技術賦能：數字化轉型的基石

01 數字化轉型的意義 1
1.1 企業面臨的數字化轉型機遇 1
1.1.1 數字化的幾個定義 1
1.1.2 數字化轉型的幾個定義 8
1.1.3 從技術管理的角度理解數字化和數字化轉型 10
1.2 企業面臨的數字化轉型挑戰 16
1.2.1 數字素養 16
1.2.2 企業數字化轉型中常見的挑戰 20
1.2.3 傳統製造型企業面臨的挑戰 22
1.2.4 金融企業面臨的挑戰 24
1.2.5 貿易企業面臨的挑戰 26
1.2.6 因特網企業面臨的挑戰 29
1.3 數字化轉型的核心要素 32
1.3.1 以結果價值為導向的漫長過程 33
1.3.2 以業務場景、商業模式為依托，實現數據驅動 34
1.3.3 企業級的全局轉型 35
1.3.4 形成數字生態 37
1.3.5 數據自服務 38
1.3.6 數據互聯 39
1.3.7 智能服務 40
02 技術在數字化轉型中的定位 41
2.1 技術在數字化轉型中能為企業帶來什麼價值 41
2.1.1 技術的價值效益 42
2.1.2 技術的賦能效益 43
2.2 技術在數字化轉型過程中的痛點 45
2.2.1 技術倫理 45
2.2.2 數字技術是IT技術的延伸 46
2.2.3 過早的技術投入 47
2.2.4 無法持續地進行技術投入 49
2.3 技術與數字化轉型的關系 51
2.3.1 技術與數字場景的關系 51
2.3.2 技術與數字生態的關系 52
2.4 技術在數字化轉型中的實施步驟 53
2.4.1 以雲計算技術為底座 53
2.4.2 以數字規劃為起點 54
2.4.3 以數字技術為核心 57
2.4.4 以數字能力為導向 57
2.4.5 以數字要素為支撐 58
2.4.6 以數字生態為目標 59
03 常見的數字化轉型能力框架和成熟度評估模型 60
3.1 德勤和第四範式的數字化轉型能力框架 60
3.1.1 企業智能化轉型的三個步驟 61
3.1.2 數字技術的演進路徑 63
3.1.3 智能化在數字化轉型階段的價值 64
3.1.4 智能化建設中的挑戰 65
3.1.5 “1+N”的含義 68
3.1.6 企業智能化轉型的能力框架 70
3.1.7 智能化企業成熟度的五個階段 74
3.2 企業數字化轉型總體思路和能力評估框架 78
3.2.1 數字化轉型的總體思路 78
3.2.2 數字化轉型的核心任務 80
3.2.3 企業數字化能力評估維度 85
3.2.4 企業數字化能力等級 91
3.3 數據管理能力成熟度評估模型 94
3.3.1 DCMM簡介 94
3.3.2 DCMM的能力域和能力項 94
3.3.3 DCMM的成熟度評估等級 95
3.3.4 能力域的成熟度考核細則 97
3.3.5 DCMM和其他數據管理框架的區別 107
04 數字化轉型中的核心技術 111
4.1 混合雲技術 111
4.1.1 雲計算的基本概念 111
4.1.2 混合雲的基本概念 115
4.1.3 混合雲的主要功能 118
4.1.4 混合雲的數據架構 121
4.1.5 混合雲在數字化轉型過程中的價值 126
4.1.6 常見的混合雲應用場景 127
4.2 低代碼技術 131
4.2.1 低代碼的基本概念 131
4.2.2 低代碼開發模式和傳統開發模式的區別 133
4.2.3 低代碼平臺的核心架構和技術 136
4.2.4 低代碼技術在數字化轉型過程中的價值 147
4.3 大數據技術 150
4.3.1 大數據技術的基本概念 150
4.3.2 大數據採集技術 153
4.3.3 大數據處理技術 156
4.3.4 大數據存儲 159
4.3.5 大數據分析 161
4.3.6 大數據平臺架構 164
4.3.7 大數據平臺的核心工具介紹 167
4.3.8 大數據平臺的構建原則 169
4.4 企業架構 170
4.4.1 業務架構 170
4.4.2 應用架構 174
4.4.3 數據架構 180
4.4.4 技術架構 184
05 數字化轉型中的DevOps 191
5.1 什麼是DevOps 191
5.1.1 DevOps與企業及IT組織的關系 192
5.1.2 DevOps究竟是什麼 194
5.2 數字可視能力 194
5.2.1 DevOps和數字化的關系 195
5.2.2 數字可視在數字化轉型中的作用 197
5.3 科技左移能力 198
5.3.1 科技新基建的左移加速數字化轉型 199
5.3.2 應用現代化的左移加速數字化轉型 199
5.3.3 科技數據輸出的左移降低決策風險 200
5.4 數字運營能力 200
5.4.1 DevOps在IT領域內的技術運營 201
5.4.2 DevOps在業務領域內的技術運營 202
5.5 彈性合作能力 203
5.5.1 DevOps文化中的彈性合作 204
5.5.2 數字運營中的彈性合作 204
5.5.3 彈性合作的方式 205
5.6 數字風險能力 206
5.6.1 DevOps過程中的數字風險 206
5.6.2 數字化轉型過程中的數字風險 208
06 數字化轉型中的科技管理 210
6.1 管理模式 210
6.1.1 科技管理的核心能力 211
6.1.2 科技管理的資源調配和供給 212
6.2 向上管理 213
6.2.1 改變業務模式 213
6.2.2 增強管理方式 214
6.2.3 擁抱業務體驗 215
6.2.4 輔助管理決策 215
6.3 知識管理 215
6.3.1 知識管理的概念和範疇 216
6.3.2 顯性知識和隱性知識 217
6.3.3 知識管理過程中的數字關聯 218
6.4 用戶管理 219
6.4.1 數字化轉型過程中的“用戶”類型 219
6.4.2 用戶管理的核心要素 220
6.4.3 用戶管理的方式 221
6.5 數字變革管理 222
6.5.1 科技在數字化轉型中的作用 222
6.5.2 數字變革的方式 224
6.6 數字價值流管理 226
6.6.1 傳統的IT價值流 227
6.6.2 數字價值流 228
6.6.3 技術管理者如何構建數字價值流 230
07 數字化轉型過程中需要釐清的幾個關系 232
7.1 規劃和建設 232
7.1.1 規劃的邏輯 233
7.1.2 數字化轉型規劃的類型 233
7.1.3 數字化轉型建設的特徵 234
7.2 產品和能力 235
7.2.1 數字產品的需求路徑 236
7.2.2 數字產品的投入 237
7.2.3 數字產品的能力 238
7.3 存量和增量 238
7.3.1 存量和增量的邊界 239
7.3.2 存量的數字化 239
7.3.3 增量的數字化 240
7.4 技術和規則 241
7.4.1 技術是數字化轉型的基礎 242
7.4.2 規則是數字化轉型的關鍵 244
7.5 競爭和生態 246
7.5.1 競爭和生態的本質 246
7.5.2 數字化轉型的競爭關系 247
7.5.3 數字化轉型的生態關系 247
08 數字化轉型過程中的典型技術方案或產品 249
8.1 阿裡巴巴雲原生分佈式技術重塑銀行核心系統 249
8.1.1 金融核心系統分佈式轉型變革 250
8.1.2 金融業務新方向呼喚技術“供給側改革” 253
8.1.3 雲原生分佈式核心系統的能力體系 256
8.1.4 雲原生分佈式核心系統的建設模式 258
8.1.5 雲原生分佈式核心系統轉型的價值 262
8.2 騰訊數字化轉型案例 265
8.2.1 技術賦能：用組織進化構建技術壁壘 265
8.2.2 技術賦能頭部醫療零售企業，具備“自治、自決、自動”的能力 270
8.2.3 技術賦能中小型銀行，加速軟件構建數字化新引擎的能力 275
8.3 優維EasyMABuilder平臺的低代碼能力 278
8.3.1 EasyMABuilder產品介紹 279
8.3.2 EasyMABuilder低代碼平臺的最佳實踐 282
8.3.3 全景式資源藍圖，規避信息孤島與數據沖突 293
8.4 優鍩森工廠的數字孿生能力 295
8.4.1 優鍩森工廠平臺介紹 296
8.4.2 優鍩科技的數字化轉型背景與挑戰 296
8.4.3 優鍩一站式數字孿生可視化平臺解決方案 298
8.4.4 優鍩數字化轉型的推進策略 304
09 中臺架構體系 307
9.1 中臺架構體系的演變過程 307
9.1.1 中臺架構體系的分類 307
9.1.2 服務對象的演變 308
9.1.3 中臺生態的演變 310
9.1.4 中臺演變的方式 313
9.2 中臺架構體系的服務方式 314
9.2.1 擴展即服務 314
9.2.2 計算即服務 317
9.2.3 知識即服務 320
9.2.4 開放即服務 325
10 數字化轉型過程中的技術要素 328
10.1 技術治理 328
10.1.1 技術治理的視角 328
10.1.2 技術治理的模式 330
10.2 技術創新 332
10.2.1 技術創新的場景 332
10.2.2 技術創新的過程 333
10.2.3 技術創新的路徑 334
10.3 技術共享 335
10.3.1 技術共享的重要性 335
10.3.2 常見的技術共享方式 336