摘要：今天我准备给大家导读下最新发布的国家标准《数字化转型参考架构-最新版本GBT+45341-2025》。实际上在3年前我就发视频导读过数字化转型参考架构，但是当时还只是中关村信息技术发展联盟的团体标准。经过差不多快5年的时间，这个标准已经转变为国家标准，而且从架

Hello，大家好，我是人月聊IT。

今天我准备给大家导读下最新发布的国家标准《数字化转型参考架构-最新版本GBT+45341-2025》。实际上在3年前我就发视频导读过数字化转型参考架构，但是当时还只是中关村信息技术发展联盟的团体标准。经过差不多快5年的时间，这个标准已经转变为国家标准，而且从架构框架，过程体系，建设指引，管控治理各个方面都更加完善。

因此我今天准备做一个初步导读。注意我今天导读重点还是讲下这个标准里面的一些关键内容，会讲到哪里说到哪里，但是说到的点一定都会是重点，方便大家参考。

1. 引言部分内容

注意在引言里面指出了数字化转型的关键核心要义，如下：

数字化转型的核心要义是要将基于工业技术专业分工取得规模化效率的发展模式逐步转变为基于信息技术赋能作用获取多样化效率的发展模式。开展数字化转型,需系统把握如下四个方面:一是数字化转型是信息技术引发的系统性变革,二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构,三是数字化转型的核心路径是新型能力建设,四是数字化转型的关键驱动要素是数据。

深度应用新一代信息技术,大力发展新技术、新产品、新模式、新业态,全面加速数字化转型,已经成为新时期企业生存和发展的必然选择。然而,企业在推进数字化转型过程中,普遍面临战略不明确、路径不清晰、过程方法缺失、价值难获取等共性问题和挑战,亟需一套符合数字经济发展趋势和规律,且行之有效的新型企业架构(EA ),以架构为牵引,系统性、全局性推动转型变革,稳定获取预期成效,加速迈入创新发展新阶段。

所以简单总结就是围绕价值识别，价值定义，价值创作，价值交付和价值运营这过程主线。以新型能力建设为核心，以数据为关键驱动要素来进行企业数字化转型。整个标准框架的构建参考了EA企业架构，但是不是完全照搬，而是一种新型企业架构思想。

2. 术语和定义部分内容

注意对数字化转型的术语定义，强调了数字化转型是深化应用新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,建设提升数字时代生存和发展的新型能力，加速业务优化、创新与重构,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。

因此推进数字化转型通常坚持以价值效益为导向、以新型能力为主线、以数据要素为驱动、以业务变革为核心。

注意上面加粗内容基本就是这个标准框架的核心主线。再浓缩总结就是价值导向+新型能力+数据驱动+业务变革。

在术语里面我们再看两个点。

其一是提出了知识的概念，即在信息数据和智能之间增加了知识。包括了知识场景，知识模型的定义。

如果从知识管理的角度，知识简单来说就是有用的信息或数据。但是在这里知识更加强调的是组织或人对产生的数据和信息，对业务对象行为规则进行分析和总结，归纳出来的共性的经验或规律。这个往往可以指导我们后续进一步的工作实践。

所以在数据驱动和智能化之间增加了知识，也再次强调不要一下就从数据跳跃到智能化，如何通过数据形成知识，如何将我们的隐性经验显性化为知识是逐步转向智能化的基础。

其二是对系统性解决方案的总结，原来谈的时候只包括了IT，组织和流程三个方面的内容。但是新的系统性解决方案单独将数据拿出来，形成解决方案的第四要素。更加强调了数据驱动，数据要素在构建系统解决方案的关键作用。

数据不应该是流程或IT的一个附属产物，而必须要拿出来单独建模，单独分析，只有这样才能够更好体现数据驱动，包括发现数据的价值。

实际在去年我一篇文章也专门谈到，希望基于敏捷思路对传统的数字化转型和企业架构进行简化，重点体现战略-》业务能力-》解决方案这个关键线索，当时还专门画了一个图如下：

这个图可以看到核心仍然是战略和业务目标驱动，业务能力设计是关键要素并起承上启下作用，最终是解决方案和建设落地。

3. 总体框架

标准里面谈到总体框架包括了主要视角，过程方法，发展阶段三个维度，因此构建了一个三维的立体框架模型。如下：

注意当我们仔细看这个图的时候，会发现主要视角和过程方法，前面的发展战略，业务创新转型全部是一一对应的。

如果是这样为何还要拆分为两个独立的维度？

大家注意参考下类似PMBOK知识体系的矩阵化构图的时候。一个是五到过程组阶段，一个是9大知识体系。然后抽象为一个完整的知识架构。过程方法和主要视角并不应该严格1对1限制死。

所以再仔细看上面的图，更好的方法应该是分为主要视角和价值过程两个关键的维度进一步展开。

在主要视角维度就包括：

以上两个维度形成矩阵构图。类似新型能力建设不仅仅对应到价值创作，同样涉及到新型能力的价值交付和价值运营。

基于上面三个维度展开，进一步形成完整的参考架构：

注意上面三个维度不是孤立的，而是相互集成，相互融合的。整个标准最核心的内容就是上面这个参考架构图。在主要视角上面体现的是分解要素之间的集成，在过程方法上体现的是自外到内构建的持续迭代闭环体系，在发展阶段体现的是真正可落地的发展演进路线思考。

4. 主要视角

主要视角包括了五个方面的内容，即战略，业务创新，新型能力，系统性解决方案治理体系。如下：

大家可以思考下实际发展战略和业务创新转型都是战略的内容。前面讲类似DSTE的时候就说到实际包括了战略规划和战略解码两个部分内容。战略不能只规划，不解码。规划重点是搞清楚核心战略和商业模式，提出核心的价值主张；而战略执行是分解，找到关键成功要素和关键任务。这种关键任务不仅仅是传统业务优化，往往还涉及到业务模式的创新。

在业务创新转型里面业务数字化更多是传统信息化或IT如何支撑当前业务的内容。而业务模式创新更多体现了数字化的内容，体现了数据驱动，知识驱动和后续的智能化发展。再次强调数字化技术和数据要素是可以反向推动业务创新转型的。

对于新型能力视角包括能力模型可处理的数据、能力模型内嵌的规则方法、能力模型可实现的功能、能力模型的学习优化四个子视角。

当我第一眼看到新型能力这个词的时候，感觉和EA企业架构中做业务架构规划的业务能力识别和业务能力地图相关。但是看了具体的说明后，可以简单讲新型能力概括为：

新型能力=价值流+业务能力+对象模型

即新型能力应该更多体现数字化对象模型，这个对象模型是衔接现实世界和抽象数字时间的关键。这个对象模型既包括了信息和数据，又包括了对象的行为方法，还包括具体的业务规则。

这个我原来在考虑数字原生企业的是，也专门强调了数字对象模型在整个数字化构建中的关键承上启下作用，如下图：

战略和业务创新模型要到解决方案去落地，这个新型能力在里面起到关键的建模和承上启下作用。所以可以将新型能力体现为数字化转型中的核心数字化对象模型，没有任何问题。

系统性解决方案视角包括数据、技术、流程、组织等四个子视角。

企业应深化应用新一代信息技术,策划实施涵盖数据、技术、流程、组织等四要素的系统性解决方案,支持构建完善治理体系,打造形成新型能力,加速业务创新转型,并通过四要素的互动创新和持续优化,推动治理体系、新型能力和业务创新转型的持续运行和不断改进。

这个解决方案重点就是增加了数据维度，数据应该作为核心要素和资产，解决方案应该思考如何更好的体现数据驱动并发挥数据的价值。包括在后面的发展阶段演进路线也可以看到，从传统的IT简单支撑业务，到数据驱动是关键的一个阶段发展。

对于治理这里要强调，不仅仅是组织，管理，人才，更加重要的是治理要覆盖前面的主要视角和生命周期。包括业务治理，架构治理，IT系统建设治理，运营运维治理都应该纳入。

其次在数字化管理里面进一步谈到知识赋能和智能自主两个概念，这个在后面发展阶段和应用深度方面有详细展开。书里面对这两个概念有详细的解释，在这里摘录如下：

知识赋能是指基于对业务场景相关主体、客体、空间等的运行规律等进行动态归纳、演绎及其数字化、模型化和模块化的知识模型(知识数字化呈现、仿真、联动),在相应范围内,实现协同工作的主体与空间之间(如人和机器),以及主体与主体之间(如企业内部团队/员工之间、企业与外部合作伙伴之间、外部合作伙伴相互之间)的知识共享、传递与利用以及基于知识赋能的客体(如关键业务行为活动)场景化、个性化按需响应、协调联动和优化(业务规则化、规则模型化、模型知识化、知识个性化)。

智能自主是指基于对业务场景相关主体、客体、空间等的运行功能等进行智能自主感知、分析、预测决策和学习进化的智能模型,在相应范围内,实现协同工作的主体与空间之间(如人和机器),以及主体与主体之间(如企业内部团队/员工之间、企业与外部合作伙伴之间、外部合作伙伴相互之间)基于能力赋能的客体(如关键业务行为活动)自组织自适应运行、智能自主协作与自学习进化(业务功能化、功能模型化、模型智能化、智能自主化)。

5. 过程方法

过程方法核心体现的是PDCA持续迭代的闭环，体现从战略制定到战略实现之间的过程执行和端到端。看这个过程方法图更加容易体现出战略迁移，价值导向。这个图能够体现出一种过程实践中抽丝剥茧的味道。

剥到最里面就是系统性解决方案。但是这个解决方案如何得来了？是基于战略和业务目标渠道，基于业务模型创新和新型能力识别定义初步梳理出来的。所以我一直强调做数字化转型工作，不能一开始就把重心全部放在数字化技术和技术解决方案上面，而是应该更加关注外围的战略，业务和场景。这个过程是逐步演进的。

另外注意整个过程体现各个PDCA循环都体现了过程联动，特别还体现了横向的端到端。类似战略体现的是战略制定到战略实现。业务创新体现的是业务数字化提出到业务模式创新；对于新型能力，左边输入是能力对象模型，而右边交付的是对象模型实现的功能。这种闭环的过程联动体系是我们在看这个章节内容时候必须关注的点。

好了，讲到这里后问题来了。

也就是过程体系里面各个环本身的PDCA循环和过程联动是完整的。但是各个环之间是如何集成和联动的？这个在标准里面没有详细描述和展开。这里也就导致了一个关键问题。

我们拿着这个过程体系方法如何去实施和落地？

如何从战略规划推导到业务创新，然后从业务创新到新型能力识别和定义，同时又从新型能力建设能够推导到具体的系统性解决方案落地。这个集成和协同在哪里？在主要视角里面我们只能看到集成点，但是无法看到过程演进的具体方法和路线。

这个实际我通读这个标准下来发现的最大问题，就是过程体系方法如何更好的去实践， 去落地的问题。包括最后一部分发展阶段水平档次部分，也没有详细的展开描述。

6. 发展阶段和水平档次

数字化转型共分为 5 个发展阶段,即规范级发展阶段、场景级发展阶段、领域级发展阶段、平台级发展阶段、生态级发展阶段。

数据是数字化转型的关键驱动要素,按照不同发展阶段的企业,在以数据为核心的要素资源获取、开发和利用中所呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征,数字化转型规范级、场景级、领域级、平台级、生态级 5 个发展阶段可以相对应分解为 10 个细分水平档次。

注意这里面的场景级更加强调对传统业务场景和端到端流程的覆盖，这个实际在信息化阶段我们也在做这个事情。但是到了领域级更加强调了数据驱动和如何发挥数据要素的作用。到了平台和生态级除了强调数据驱动外，更加强调了智能化，强调了从企业内部协同扩展到外部的供应链端到端协同，产业链协同和产业生态整合。

所以这个实际是我原来讲数字化发展阶段的两个维度。

在这个标准里面对于应用深度给出了新的分层演进。其中就包括了信息系统应用，信息系统集成，数据驱动，知识赋能，智能自主几个关键的阶段。在这里给出了知识赋能是专门的一个阶段。

也是我前面一直强调，数据到智能之间，应该增加一个知识赋能阶段。数据不直接跳跃到智能化，而是需要对数据进行加工处理，将我们的私有经验，发现的规律显性化融入到知识经验库里面，这个是朝智能化发展相当重要的一步。

包括在谈AI和大模型的时候，我也一直强调企业要应用人工智能一定是涉及到通用大模型+企业私有知识经验，两者缺一不可。企业的知识赋能做到越充分，越容易演进到智能自主这个阶段。

结合上面这个图大家更加容易理解，知识赋能这个阶段的关键作用。企业基于已有的信息和数据，如何构建知识经验库是关键。

在知识赋能阶段也可以借助AI和人工智能，比如构建智能化知识库，但是这个更多的是辅助人进行决策和执行。而真正到了智能自主阶段，知识推理也是AI完成的，知识应用解决业务场景问题也是AI完成的。也就是AI完全可以完成从信息-数据-知识-智能-应用的完整端到端闭环。

包括前面我在将AI通用智能体也在谈这个观点。随着通用大模型和企业私有知识经验库的结合，随着MCP协议生态的不断完善，出现各式各样的AI数字化员工绝非空谈，而是一定会逐步成为现实。

好的，今天的简单导读就到这里，希望对大家有所帮助。

来源：人月聊IT