
为什么明明做好了技术设计,项目推进却依然困难重重?
技术团队开发的功能业务方总说不适用;系统随着业务发展变得臃肿难维护;跨部门协作时各说各话,推进困难。
这些问题看似毫无关联,但它们都指向同一个根源:对架构认知的片面与缺失。
有了对架构的认知,各部门之间就有了对项目可行性的推测计算,这大大减少了资源的浪费,同时还能加强各部门之间的交流合作。
今天,我就来系统梳理六大核心架构——业务架构、数据架构、应用架构、技术架构、产品架构和项目架构。帮你理解数字化建设的底层逻辑,来有效地参与项目和提升协作效率。

一切数字化的起源,都不是技术,而是业务。
业务架构是企业战略的具象化蓝图,它完整描述了组织如何创造、传递和获取价值的内在逻辑。它完全不关心技术实现,只聚焦于商业本身。
设计一个业务架构,你必须回答以下几个核心问题:
业务架构的输出,是所有后续架构决策的绝对依据。它定义了“我们要做什么”,从而避免了“用先进技术解决一个错误问题”的窘境。
当业务在运行时,它在数字世界留下了什么?答案是数据。业务架构定义了流程和规则,那么在这些流程中产生、流转和消费的核心信息资产是什么?它们应该如何被管理?这就是数据架构要回答的问题。

数据架构负责规划数据的全生命周期治理,其关键职责包括:
这是最主要的部分,对企业来说,好的数据架构能解决以下几个问题:
1.打破数据孤岛。它能让不同来源、不同格式的数据能够顺畅交互。
2.让数据可信可靠,能用来分析决策。数据架构能对企业内部数据进行系统性梳理,进而得到高质量的可用数据。
3.支撑企业进行数字化转型。企业为了适应现代社会,数字化转型是必然结果,数据要能够指导行动,支撑企业的存活发展。
问题在于,要怎么确保数据的质量?我们可以用专门的数据集成工具,比如FineDataLink,它接入多个数据源,包括ERP、FR填报、WEB、CRM等,能够对数据进行统一处理,以此得到高质量的数据。工具体验地址:https://s.fanruan.com/8hhzn(复制到浏览器打开)

简而言之,数据架构是将业务架构“翻译”成可持续、可复用数据资产的过程,它是业务在数字世界的精准映射。
现在,我们需要用软件来固化业务能力和数据规则。想象一下,业务架构是公司的部门职责说明书,数据架构是公司的档案管理系统,那么,应用架构就是决定需要开发多少个具体的软件应用或微服务,来让各个部门能够协同工作。
应用架构的核心是“拆分”与“协作”:

一个优秀应用架构的标志是“高内聚、低耦合”。这意味着,修改一个应用的内部逻辑,不应导致其他应用的大规模改动,这直接决定了软件系统的可维护性和扩展性。
应用是代码的静态集合,它们需要环境才能运行。如果说我们确定了要开发“用户中心”这个应用(应用架构),那么它应该部署在哪里?如何保证它能被快速访问且永不宕机?如何管理它的配置和秘密?这些问题,都属于技术架构的范畴。

技术架构关注所有非功能性需求与基础设施:
技术架构的选择,直接决定了系统的稳定性、弹性、性能和成本。它是应用赖以生存的物理(或虚拟)世界。
以上架构更多是内部视角,而产品是价值的最终出口。产品架构是面向最终用户的、对产品功能与体验的整体性组织与设计,它定义了用户如何感知和使用由所有后台应用集成的完整能力。
产品架构的工作集中于:
产品架构是连接用户价值与技术实现的桥梁,它确保强大的后台能力能被用户以舒适、高效的方式所使用。
最后的挑战在于,如何将上述所有图纸上的规划,通过人的协作变为现实。要知道,项目架构是关于“如何组织团队和分配工作”的蓝图;它回答:谁,在什么时间,负责做什么。
项目架构的核心要素包括:
合理的项目架构能最大限度地减少团队间的沟通摩擦,确保技术愿景被高效、准确地执行。
回顾这六大架构,你会发现它们构成了一个严谨的决策链条:
它们彼此约束,又相互滋养。一个成功的数字化系统,必然是这六大视角动态平衡、协同演进的结果。
现在你了解这6个架构了吗?
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