跃，突破传统时空限制，从企业内部局域网扩展到包含供应商、客户、合作伙伴的产业协同网络，连接带宽和实时性都得到指数级提升。而数据要素经历了根本性的角色转变，从业务附属品升级为驱动核心，通过多维度关联分析和深度挖掘产生颠覆性的业务规则和创新洞见。智能要素则是量变到质变的结果，依托机器学习、大模型，AIGC等新技术实现从辅助决策到自主执行，自我智能化优化能力的跨越。

这三个要素形成完整的价值闭环：无处不在的连接网络持续产生海量数据，数据通过清洗、整合、分析转化为业务洞察，这些洞察优化业务流程和决策质量，改进后的业务又反哺数据积累，最终通过算法模型的持续训练实现智能化升级。这个闭环彻底重构了传统IT"业务驱动IT"的被动逻辑，建立起"数据驱动业务"的全新范式，使企业从经验驱动转向数据驱动。

特别值得注意的是，这三个要素的协同效应远超单一要素的简单叠加。当连接密度达到临界点、数据积累突破阈值时，系统会自发涌现出新的智能特性，这种非线性跃迁是数字化转型最显著的特征。因此企业需要同步推进三要素建设，避免出现明显的短板效应。

3. 连接思维

信息化时代，在传统的人、事、物三者之间增加了一个信息系统，通过信息系统更好地作为枢纽完成了三者之间的协同，实现了信息流、物流、资金流等的融合统一。然而，在这一阶段，推动连接的主体仍然是人。人们在 IT 系统中录制单据、审核单据、查询信息，IT 系统仅仅是支撑业务和沉淀最终数据的工具。

企业端到端的业务价值流和价值交付过程，需要的是业务部门和业务单元的连接完成；而业务单元的连接协同需要的是IT系统的连接和集成来完成。没有连接那么只能阐述一个个业务孤岛，系统孤岛和数据孤岛。

传统信息化时代的连接是人驱动业务流程，业务流程驱动数据产生，数据是业务执行的附属品。而数字化时代的连接是物联网自动采集数据，并对数据进行及时的分析处理，做出相应的调度指令驱动人执行。这才是数字化时代数据驱动的核心，新的业务模式本质是构建在万物互联的连接和数据间的连接基础上的。

除了上面我谈到的连接的类型扩展到万物互联，连接的驱动力从流程和人驱动转变到数据驱动外。更加重要的是连接的范围边界出现变化。

如上图，企业连接范围的扩展本身也分了几个阶段。从最早的企业内部的各个业务单元的连接，企业内部的三流协同，再到企业到消费者的连接和直接触达，再到企业整个供应链的连接和产业协同。连接里面有另外一个重点就是直接触达，减少中间环节，这个也是需要重点能够呈现的内容。

其次，从信息化和数字化的建设进程来看连接范围的扩展。

第一阶段是基础连接，主要是企业内部实现人与人、人与物之间的简单信息交换，典型如早期的ERP系统和OA系统。同时横向围绕核心的从商机到订单，从订单到交付价值链流程打通；而纵向则以MES，CIM为核心的智能制造系统进行集成和打通。

第二阶段是扩展连接，将连接范围从企业内部流程延伸至消费互联和产业互联，形成跨组织的协同网络，如供应链生态协同平台，直接触达客户的电商一体化平台等；实现上下游完全整合的产业生态平台等。

第三阶段是智能连接，通过物联网、数字孪生等技术对现实世界进行完整建模，实现物理实体与数字镜像的实时互动。

这种连接的根本目的是构建高效的协同网络和价值生态。通过5G、边缘计算等技术，连接正在突破时空限制，实现毫秒级的实时交互和按需服务。同时，连接对象也从简单的信息交换升级为包含状态监测、行为预测、需求感知等多维度的数字映射，为业务创新提供丰富场景。真正让连接为价值创造服务。

4. 数据思维

数据思维是一种利用数据来进行思考、分析和决策的思维方式。它强调基于数据和事实的证据来支持决策，而不是仅仅依赖直觉或经验。在传统信息化阶段实际已经有数据思维，但是数字化阶段我们更加强调数据驱动业务的新思维模式。数据不仅仅是用于管理决策，而是数据可以围绕价值链，实时驱动业务运作并创作价值。

数据思维标志着数字化与信息化的本质区别，代表着企业运营逻辑的根本转变。在传统信息化阶段，数据仅是业务运作的副产品，主要用途是事后记录和统计分析；而在数字化阶段，数据成为核心生产要素和创新源泉，直接参与价值创造的全过程。

包括我在前面文章也谈到过。传统企业数字化转型是企业基于数字技术这个底座，应用数据和算法，通过运营+服务来进行了企业商业模式的创新或变革。

当数据积累到一定规模时，通过跨域关联分析和机器学习，可以发现传统方法难以察觉的业务规律，这些规律又能反过来重塑业务流程和决策机制。

数据思维的重点突破在于其驱动方式的升级：初级阶段支持运营监控和描述性分析，中级阶段实现预测性分析和决策优化（类似下图中的电商平台的推荐引擎功能实现），高级阶段则能直接驱动业务流程再造和商业模式创新。

比如通过数据中台建设，企业可以实现数据的资产化和服务化，将分散的数据资源转化为统一的数据服务能力，为业务创新提供持续动力。例如零售企业通过整合线上线下数据，构建统一的客户画像，实现精准营销和个性化服务。

数据价值的释放需要完整的数据治理体系和数据技术底座建设：比如在技术层面建立采集、存储、处理的全链路能力，在管理层面制定质量标准和使用规范，在文化层面培养全员的数据意识和应用能力。只有三者协同，才能确保数据在安全可控的前提下发挥最大价值。随着数据要素市场的成熟，数据资产的价值评估和流通交易将成为企业新的竞争力来源。

5. 架构思维

架构思维的核心实际是系统思维，因此谈架构思维的时候我将其放到一起来谈。架构思维不是简单的架构规划设计，而是需要将架构设计思想转变为指导数字化转型的核心思维。

在数字化转型中，我们经常会采用企业架构作为核心的规划方法。企业架构作为数字化转型的蓝图工具，包含四个相互关联的核心维度：业务架构定义价值链和业务流程，数据架构规范信息资产，应用架构设计系统功能，技术架构提供基础设施。这种多维建模方法既能描述现状"As-Is"，又能规划未来"To-Be"，确保转型过程中的系统性和一致性。

架构思维首先体现为模型思维，通过抽象建模实现现实世界与数字世界的精确映射。业务架构中的流程模型、数据架构中的实体关系模型、应用架构中的组件模型，都是不同抽象层次的表达方式。其次体现为系统思维，理解各组件间的关联关系与约束条件。例如微服务架构中，服务拆分既要考虑功能内聚性，又要评估调用链路性能。

包括我原来专门写过一篇架构思维文章。

其中就谈到。架构思维的核心仍然是系统思维，考虑的是组件拆分，包括拆分后组件之间的集成和依赖关系。具体架构方法包括了分解，集成，抽象，复用，分层，模式匹配等。

采用架构思维可以避免数字化转型的碎片化问题，而是要将企业数字化转型中涉及到的战略，组织，业务，数据，IT，技术多个方面的内容作为一个整体综合考虑，理清相互集成和依赖关系，寻找整体最优解。架构思维帮助企业在保持系统灵活性的同时，确保整体架构的演进方向符合战略目标。典型的架构治理包括标准制定、合规检查和技术雷达等机制。

6. 敏捷思维

对于敏捷首先可以参考SAFe企业敏捷框架。因此这里谈的敏捷的概念扩大了，不仅仅是传统软件开发里面的敏捷，而是上升到整个组织级的敏捷能力。

对于企业敏捷可以参考 Scaled Agile Framework (SAFe)框架，这是一个大规模敏捷框架，它不仅包括团队敏捷，还包括了价值流、投资组合、项目集等层级的敏捷管理方法和架构。常规的敏捷框架适用于中小型项目团队，而且不具有扩展性。基于常规的敏捷框架，SAFe 定义了一个可扩展的敏捷框架模型，它适用于大型团队的合作开发，可以帮助提高团队之间的协作性，降低团队管理的复杂性。

包括我前面在谈数字化转型规划设计的时候也谈到，最好的方式仍然是基于敏捷的思路，以垂直业务场景切入，参考业界标准和最佳实践，以价值流为导向，识别和定义业务能力地图，并基于业务能力快速落地。

再简单点来说SAFe可以看做是企业级的Srum+DevOps+项目组合管理方法论整合。即通过敏捷的方法从项目组合管理一直拉通到最终的敏捷项目执行。

敏捷思维强调以最小可行产品(MVP)快速验证业务价值，其核心是"构建-测量-学习"的反馈循环。不同于传统瀑布式开发的大规模投入，敏捷方法将大型项目拆解为2-4周迭代的交付单元，每个迭代都产出可演示、可度量的业务成果。这种增量迭代和可视化的规划建设思路，可以极大地减少企业数字化转型过程中的成本和时间损耗，降低试错成本。

因此敏捷思维不应该仅仅局限在传统的Scrum敏捷开发，而是应该上升到整个企业级和组织级的规模化敏捷。类似敏捷开发中的可视化白板，短周期迭代，站立会议，迭代回顾和持续改进等最佳实践同样适用整个数字化组织。

注意敏捷不是简单的流程变革。真正的敏捷转型需要同步推进技术实践（如测试驱动开发）、管理方法（如精益需求管理）和文化建设（如赋能团队）。调研显示，完整实施敏捷工程实践的企业，其交付效率比部分实施企业高出3-5倍。

7. 去中心化思维

去中心化思维在组织和技术层面呈现双重特征。组织上，它推动科层制向网状结构转型，建立跨部门的虚拟团队和赋能型领导。去中心化不是消除中心，而是构建多中心协同网络。这种架构显著降低信息传递损耗，某金融企业实施后，跨部门需求响应时间从2周缩短至2天。关键是要建立标准化接口和治理框架，避免出现新的信息孤岛。

在凯文凯利的经典书籍《失控》中谈到，失控之本质并不是没有控制，而是一种高度的自我控制，自我调节，自我进化。一种分布式和自下而上的网格状模型。不论是书里面谈到的蜂群还是雁群，实际都在强调一个重要概念即：

群体体现出来的高度自治和自我进化特征。这个群体本身没有强控制的中心节点，每一个次级单位都高度自治，同时次级单位之间直接点对点连接形成一个网状结构。

章鱼作为无脊椎动物，章鱼拥有巨量的神经元，但60%分布在章鱼的八条腿（腕足）上，脑部仅有40%。章鱼在捕猎时异常灵巧迅速，腕足之间配合极好，从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的多个小脑+一个大脑。

简单来说就是小脑本身高度自治，能够独立完成相关捕食等任务，但是各个触角的小脑本身又不是离散的，而是受到大脑控制中心控制。小脑既可以完全独a立自治的完成觅食动作，同时又能够在大脑控制下进行群体作战。这样当出现大的反抗强的食物时，大脑发出统一的行动指令，所有的触角都会集中在一起来对付，形成统一的调度和协同，构建一个更具战斗力的作战群体。

章鱼模式实际在告诉我们一个关键点，即并不是没有控制中心，而是控制中心仍然存在，但是各个独立触角仍然是可以独立运作的高度自治组织。这正是我们在构建数字化时代组织架构必须参考的关键内容。

包括我一次在华南CIO大会上分享也谈到，在新的数字化转型趋势下，IT组织架构本身也需要进行调整，即将传统的基于ERP为核心的应用系统下沉为企业底层后台能力中心。而围绕具体的市场需求和业务场景来构建上层的多个业务人员+IT人员+运营整合的高度垂直化的细分团队。

简单来说核心还是在说企业的组织形态应该是底层共性平台能力+上层灵活业务经营单元组成的一个结合体。既保证了足够的业务敏捷性，又保证了该有的组织资产积累。

各个业务经营体本身具备小脑能力，可以高度自治，敏捷协同，但是小脑本身又不能脱离企业这个核心的大脑控制中心。

实践表明，成功的去中心化需要平衡三对关系：统一标准与局部创新、全局优化与自主决策、集中管控与分布式执行。通过API经济构建能力开放平台，既能保持核心一致性，又能激发边缘创新活力。

8. 服务化思维

要了解服务化思维，必须要了解SOA和云计算的一些基础思想，其核心就是业务能力组件化，组件能力服务化，服务能力价值化。首先我们举个简单的例子来说明SOA架构思想。

传统的活字印刷术，用于印刷的3000-4000个字即是最基础的原子服务，有了这些原子服务我们很容易通过这些活字去排版整篇文章。文章内容有调整我们也只是需要调整这些原子服务的顺序。但是如果全是单个汉字我们其实排版工作量还是很大，所以再向上我们会出现词组或常用短句，这些即是组合服务，这样我们排版速度可以增加。

从上面可以看到，SOA架构思想核心就是找到服务，组合和组装服务两点。通过复用和组装来灵活敏捷响应业务的变化。

而在云计算架构里面同样可以看到遵循"资源-能力服务-应用"的分层架构模型。底层IaaS提供计算、存储等基础资源，PaaS层封装中间件能力，SaaS层开放业务服务。每层都通过标准化接口向上提供服务，形成可组合的业务能力。云原生技术为服务化提供理想载体。容器化实现环境一致性，服务网格管理通信链路，不可变基础设施确保部署可靠性。

当然服务化思想不仅仅是在技术平台，更加重要的是构建企业业务能力中心，业务能力中心通过能力开放平台提供可共享的服务能力接口给上层业务组织。业务组织基于可复用业务能力快速的创新和组装新业务。只有这种复用加松耦合的方式才可能灵活敏捷响应市场需求的快速变化。

包括我在前面谈EBC企业级业务能力时候也谈到，业务能力在整个数字化规划建设中起到相关关键的作用。而EBC企业级业务能力构建也是这个架构思想的进一步落地。

简单来说EBC核心应该体现两个关键点，即平台化复用，敏捷化组装。而对于涉及到的微服务，低代码，DevOps，中台，融合集成，能力开发，PaaS技术平台都是为了支撑上面两个关键目标的实现。

因此服务化不仅是技术架构升级，更是商业模式的革新。通过Open API开放能力，企业可以构建生态合作伙伴网络。

9. 价值思维

本来不准备写这点，因为价值思维本身算不上一种思维模式。但是还是专门拿出来讲下，其核心原因就是数字化规划和建设过程中，大量组织和人员走向数字化技术的应用极端，而忘记了数字化转型的本质。

即数字化本质是数字化技术推动业务转型，商业模式转型。而推动业务转型的一个重点又必须是围绕企业核心的价值链和价值流，打通价值识别，价值定义，价值创作和价值转移的价值管理全生命周期。

企业数字化转型过程，本质就是基于连接和共生的价值再创造过程，企业核心竞争力的关键是理解“当下”的价值和意义，寻求更大范围的资源与能力的聚合，因此“连接”成为企业实现战略的关键要素。

如果从广义的角度来谈数字化，那么就是所有的能够推进企业商业模式，业务运作，市场营销，客户服务，资源整合协同等变革，以更好的适应当前的敏捷市场需求和客户响应能力的措施，并进一步实现价值创造的都是数字化。

10. 模型思维-数字原生

数字原生企业，是以数字世界为中心，以技术构建商业模式，以数据理解客户需求的企业。对照这个定义，很多传统企业基本都不属于数字原生企业，只能算是信息化企业。对于非数字原生的传统企业，需要数字化转型，即通过先进科技的应用，建立数字化运营模式或者引入数字化服务，实现客户端服务能力与效率的综合提升。

安筱鹏在一次《什么是数字原生?》的主旨演讲中提出，数字原生企业的四个特征，即数字原生 = 客户运营商 + 数据运营商 + 进化型组织 + 长在云端。安筱鹏指出数字原生的关键在于构建基于数字技术底座的业务架构和组织架构，打造扁平化协同的进化型组织。

而数字化转型的终态即将企业打造为一个数字原生企业。而数字原生企业里面的一个重点又是模型驱动和模型思维。

数字环境本身就应该是现实物理世界和抽象虚拟世界的融合环境，我们为了理解和解构的方便将其人为的拆分为了两个独立的环境，然后又去解决两个环境的匹配问题。

真实的数字环境应该回归到融合的本源状态，所有的组织，人，业务，流程，应用，技术都应该为数字环境服务。数字原生的思路不应该再按传统的拆分后再匹配的思路去研究，而是应该到更高层面的系统工程学思路去思考。

人，机，环境，资源，设备都仅仅是大系统里面的一个组件或节点。

数字模型不是简单的静态数据模型，而是融入了事物内在运行机制的静态+动态模型，组件+组件之间关系是静态的，但是组件协同反映出来的行为是动态的。

基于数字模型的孪生实现双向映射能力，一个是数字模型能够映射应用，一个是应用运行中能够自我纠偏模型。这种双向映射和联动才是关键。

类似在MDA架构思想下有CIM，PIM和PSM三类模型。对于CIM可以理解为对现实世界的业务抽象和建模。对于PSM则是结合了平台，语言，分层架构，实现技术的建模。而真正处于元模型核心位置的是PIM平台无关模型。PIM模型正是连接现实世界和抽象世界的关键纽带。

在自然语言编程实践中，核心将变成了三类模型的分离。同时基于数字孪生的思想，对于CIM模型和PSM模型的任何变动都能够双向映射到最核心的PIM模型上面。

所以在数字化时代，为了更好的构建数字原生企业，必须具备模型驱动思维，通过数字模型来衔接现实世界和数字世界。包括在去年我参加一个甲方客户的数字空间项目规划的时候，同样谈到这个观点。

以上即是对数字化时代如何构建数字化思维的一些思考，供大家参考。今天的分享就到这里。

来源：人月聊IT