本文受到了公众号”CIO时代” 2022-5-23日《什么是架构思维》一文的深度启发。文中所有斜体字部分均摘抄自原文。
前言：正如企业架构之父Zachman所说：“任何事物都有其架构，人们对其架构的认识水平决定了我们能够利用它的水平”。由中国电子技术标准化研究院主办的中国数字化架构师培训采用了CIO时代和北达软联合推出的“2022中国数字化架构师知识体系”作为培训标准，其中的架构思维被列入该认证课程的首个模块。“2022中国数字化架构师知识体系”中列举了七个架构思维，包括抽象思维、全局思维、分类分层思维、变化思维、标准思维、生命周期思维和匹配思维。
作为从业多年的IT人员，我本科学的却不是IT，而是物理，近些年也一直在帮助企业做数字化转型的工作，也看到很多时候同事们都是凭经验行事，理论高度不足，这样就容易导致片面与缺失，刚好趁这个机会，以一些自己工作中的例子，来和大家一起把理论联系实际，看一下在日常工作中如何应用这“七种武器“，如何通过架构思维，来更清晰有效的指导我们的日常工作。
一、抽象思维。抽象可以理解为在一件复杂的事物中，把最重要、最相关的内容提取出来，把不重要、不相关的内容剔除掉。数字化涉及的要素很多很复杂，如何在复杂的要素中把最重要的内容抽象并表达出来，以便相关人能做出正确的决策，这就是架构师应该具备的基本思维。架构师所画的各种模型图及其相应的文字描述就是一种抽象表达。
数字化与信息化有着巨大的差别；一个是面，一个是点。信息化往往只需进行单点突破，把当前范围内的工作完成；而数字化则更强调整体价值，强调从经营的角度来服务企业。我在给企业分析如何解决业务问题时，往往会从有一张这样的图：
我们看到，问题表象被抛开，被抽象为元问题；而解决问题的方式也回归到两个基础：拉平认知，匹配资源。 有趣的是，如果是家长里短的事情，反而不容易这么抽象，企业的运作有大量的共性，完全可以采用这样的方式进行简化。
我一直在零售行业工作，大家常说，Retail is Detail，零售的细节非常多，所以抽象思维是让自己脱离细节困扰的一个重要方式，这样才能集中精力，抓住重点。
二、全局思维。在实际工作中，人们经常会处于一种盲人摸象的状态，往往是“只见树木，不见森林”。我们不能在产生问题的本身层面来定义和解决问题，而往往需要在更高层面或更广层面定义和解决问题，此所谓“站得越高，看的范围越大”，从而越能够定义真实的问题和解决方案。对于数字化架构师，要能跳出技术看技术，或者跳出技术细节从技术整体去看，这样才能做出更加正确的决策。
全局思维也是解决本位主义的重要工具，数字化部门往往需要协调各个业务环节，头疼医头脚痛医脚的方式只会使得团队疲于奔命。我的全局思维方式来自于对中医的认知：人应该作为一个整体去治疗，而不是局部。我们要找到问题的根源，和人一样，表面上是咳嗽，不能狂喝止咳药，而应该先搞清是新冠还是气管异物，又或者只是大号的流感。
因此，我们不能因为供应链总是差错很大、预估不准就拼命折腾供应链，往往最后会发现根本就是因为终端的订货造成的问题，而终端订货往往又依赖于有经验的人，这才是根源。又假如，我们的门店损耗很高，是门店的管理问题么？如果你的点心每个包装12只，平均每天销售6只，当天打开解冻后未能销售完毕必须扔掉，那么如果将包装改成8只每袋，损耗就会立竿见影的降下来。
局部最优解不一定是全局最优解，全局思维让我们对真正的收益更加清晰，也能更容易找到问题的根源。
三、分类分层思维。分类分层思维是架构师应具备的一种基本的结构化思维。对于任何复杂的事物，我们要能找到一个分类的标准将其进行分类，再分门别类去处理。分类之后再是对每一类进行分层，再逐层进行处理。在数字化领域，企业架构划分为业务、应用、数据、基础设施和安全等领域，就是一种典型的分类。将企业架构划分为基础架构、共同系统架构、行业架构和组织特定架构四个层级，就是一种典型的分层。分类分层是把复杂问题简单化，化整为零，分别进行处理的一种思维方式。
刚才我们看到了战术分解方法论，右侧有一个元问题库，我们看一下元问题库的例子。
这是一个典型的分类分层方法，能够让我们对问题更清晰，好的分类分层还能够帮助用户思考，授人与渔，逐步完善。
另一个例子：
我们通过分类、分层，把复杂的体系和现象简化，这也是系统性研究某件事物的标准手段，个人认为，最大的好处有两点，一是可以持续迭代，发现新的现象，无法在原来体系中分类，也就意味着新的挑战与机会，需要引起足够的重视；二是可以减少遗漏，我们在设计新的方法和模式时，可以和已有的分类做对照，防止出现漏网之鱼。
在这里讲一件趣事，有很多比较江湖的管理方法论，往往会总结为天地人三才、金木水火土五行什么的，但是科班的管理方法论从来不会这么搞，为什么呢？因为第一类方法论面向的人群，需要让他们快速记忆，印象深刻，掏钱才快，所以需要用天地人等来做记忆锚定；而科班的方法论面向的人群不需要这样记忆模式，他们面临的问题反而是如果使用了“天地人“，那么今后发现了新的分类难道就改成成四象？五行？六合？
四、变化思维。一切事物都在变化中，唯一不变的是变化。架构通过事物的组成结构和关系让我们知道什么是突变，什么是渐变；什么能变，什么不能变；什么应该变，什么不应该变。就像一座大楼需要重新装修时，我们需要看到之前的设计图纸，从而知道哪里是承重墙，不能动；哪里不是承重墙，可以动。在数字化领域，技术和业务都可能处在快速的变化中，架构是需要通过目标架构的设想和差距分析等架构方法来帮助相应的人处理当前和长远的关系。
变化是永恒的主题，据说食肉动物之所以聪明，进化的一个巨大分岔就是在狩猎中，捕食能力使得大脑发展出了预测的能力，可以在脑海中推演。比如，野兽靠本能躲开猎手，这种只是下意识指导行为；猎手却能思考猎物的逃窜方向从而预先布下陷阱；所以我们说意识+预测+行为=智慧。
还是回到我们刚才的例子，变化是可以被推测的。今天我们听到企业要加快拓展速度，我们立刻可以推衍如下：
根据企业的发展，新加入的加盟商是没有经验的人，如果企业一发力搞拓展，那么这些新加入的人，会对供应链带来冲击，供应链的冲击会带来库存积压或者交货不足，不足导致生意损失，加盟商骂娘；挤压导致货品不够新鲜，要么就是损耗导致骂娘，要么就是消费者体验不佳，正如一叶落而知秋，牵一发而动全身，所以我们得出结论，要先做好一个工具给新来的经验较少的加盟商，否则拓展就是灾难的开端。
我们也经常发现，很多企业的管理模式还是几十年前的那一套，虽然我们把他们叫做稳态应用，其实往往也只是一个遮羞布。管理系统，管的是人，是在和人性PK，我们经常听到那个笑话：70后的请假是因为父母身体不舒服 ，80后的请假是因为孩子身体不舒服，90后的请假是因为自己身体不舒服，而00后呢？他们请假是因为看领导不舒服。员工的变化，可以说是目前管理体系中最大的一个变数与挑战；这也是为什么要用一种更长久的东西——“文化“来进行平衡的原因。
五、标准思维。像汽车零部件一样，任何复杂的产品或事物都可由大部分的标准构件和一小部分个性化构件组成。像“天下没有完全一样的树叶一样”，天下也没有完全一样的企业，当然也没有完全一样的企业架构。但不一样的企业架构中可由很多一样的标准化构建块构成。标准意味着重用和低成本，标准也意味着效率和敏捷。在数字化领域，我们需要标准思维，从而采用标准化的构建块来构建我们的数字化企业。
建立标准，同时关注执行。我经常举一个真实的例子，零售商在开会的前15分钟在做啥？他们在争论以谁的数据为准：采购认为营运的店均销售没有达标；营运认为采购口径不对，分母必须用已经铺了货的店数而不是总店数，因此不仅达标，还超额完成；供应链认为营运没有扣除退货的商品，财务则认为应该按照自然月分成两个报表……。在数字化转型的过程中，标准太重要了。
数字化转型中经常被提到的低代码开发和无代码开发，实际也是标准产生直接价值与效率的一个很好例子。通过软件在模块、功能、甚至UI的标准化，将服务体系抽象成中台，使用标准接口，可以使得软件开发的效率大大提升，同时，已经开发的功能和模块甚至还能够再次复用，通过拼搭方式进行业务创新。
数字化转型的第一步是业务数据化，往往会有大量的数据被生成、被存储，被分析，因此标准是一个特别重要的事，加上不同业务模块的系统可能来自于不同的供应商，这时候，我们必须先考虑数据的标准化工作，往往这也被放到了独立的数据部门，由他们统一负责输出，以保证标准的持续性。
六、生命周期思维。任何事物都有一个从开始到结束的生命周期，把握事物的发生发展的生命周期，有利于我们把握好每一个阶段应处理的事情。从架构愿景或战略架构开始，再到业务架构，再到信息系统架构（包括应用架构和数据架构），再到技术架构，再到实施治理和变更管理，这是一个典型的企业架构开发与应用的生命周期。
企业在不同生命周期有不同的数字化需求和挑战，下图是从连锁企业的生命周期角度来阐述的阶段性业务重点：
托尔斯泰说过，幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不同，企业也是如此，不同阶段，不同周期，不同体量，都有着不同，但是相似的是生命周期，就如同同样是吃补药，儿童发育应该补微量元素，年轻人长身体应该补营养，中年人亚健康应该降三高，老年人防骨折应该补钙，认识到了生命周期，就可以抓住当前重点，有的放矢。
现在的老板因为接受信息的渠道非常广泛而且便捷，为了不掉队他们也在拼命学习，所以他们往往不是信息不足，而是信息过载，觉得顾问讲的都对，成年人不做选择题，都要，这时候，通过生命周期思维方式进行思考，可以少走很多弯路，少踩很多坑，把有限的资源投入到更有价值的地方去。
七、匹配思维。架构的核心作用是展现复杂事物中各要素之间的匹配关系。对于数字化架构，主要是展现IT（信息技术）各要素之间的匹配关系，IT与业务之间的匹配关系，业务与战略之间的匹配关系，部分与整体之间的匹配关系等。架构师通过建模表达的内容，核心的作用就是展现复杂事物各要素之间的匹配关系。
我认为，匹配有两层含义，一是互相合适，二是便于对号入座。
合适很容易理解，要想跑得快，鞋子要合脚，小马拉大车使不上劲，大马拉小车则容易翻车，“合适“背后的数字化逻辑就是精细化，越是精细，匹配的越好。
我们经常说，什么是专家呢？专家就是对细节的数量级有清晰的认知，比如普通人可能只知道搞一次双11会有很大客流，但是具体是多少呢？专家则会根据我们的品类、品牌、历史数据，告诉我们客流的范围，然后我们就可以匹配对应的库存余量、客服、供应链服务；错误的匹配要么造成浪费，要么造成不足。
对号入座也很容易理解，当我们有了全局的认知，又有了生命周期的确认，就很容易找到当前阶段的重点，对号入座即可。
数字化年代，对大多数企业而言都是一次全新的挑战，如何做到不掉队，少绕路，少踩坑，以上的七种架构思维（抽象思维、全局思维、分类分层思维、变化思维、标准思维、生命周期思维和匹配思维）需要多加实践，直至变成自己的本能。
我们以一个小案例结尾，看看大家是否能够理解中间涉及的几种架构思维模式？
案例：一家初创企业，五六家门店，拿了投资，希望看一下怎么数字化。
我们先用生命周期思维，判断这个企业已经迈过了初创期，正在进入增长期，因此，基于匹配思维，我们发现，营销、传播、渠道建设是这一阶段的工作重点，其中又以营销为最重点。
鉴于消费者的圈层化严重，营销需要更精细化，更精准的匹配，同时原来营销团队的人偏感性，经验偏执行和设计，考虑到未来高速增长时不拖后腿，我们要引入营销的标准化，也就是对营销进行分类分层，针对营销的目标—客户，也需要进行对应的分类，才能够更精准的匹配。
我们用全局思维来针对营销进行分析，发现主要目标绝不只是拉新与销售，更核心的是会员留存与复购，才能够达到事半功倍的效果，因此通过抽象思维，营销的核心被抽象至留存指标与复购指标。我们采用分类分层的方式，制定如下表格：
将营销活动和留存与复购的关系直观的表达出来，同时加入了成本概念。以该表格为蓝本，可以逐步建立和业务匹配的数据收集与分析体系。
在这里，我们遵循标准思维定义了几个清晰的标准：触达率、响应率、新增3次以上老客等，方便大家以后以同样的口径统计与分析。
从变化思维角度，我们也看到，变的是不同的营销方式、营销范围、营销目标、触达消费者的不同路径，不变的是我们定义的标准，我们将每次营销中的共性部分拿出，构建了一个如下图所示的SOP：
为什么第一步是定目标呢？因为目标可能会随着企业的发展、时间季节的不同、甚至融资阶段的不同产生巨大的变化，我们必须以变化思维来进行考虑，留出足够的余地。
这个小例子里面的各类架构思维方式，你Get到了么？
作者：沈欣
责编：heyufei
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