erp|IT 战略规划方法论( 二 )

其次，在零售电商行业等面向C端用户较多、市场变化迅速的行业，企业的业务流程模式通常拆解为前、中、后台。

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② 系统定位——块
企业的业务单元战略和业务流程决定了不同部门单元的系统定位，包括部门单元使用的系统和跨部门单元使用的系统，例如部门单元使用的系统为专业化程度较高的软件，例如财务部门使用的资金管理系统、税务管理系统等，和跨部门使用的大数据分析展示系统、ERP系统等。
基于企业的业务单元战略和业务流程，将业务”链“和IT系统定位”块“组合，分析梳理出部门单元的IT覆盖程度，形成企业IT覆盖成熟度图谱，例如供应链部门有N个系统，TMS、SRM、ERP等，能基本覆盖业务，战略决策部门未覆盖系统，需要新增大数据BI等系统。

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③ 系统一级功能（核心功能）——点
如上文所述，企业整体战略和业务单元战略决定了，跨部门系统和专业化程度较强的部门单独使用的系统，基于系统的定位，系统的一级功能将被设计和实现。
一级功能是否能支持基础业务发展，即从0到1，体现了系统对业务的支撑程度，一级功能是否能智能高效，运用自动化技术RPA，或者自动集成，减少重复人力增删查改，用户友好程度是否够高，体现了系统对业务的智能化程度。
从具体的流程节点出发，可以提出运用技术（大数据、云、AI）等对系统的赋能，或者从BPR角度对业务流程进行优化，实现“点”的智能化。

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2）数据架构
大数据已经成为主流的数字化转型变革趋势，在大数据技术迅速发展的背景下，数据架构覆盖的内容包括从主数据到大数据，从数据治理到数据架构设计，到最后数据平台的实现。
① 数据治理
数据治理核心领域包括：数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理。
数据治理支撑体系包括：组织（组织架构、组织层次、岗位职责）、制度（管控模式、规章制度、考核机制）、流程（归口部门、管理流程、流程任务等）、技术（数据集成、数据清洗、数据开发、数据应用、数据运营、支撑平台、实施方案等）。
② 大数据
企业大数据有从业务到技术的分析实施模式，也有从技术到业务的分析实施模式。在内容上，企业大数据包括数据基础平台，大数据可视化。
数据基础平台：
在大数据架构层面，主要有传统大数据架构、流式架构、Lambda架构、Kappa架构和Unifield架构。
大数据内容构成包括数据生成、数据收集、数据存储和数据分析。
其中数据分析和BI可视化将在第二部分详细阐述，数据基础平台主要基于大数据平台的技术框架，大数据平台的技术框架分为数据应用、存储与计算、数据采集三个主要部分。
大数据技术栈由底层的基础技术支撑，用于存储计算资源和连接节点网络。当实现网络计算连接时，数据将在数据库系统的顶层进行管理和存储，然后，数据将被送到计算层进行处理，这一步也是以大数据技术为核心和关键的一步
一个典型的大数据计算架构将有hadoop和Spark技术，基于计算。体系结构，形成不同的计算范式，如批处理、流处理和图形计算等。
Hadoop通常用于数据开发和处理。Hadoop是一个分布式数据管理和计算平台。从处理的数据量来看，Hadoop支持大量数据的开发和处理，从处理的数据来看，支持结构化/非结构化数据的处理。