【读书】华为数字化转型之道

本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型；然后给出了华为数字化转型的整体框架，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数

《华为数字化转型之道》

认知篇

第1章 数字化转型，华为的战略选择

数字化转型以ICT平台为生产工具，以数据为生产资料，以服务为产品，不仅能为企业的传统业务赋予新动能，也能为企业带来进入新赛道或弯道超车的机会

数字化转型是企业的必答题

解决时代难题：“鲍莫尔成本病”

企业内总有一些部门的效率难以被机器提升

为To B客户带来To C体验

”体验变流量，流量变收入“

数字化转型能帮助企业实现ROADS（实时、按需、全在线、自助、社交）体验

构建产业链端到端竞争优势

产业互联网的”一横一纵一圈“

一横：打破企业边界，通过产业互联网，连接企业上下游伙伴生态，实现产业增值

一纵：打破IT和OT（Operational Technology，运营技术）边界，通过实时工业互联和协同，突破传统制造效率瓶颈，实现万物互联

一圈：守护全程安全，从人员、应用、设备、网络、数据等多层次，提供全域、全场景安全防护

数据成为生产要素，实现企业智能升级

在数字时代，数字化逐步成为一种新的生产模式：以数据为处理对象（生产资料），以ICT平台为生产工具，以软件为载体，以服务为目的的生产过程

商运循环：数据变机会、机会变服务、服务变收入

数字化转型必须由企业自身主导

首先，在数字化转型中，数字化是手段，转型是目的

其次，在这个大浪淘沙的过程中，除了业务内的竞争对手，传统企业还将面对跨界的互联网企业

数字化转型是一场全新变革

数字化转型之所以是变革，在于其改变的不仅仅是生产力，还包括企业内部和企业之间的生产关系；数字化转型影响的也不仅仅是作业人员，还包括企业CXO和其他管理者在内的各个层级，其影响的深度和广度远大于”机器取代人“

打破企业内的组织层级

重新定义甲方和乙方的关系

融合业务和IT能力

数字时代的业务设计组织和IT开发组织的融合是大势所趋，也就是业务即IT，IT即业务

对准体验、效率和模式创新

企业开展数字化转型，应以使能主营业务成功为目标

5个转变保障变革成功

数字化转型要成功，企业至少需要再意识、组织、方法、文化、模式5个方面进行转变

把数字世界带入华为

第2章 数字化转型框架

1套方法、4类场景、3个平台能力

用”1套方法“贯穿转型全过程

数字化转型规划

思考业务战略

变革项目实施

TAM模型

船模型

IT产品持续迭代

服务化V模型

方法篇

从"4类场景"着手业务重构

数字化作业

通过数字化装备提升作业效率，让确定性业务自动化，非确定性业务智能化

智能制造

数字交付

研发协同

智能物流

数字化交易

构建线上平台，是客户做生意简单、高效、安全

数字展厅

客户在线协同

智慧零售

数字化运营

快速实时运作的智能运营中心，实现运营模式转型，简化管理

财经大屏

交付运营指挥中心

区域数字化运营

IT运营指挥中心

数字化办公

对准员工体验，数字化办公构建全方位的连接与协同

远程办公、智慧园区、智慧差旅

实践篇

构建”3个平台能力“，为转型提供支撑

统一的数据底座

云化数字平台

变革治理体系

平台篇

数字化转型成熟度评估方法

主要通过访谈、填写问卷、线上调查等方式

涉及主题

战略决心

业务重构

数字能力

转型保障

方法篇

第3章 愿景驱动的数字化转型规划

以终为始，描绘数字化愿景

从”站在后天看明天“的视角，思考未来5~10年的数字化会给行业和企业带来哪些变化，才能指定出有前瞻性的规划

业务战略是数字化转型的龙头

企业发展必须由清晰的业务战略

数字‍时代，企业需要适时的调整业务战略

引入数字化商业模式

提供数字产品和服务

从“5看”入手描绘数字化转型愿景

数字化转型以愿景驱动，如果仅基于现状和问题来描绘数字化转型愿景，容易限于惯性思维，在规划时束手束脚；而先有愿景在倒推到现在，则可以推导出如果通过变革或持续的优化，实现从现状到愿景所描述的未来的转变

看战略

看客户

企业客群体的变化

企业主要客户的发展趋势和商业模式的变化

客户对体验要求的变化

看行业

制造类

智能工厂

数字化车间

智能炼厂

智能钢厂

设备联网率、工序数控化率

能源类

智慧电网

智慧管网

智慧电站

智能油田

智能矿山

集成调度、远程操控、智能运维

建筑类

信息模型

三维数字化设计

BIM建筑信息建模技术覆盖率

服务类

智慧营销

智慧物流

智能金融

智能旅游

客户体验、客户黏性

看自己

看技术

信息安全

数据分析

云服务和解决方案（SaaS、PaaS、Iaas）

流程自动化（如RPA）

客户体验

人工智能

华为数字化转型愿景

“把数字世界带入华为，实现与客户做生意简单高效，内部运营敏捷，率先实现ROADS体验，成为行业标杆”

实时（Real-time）:意味着信息实时获取，即业务对用户需求进行快速响应，人用户零等待；企业内部流程快速流转，业务快速运作。

按需（On-demand）:意味着按需定制，即让用户可以按照自己的实际需求定制各项服务，可以自由选择。

全在线（All-online）：意味着全在线，即让用户在线进行业务操作，实际资源全在线，服务全在线，协同全在线。

自助（DIY）：意味着用户可以自助服务，即让用户拥有更多的自主权，提升用户的参与感。

社交（Social）:意味着社交分享，即让用户可以协同交流，分享经验和使用心得，增加用户归属感，增加用户黏性。

大平台支撑精兵作战

未来企业之间的竞争，将不再只是一线“精兵”团队的竞争，更是精兵+管理体系/平台能力的竞争

统一认识，社交架构蓝图

企业架构

业务架构

信息架构

应用架构

技术架构

架构蓝图的6个设计原则

以客户为中心，由外而内进行蓝图设计

明确在哪些端到端流程提升业务效率

从内部视角，看从哪些关键环节入手提升业务能力

各部门的责任分工和层级关系要清晰

明确定义全局性工作

体现架构的演进方向

华为的数字化转型架构蓝图

客户联接

一线作战平台

能力数字化

运营数字化

云化IT平台

“一体四面”细化架构蓝图

一体：瞄准业务目标实现或业务问题解决，由架构师团队协同架构设计；

四面：指业务架构、信息架构、应用架构、技术架构4个关键要素，一个都不能少

把握节奏，规划举措和项目

定举措，识别转型关键点

客户交易简单高效

一线作战灵活

平台能力提升

基于清洁数据的数字化运营

云化、服务化的IT基础设施和IT系统

定项目，规划项目承接举措

定节奏，设定项目优先级

适度超前地建设公共能力

瞄准高优先级的变革项目

“三定”

数字化转型规划的“三阶十二步法”

第4章 用变革的方法确保规划落地

华为数字化转型的有效推进，概括起来依靠两个关键的能力，即创造价值的能力和改变人的能力

变革管理实现“转人磨芯”

“转人”：指的是在知识技能上不断学习、充电，不断适应新形式、新岗位，转变能力和行为

“磨芯”：指的是思想上的艰苦奋斗，坚持自我批判和自我修正，在思想、意识上进行转变，从而跟上公司不断发展的步伐

变革管理的“船模型”

洞察“危机”，适时发起变革

马利克曲线告诉我们，企业家必须抓住适时的时机，适时发起变革，才可能带领企业不断实现突破与成长

“运动”营造变革紧迫感

搭好班子选对人

变革责任归位，让业务的负责人承担变革Owner的角色

权责对等

选择优秀的业务骨干投入变革

数字化转型要注重用户体验，让用户深度参与到变革的过程中

读懂人心，消除变革阻力

8问：从观念和习惯、利益、权力、责任、工作量、效率、技能要求和体验8个维度深度分析变革对利益干系人的影响，从而识别出产生变革阻力的根因

管理利益干系人，消除变革阻力的5个策略

保持战略耐心

保障利益

通过“快赢”增强变革信心

主动沟通，及时关怀

教育与培训，帮助各类人员跨越技能的“沟壑”

调整组织文化，让数字化落地生根

以项目方式推进变革，突破转型束缚

“七横八纵”

“七横”

业务价值

业务流程

数据

IT

架构

项目管理

变革管理

“八纵”

变革规划

概念阶段

计划阶段

开发阶段

验证阶段

试点阶段

部署阶段

持续运营

立一个高质量的变革项目

以价值为岗的项目生命周期管理

引入变革价值度量的TAM模型（Transformation Achievement Measurement）

运营务实，防止回潮

变革评估，“第3只眼”看价值实现

能力构建

价值实现

使用者视角

第5章 视IT为投资，用产品思维管理IT

数字时代IT系统的重新定位

从“管理系统”到“作业平台”

从“功能优先”到体验优先

从“重上线、轻经营”到“全生命周期管理”

从“相对稳定”到“快速响应”

从“物流世界的记录分析”到“数字世界的模拟推演”

IT产品化运作，也有助于解决前面提到的“慢、贵、难”的问题

持续的价值创造

敏捷的业务响应

投入有保障

团队有保障

IT产品的全生命周期管理

从被动响应到主动产品规划

价值与体验驱动的产品运营

避免进入误区

目标频繁变更

过于碎片化，不够聚焦

缺乏挑战性

目标完成和业务挂钩或业务无感知

难以度量

业务运营

流量

IT系统承载的业务量

流速

作业运作效率

流效

业务运作效果，包括业务运作质量、差错率、准确率等

系统运营

服务水平、质量、工程能力

用户运营

用户体验

组建业务和IT一体化团队

团队融合：配备关键角色

按角色组建业务和IT产品团队

业务场景师

业务架构师、信息架构师、应用架构师、技术架构师

数据分析师、数据科学家

系统工程师

敏捷教练

用户体验设计师

运营经理

运维经理

落实产品经理负责制

能力融合：业务人员懂IT，IT人员懂业务

用V模型指导服务化设计

团队也要对产品本身的架构进行调整，将IT系统拆分为一个松耦合的服务，使服务可以独立交付，并基于业务场景进行灵活编排，快速迭代，进而极大的提升交付效率

引入服务化架构

业务能力组件化、服务化，实现流程灵活编排；IT能力以服务化的方式提供，服务的访问和交互通过接口方式实现

服务化水平评估

数据

数据模型设计质量、数据一致性和数据服务化

服务

服务共享、服务质量和服务响应

代码

代码规范、超大函数和冗余代码

成本

服务虚拟结算情况、服务成本和硬件成本

V模型：从业务到IT的服务化设计方法

V模型以服务化理念为核心，以数据为锚点，将自顶向下的业务设计方法和IT应用的规划及设计方法相结合

关键要素

价值流

业务能力

业务场景与业务流程

业务活动

业务对象

应用服务

应用服务模块

产品和子产品

设计核心

围绕相对稳定的数据来设计业务和IT

在数字化转型环境下，IT部门不在是支撑组织，IT人员和业务人员都是主站团队，应实现业务和技术双轮驱动，让业务和技术都成为核心创新力量

实践篇

第6章 数字化重构业务运作模式

业务运作模式重构是数字化转型的核心

从效率到创新，重构作业模式

效率模式

专家模式

协同模式

创新模式

从功能到场景，重构客户体验

以客户体验为中心，综合考虑各种场景元素进行创新设计

从管道到平台，重构运营模式

通过数字技术对项目为中心的精兵作战提供作战平台支撑

过程透明

权力透明

资源透明

管控透明

利用数字技术，有效支撑职能部门平台化、平台服务化

资源服务

业务服务

数字服务

这3种模式是递进关系，资源服务标准化程度提升后可以转换成业务服务，业务服务的自动化程度提高后又可以转成数字服务

利用数字技术，重建扁平化的决策体系

数字化的作战指挥系统需要准确的感知系统

感知不是目的，行动才是起点

高效决策，快速行动

发现问题自主决策，自主闭环

对准业务价值，找主要矛盾和矛盾的主要方面

高频

高能耗

高风险

“3个数字化”是业务运作模式重构的基础

对象数字化：业务对象的全量全要素联接

关键数据到全量数据

类别到实例

覆盖全生命周期

更多的队形和对象之间的连接

过程数字化：业务过程的可视、可管理、可追溯

作业过程线上化

业务过程透明，实现全程可追溯

作业过程中信息流、资金流和实物流同步

从“过程数字化"到"数字化的过程"

规则数字化：业务规则的显性化、结构化、可配置

Y模型：业务运作模式重构的方法

聚焦客户体验，识别价值流和业务场景

分析客户旅程

定义价值流，匹配客户旅程的关键活动

识别客户旅程的关键接触点

识别和定义业务场景

沿着客户旅程，识别端到端的业务场景

沿着价值流阶段识别业务场景

业务场景设计

信息汇聚

角色整合

作业自动

管控极简

流程并行

业务服务化

对准价值实现，规划和布局业务能力

业务能力是企业自身拥有或者从外部获取的特定能力，用于实现某一特定目的，包括所需要的流程、数据、IT系统、技能、资源等。

初步识别业务能力

对业务能力整合和重构

业务能力的数字化

数字的连接力

流程的再造力

装备的数智化

知识的洞察力

业务能力平台化、服务化

业务能力的部署

业务标准化程度

客户接触密集度

政策及法律法规

资源可获得性和成本

流程的分层解耦设计

始于流程，终于流程，将数字化成果内化到管理体系中

第7章 数字化作业：减少业务高能耗点

传统业务模式面临的挑战

信息流跑不过实物流

实物流、信息流、资金流的协同是企业管理的基础

资源耗散在高能耗点

高能耗点是指海量重复的业务作业中投入资源多但效率较低的环节

复杂的异常处理

“人拉肩扛”已无法应对外部环境的复杂变化

数字化提升供应链作业效率

识别供应商全流程中的高能耗点

“人-仓-货-车-船-单”的全面数字化

业务对象数字化

业务过程数字化

实现业务全流程的可视、可管理、可追溯

业务规则数字化

提升数据质量

对象、过程、规则数字化的综合应用案例

万物互联，实现物流网络实时可视

确定性业务自动化，机器代替人

不确定性业务智能辅助，人机协同

智能分析

模拟传真

辅助决策

数字化重构供应链作业模式

一站式的供应链作业平台

从作业人员的视角看，新的作业模式设计，要体现在“将复杂性留给系统，将简单留给用户”的实际作业界面上

灵蜂自动物流中心

资源准备环节，从经验判断到模拟决策

生产理货环节，从“人找料”到“料到人”

收发货环节，从收、存、发串行作业到下线即发

现场管理环节，异常自动预警

打造全球供应网络的数字孪生

第8章 数字化交易：让做生意简单、高效

To B交易体验成为重要竞争力

ROADS体验创造客户价值

Real-time(实时)

On-demand（按需）

All-online(全在线)

DIY（自助）

Social（社交）

总结

合适的商品

高效的处理

快速的GTM（Go To Market，从客户下单购买到投入使用）

To B交易体验提升空间巨大

提升客户体验带来真正的双赢

交易流数字化的设计过程

基于设计思维（Design Thinking）的客户体验重构

设计思维是一套完整的方案设计方法论，它有两大核心理念

以人为本的设计（Human Center Design）

同理心（Empathy）

与以问题为中心的传统设计思维不同，它是以人为中心，从服务对象最根本的需求出发，结合各种技术可行性，快速迭代测试，最终提供超出用户预期的体验

从能力地图到服务化架构设计

分析和定义价值流，识别能力地图

设计和定义业务场景

梳理和设计业务流程

定义和描述业务活动

识别BI和业务对象

划分聚合对象集

识别和定义应用服务

交易服务

作业前台

客户适配层

交易流数字化的难点与应对方式

数据非全在线，外部多客户、内部多部门，旧城改造

如何把交易数据从线下搬到线上

收益和成本决定什么数据进IT系统

“性价比线”

合规要求所需要的数据

业务管理所需要的数据

有助于高效业务的数据

“作业即记录”实现数据进IT系统

问题

数据是生产者并非数据的收益者

解决

“作业即记录”

以用促进，越用越多

如何实现“一个客户一个交易流”

服务化解决交易流的定制

无论是交易对象还是交易流程都应当可以被定制

主干稳定、末端灵活的架构

服务化解决交易流的内部集成

相较于传统单体应用架构，有横竖两个维度的解耦

“横”

流程与能力的解耦，也就是一线与机关的解耦，流程归作业部门，能力归机关行业管理部门，一线主站，机关主建。

“竖”

能力之间基于业务对象解耦，各业务对象有唯一的行业管理组织作为业务Owner，行管理组织根据业务对象自主建设机关能力，形成服务。

如何实现旧系统和规范的迁移

尽可能降一些过时且牵连少的规范修正或下线

牵扯过大的规范设计原则：老的规范在新架构里任然有效，单长期发展中，业务能朝着我们设定的规范演进，也就是“向前兼容”，通过方案设计做加法，同时实现“向后演进”，通过业务运营持续做减法。

疫情下的无接触交易

疫情是数字化的试金石

全球交易0中断

提升和改善多个交易节点自动化

可供性实时可视

末端定制

交易流数字化的未来图景

“横向”：在原交易交付达成体验/效率目标的基础上，向两端（上市和运营）推进，实现全流程端到端的解耦

“竖向”：基于客户的能力和意愿，在双方耦合的触点上持续做深，实现流程互嵌，消减双方流程冗余节点，加快交易信息流转。

第9章 数字化运营：实现业务运营模式升级

数字化运营旨在利用数字技术获取、管理和分析数据，为企业的战略决策与业务运营提供量化、科学的支撑，从而有效提升业务效率与业务能力，更快、更合理的达成企业目标

传统业务运营面临的3个挑战

运营仪表盘不真实

指挥链条过长

决策过于依赖个人经验

信息完整性限制

人脑限制

数字化运营提升业务效益

运营数据真实

运营实时

运营自动化

真实、全在线的可视化运营

数据来源统一

加工过程可控

在线结果展示

事前、事中干预的实时运营

提前预警风险

量化管理风险

快速关闭风险

为业务提供主动服务的自动化运营

无需填报，自动感知业务情况

随叫随到的在线运营服务

数字化运营改变组织运作模式

打破组织层级，实现透明高效的决策指挥

运营指挥模型

作业岛：集中的业务作业单元

指挥中心：集中的业务指挥单元

运营指挥案例

打破部门墙，实现跨部门的横向协同

大幅缩短了组织间的协同路径

大幅提高了组织间的协同效率

大幅增加了组织间的运营一致性

协同运营团队

传统串行的组织沟通协同方式转变为星型协同方式

数字化运营实现科学决策

已知事件、已知的未知事件、未知的未知事件

复杂场景下的AI辅助决策

借助大数据技术，将海量数据转变为管理画像

借助AI算法，为管理者提供辅助决策

自我优化的智能运营

AI逐步从简单的“描述”迈向“诊断”乃至“智能推演”

营造共享生态，实现从0到1再到N的转变

从0到3：百花齐放

从3到1：归纳收敛

从1到N：价值繁衍

第10章 数字化办公：构建全方位的连接与协同

“三屏装不下”的企业App

重复投资

服务不共享，数据无法拉通，操作割裂

体验不一致

访问不通的App需要重复登录，费时费力

先立后坡，打造数字化办公平台

越聚合，越简单

开发效率提升

用户活跃度提升

用户满意度提升

打造流水般的用户体验

简单

流畅

安全与隐私保护

粉丝计划

儿童体验计划

快速汇聚场景形成生态

智能化助力体验和效率提升

实现人、知识、业务、设备的全连接

连接团队

连接知识

连接业务

连接设备

不仅是数字化办公，更是数字化企业的载体

平台篇

第11章 统一的数据底座

数据底座是数字化转型的关键能力之一，承接了打破数据孤岛、确保源头数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全等目标

华为数据治理概要

华为数据治理历程

第一阶段：2007-2016年

华为设立数据关了专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，任命数据责任人（数据Owner），通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，实现了以下目标

持续提升数据质量，减少纠错陈本

数据全流程贯通，提升业务运作效率

第二阶段：2017年至今

华为建设数据底座，汇聚企业全域数据并对数据进行连接，通过数据服务、数据地图、数据安全防护与隐私保护，实现了数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标

业务可视，能够快速、准确决策

人工智能，实现业务自动化

数据创新，成为差异化竞争优势

华为数据治理愿景、目标与建设框架

愿景

“实现业务感知、互联、智能和ROADS体验，支撑华为数字化转型”

“清洁、透明、智慧数据、使能卓越运营和有效增长”

数字化转型的关键要素之一是实现世界的基础上构建一个跨域孤立系统、承载业务的“数字孪生”的数字世界

框架

基于统一的规则与平台，以业务数字化为前提、数据入湖为基础，通过数据主题连接并提供服务，建设数据底座，支撑业务数字化运营。

数据源

数据底座

数据湖

数据主题连接

数据消费

数据治理

支撑数字化转型的数据底座

数据底座的总体架构

统一管理结构化、非结构化数据

打通数据供应通道

确保公司数据完整、一致、共享

保障数据安全可控

华为数据底座由数据湖、数据主题联接两层组成

数据底座的建设策略和原则

建设策略

第一，成立公司级数据资产管理变革项目，制定数据 底座的建设规范和方法，构建数据底座建设所需的能力和平台，统筹推动数据底座建设

第二，各领域依托数字化转型相关变革项目，遵从统一的方法和规范，负责本领域数据资产的梳理和底座内容建设

“统筹推动，以用促建、急用先行”

原则

数据安全合规原则

需求和规划双轮驱动原则

数据供应多场景原则

信息架构遵从原则

数据湖：企业数据的“逻辑汇聚”

华为数据湖面向各领域，实现数据资产找得到、可理解、可信任，是数据主题连接和数据消费的基础

华为数据湖的3个特点

逻辑统一

类型多样

原始记录

数据入湖的6项标准

明确数据Owner

发布数据标准

认证数据源

定义数据密级

数据质量评估

元数据注册

数据入湖方式

数据入湖遵循华为信息架构，以逻辑数据实体为粒度进行数据入湖

原则上一个逻辑实体的所有属性应该一次入湖，避免一个逻辑实体多次入湖，增加入湖工作量

方式

批量集成

数据复制同步

消息集成

流集成

数据虚拟化

不适合处理大量数据场景

数据主题联接：将数据转换为“信息”

5中数据主题联接

多维模型

图模型

标签

标签是对特定业务范围的圈定

指标数据

指标是对业务结果、效率和质量的度量

算法模型

多维模型设计

确定业务场景

声明粒度

维度设计

维度是观察和分析业务数据的视角，支持对数据进行汇聚、钻取、切片分析

单一性

单向性

正交性

事实表设计

图模型设计

图模型由节点和边组成。节点表示实体或概念，边则有属性或关系构成

业务场景定义

信息收集

图建模

实体、概念、属性、关系的标注

实体和概念的识别

属性和关系的识别

知识计算

图挖掘计算

图遍历

图里面的经典算法，如最短路径

路径的探寻

权威节点的分析

族群分析

相似节点的发现

基于本体的推理

基于规则的推理

标签设计

事实标签

规则标签

模型标签

指标设计

原子指标

复合指标

维度

口径/修饰词

指标数据

算法模型设计

面向安全共享的数据服务建设

华为公司大力推进数据服务建设，一方面将数据资产作为一种服务，更好的满足业务人员对效率、便捷的要求；另外一方面通过服务机制实现安全可控，确保所有的数据资产在安全合规的前提下进行共享

数据服务给企业带来的价值

保障数出一门，提升数据一致性

数据使用者不用关注技术细节，满足不同类型的数据服务需求

提升数据敏捷响应能力

满足用户灵活多样的消费诉求

兼顾数据安全与合规

数据服务的分类

数据集服务

数据服务提供方被动地公开数据已提供数据消费方检索

数据提供方并不定义数据处理逻辑，但数据和数据处理逻辑仍然由其控制

服务的生命周期即数据访问授权的有效期

数据API服务

打造数据供应的“三个1”

1天：已发布数据服务场景，从需求提出到消费者通过服务获取数据，在1天内完成

1周：已进数据底座但无数据服务场景，从需求提出、数据服务设计落地到消费者通过服务获取数据，在1周内完成

1月：已结构化但未进数据底座场景，从需求提出、汇聚入湖、数据主题联接、数据服务设计落地到消费者通过数据服务获取数据，在1个月内完成

构建数据地图（DMAP）

重大困难

找数难

读不懂

人群

业务分析师

数据科学家

数据管理

IT开发人员

第12章 云化数字平台

在云时代，数字平台构建在云上，在享受资源弹性、敏捷服务等优势的同时，还需确保核心数据资产的安全

数字化转型需要数字平台

数字平台不仅提供通常意义的IT服务平台（Platform as a Service，PaaS）和IT基础设施服务（Infrastructure as a Service，IaaS），还需要与时俱进，承载和孵化大数据、AI、IoT、区块链等数字技术

承载数字技术

更好的体验

更快的创新

更广的职能

更深的融合

更稳的安全

支撑应用现代化

数字化转型需要实现应用现代化

数字化平台支撑应用服务化重构

体验层

针对本业务领域的不同业务角色，统一构建角色一站式接入，提供应用入口、协同作业、数据运营可视化等功能；角色一站式可针对业务场景进行快速服务编排，快速适应业务变化

服务层

服务层承载业务能力，瞄准几大主业务流，业务与IT一体化团队共同识别和构建服务，承接业务处理逻辑和决策规则；沉淀出公共服务，在企业内进行全局共享；通过服务市场建立服务API生态

数据层

数据拉通一致，同源共享。

挑战和诉求

对系统的架构设计要求更高

运维监控难度大，问题定位困难

系统集成测试复杂度增加

对技术平台的依赖更大

云原生模式

微服务架构

弹性伸缩

高可用

自动化运维

场景

仅使用Iaas服务

使用Paas服务

应用（微）服务化新建或重构

使用云化软件包

沉淀通用业务能力

架构层级

应用能力

平台能力

基础设施能力

运营和运维能力

安全能力

华为数字平台的4大服务域

数字平台建设历程

烟筒式构建阶段

平台拉通阶段

平台上云阶段

华为数字平台服务架构（数字平台命名HIS（Huawei IT Service））

北向：以Welink为入口，构建平台能力，支撑应用“快”开发、“易”部署、“稳”运行，开发、丰富和沉淀各种数字化服务

业务数字化使能

南向：打造传统企业高效上云的技术底座，使集成和连续更简单、云化更便捷，成为数字化转型沃土

多云环境下的资源与连接

东向：构建企业数据底座，AI算法和服务让企业更智能，让运营和决策更准确、更及时、更有效

支撑用数和赋智

西向：构建端到端的安全能力以防范内外安全威胁，确保核心信息资产不泄露、关键业务不中断

实时安全服务

依托华为云搭建数字平台

数字平台上云，关键是利用云的能力和保护企业数据安全之间找到平衡点

第13章 变革治理体系

难题

转型方向在高层迟迟无法形成共识，怎么决策

如何调动起业务部门的积极性，主动开展转型

转型过程中个别部门利益与转型方向不一致如何处理

变革指导委员会（ESC）

华为变革、流程、IT系统与数据的最高决策组织，由公司轮值董事长主持，成员以各业务部门总裁为主

决策变革规划

决策变革投资

公司空载

各领域投资

变革项目办公室

管理项目关联关系与冲突

变革项目验收评估

企业架构委员会

架构立法与治理

统一架构语音和方法

业务主导的各领域变革团队

领域业务变革与IT管理团队

领域数字化与IT装备部

结语

一把手担责

企业家的战略决心、信心和耐心

战略引领

构建面向未来的高质量竞争力

重构业务

提升客户体验、业务运作和运营效率

转人磨心

提升员工参与变革的意愿和能力

眼高手低

既要“开阔视野”又要“重心向下”

清洁的数据

从源头抓取数据质量、做好数据治理

合适的技术

数字技术与业务进行充分融合

安全优先

完善的网络安全和数据资产保护