概述

隨著數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式增長，以及通用人工智能（GenAI）的持續(xù)發(fā)展勢頭，企業(yè)正競相確定自身的戰(zhàn)略基點。制定穩(wěn)健的戰(zhàn)略、治理模式和任責(zé)結(jié)構(gòu)的壓力空前巨大。這不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略應(yīng)該是什么，更關(guān)乎如何制定戰(zhàn)略、由誰來領(lǐng)導(dǎo)，以及如何在整個企業(yè)范圍內(nèi)進行治理。

遺憾的是，制定數(shù)據(jù)或人工智能戰(zhàn)略的參考資料通常要么過于籠統(tǒng)，要么不夠完整，很少適用于構(gòu)建穩(wěn)健的企業(yè)級戰(zhàn)略。在光鮮亮麗、快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，許多利益相關(guān)者忽視了成熟的方法，轉(zhuǎn)而依賴膚淺的白皮書或零散的部門計劃。

本文基于航空業(yè)的近期經(jīng)驗，闡述企業(yè)架構(gòu)管理 (EAM) 在制定和實施數(shù)據(jù)與人工智能戰(zhàn)略方面提供的關(guān)鍵功能。我們并非提供包羅萬象的數(shù)據(jù)與人工智能戰(zhàn)略指南，而是著重探討此類戰(zhàn)略中一個具體且關(guān)鍵的部分。事實證明，EAM 能夠有效解決這一問題。為了將用例置于上下文中，我們以 EAM 能力模型作為框架。

一、什么是企業(yè)架構(gòu)管理

簡而言之：EAM 管理并持續(xù)優(yōu)化企業(yè)級數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的架構(gòu)。它與特定企業(yè)的業(yè)務(wù)模式和運營模式相一致，以滿足其業(yè)務(wù)需求。

企業(yè)架構(gòu)通常被比喻為城市建設(shè)愿景或規(guī)劃：要么讓城市有機地發(fā)展（“新興景觀”），要么為城市設(shè)定一個目標(biāo)，并系統(tǒng)地朝著這個目標(biāo)努力。延續(xù)這個比喻：城市中也有專門負責(zé)各個區(qū)域的建筑師，也有專注于跨領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域（例如交通、排水系統(tǒng)、電力）的建筑師，當(dāng)然，還有負責(zé)城市住宅、工廠或機場的建筑師。

與此比喻相對應(yīng)的IT架構(gòu)師可以是特定業(yè)務(wù)部門（例如銷售、生產(chǎn)、人力資源）的架構(gòu)師，也可以是跨領(lǐng)域（例如IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、人工智能）的架構(gòu)師，以及平臺和解決方案架構(gòu)師。所有這些角色都需要緊密協(xié)作，才能構(gòu)建一個協(xié)調(diào)一致的整體系統(tǒng)。如同城市規(guī)劃一樣，企業(yè)架構(gòu)并非一次性工作，而是一個持續(xù)適應(yīng)不斷變化的環(huán)境的過程。

EAM 是一門成熟的學(xué)科，用于構(gòu)建企業(yè)范圍的數(shù)字化目標(biāo)藍圖。數(shù)十年來，實踐者和學(xué)者一直致力于構(gòu)建一個共同的知識體系。在這一領(lǐng)域，最著名的框架或許是 Open Group 的 TOGAF。它包含一個用于設(shè)計、實施和管理復(fù)雜架構(gòu)的詳細流程模型。

EAM 生命周期。 ?基于《企業(yè)架構(gòu)管理基礎(chǔ)》（Springer，2022 年）

同一枚硬幣的兩面：數(shù)字化戰(zhàn)略與企業(yè)架構(gòu)

戰(zhàn)略，其傳統(tǒng)意義是指為實現(xiàn)總體目標(biāo)而制定的高層長期計劃。正如錢德勒在1962年出版的《戰(zhàn)略與架構(gòu)》一書中所定義，戰(zhàn)略是“確定企業(yè)的基本長期目標(biāo)，并采取行動方案和分配實現(xiàn)這些目標(biāo)所需的資源”。

同樣，《牛津詞典》將戰(zhàn)略定義為“為實現(xiàn)主要或總體目標(biāo)而制定的行動計劃或政策”。另一詞典將其定義為“公司及其相關(guān)子行業(yè)為實現(xiàn)長期目標(biāo)而對其環(huán)境采取的基本、長期行為（措施組合）”

戰(zhàn)略與“架構(gòu)”不僅在自然界中密切相關(guān)

本質(zhì)上，戰(zhàn)略將愿景與路線圖相結(jié)合——基于“為什么”，它回答了組織發(fā)展方向的“是什么”和“如何”?；蛘?，更具體地說，在我們的語境中：數(shù)字化戰(zhàn)略包含以下幾個步驟：

1. 制定愿景；

2. 評估數(shù)字化的現(xiàn)狀；

3. 明確數(shù)字化的目標(biāo)藍圖；

4. 制定實現(xiàn)目標(biāo)藍圖的路線圖。

這 正是 EAM 核心流程的定義，即所謂的目標(biāo)藍圖流程；它在企業(yè)層面指定了數(shù)字化藍圖（或其中的特定維度）應(yīng)呈現(xiàn)的樣子。目標(biāo)藍圖不僅包含業(yè)務(wù)能力和相應(yīng)的應(yīng)用程序或平臺，還包含目標(biāo)藍圖中架構(gòu)工作的原則和指南。

“戰(zhàn)略”和企業(yè)架構(gòu)都是關(guān)于高層次、全面、長期的發(fā)展

二、如何確定數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的范圍

任何大型項目，例如制定企業(yè)級戰(zhàn)略，在開始之前都必須明確界定其范圍。而這正是許多數(shù)據(jù)戰(zhàn)略嘗試失敗之處。確定企業(yè)架構(gòu)項目范圍的核心維度包括：

• 時間范圍，即目標(biāo)藍圖在未來多久才會實現(xiàn)？
• 橫向廣度，即我們的戰(zhàn)略是否針對整個企業(yè)，還是僅僅針對“飛行運營”業(yè)務(wù)領(lǐng)域？
• 深度，即目標(biāo)藍圖的細節(jié)程度和粒度如何？是停留在高抽象層次，還是具體到每一個模塊和數(shù)據(jù)產(chǎn)品？

對于定義數(shù)據(jù)策略的范圍，這些維度也很有用：

數(shù)字化維度。企業(yè)全面數(shù)字化通常涵蓋人員、流程和技術(shù)三個維度。在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的背景下，除了人員之外，還應(yīng)考慮文化。需要注意的是，在我們的語境中，技術(shù)指的是企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。

技術(shù)維度，也稱為 架構(gòu)維度（參見 EAM 能力立方體）。在高層次上，這里通常指“應(yīng)用程序”、“數(shù)據(jù)”和“IT 基礎(chǔ)架構(gòu)”。如下圖所示，在數(shù)據(jù)和 AI 戰(zhàn)略的背景下，數(shù)據(jù)和（基于 AI 的）應(yīng)用程序維度通常是重點關(guān)注的。

但我們絕不能忽視與之相關(guān)的技術(shù)維度。因此，Gartner 的《人工智能成熟度曲線》（2025）將“AI 就緒數(shù)據(jù)”和“AI TRiSM”（信任、風(fēng)險和安全管理）置于首位。

實施數(shù)據(jù)和人工智能的最大障礙之一是無法獲得最新的 GPT 模型——它面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、系統(tǒng)集成、風(fēng)險和訪問管理等挑戰(zhàn)，以及缺乏大規(guī)模構(gòu)建和部署新用例的有效流程。

為了確定數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的范圍，我們還必須區(qū)分這些戰(zhàn)略所針對的主要應(yīng)用和數(shù)據(jù)類型：

• 運營/交易應(yīng)用程序是執(zhí)行核心業(yè)務(wù)流程的主力。例如 CRM 系統(tǒng)、零售平臺或用于管理航空公司地面和航班運營的應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序負責(zé)運營、客戶下單或機組人員被分配到航班。
• 這些系統(tǒng)中的運營數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確且實時。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量對于相應(yīng)的事務(wù)應(yīng)用程序至關(guān)重要，因此應(yīng)用程序所有者通常也“擁有”這些數(shù)據(jù)。此處的數(shù)據(jù)以應(yīng)用程序特定的格式存儲；其語法和語義與企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)僅松散耦合。需要注意的是，傳統(tǒng)上，中間件團隊（而不是數(shù)據(jù)分析部門）負責(zé)處理在運營應(yīng)用程序之間交換的數(shù)據(jù)。例如，包括通過企業(yè)范圍的集成數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的主題。通常，源自數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的數(shù)據(jù)策略存在未充分處理運營系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的風(fēng)險，例如，僅將其視為分析系統(tǒng)的來源
• 分析應(yīng)用程序的傳統(tǒng)作用是分析運營系統(tǒng)中運行的核心業(yè)務(wù)流程，并對其進行優(yōu)化。典型的例子是數(shù)據(jù)倉庫，它從運營應(yīng)用程序接收數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為企業(yè)范圍內(nèi)統(tǒng)一的格式，并將這些數(shù)據(jù)記錄成歷史。

因此，分析數(shù)據(jù)可以集中供不同類型的消費者和分析用例使用。通常，數(shù)據(jù)格式與企業(yè)范圍一致。對于基于人工智能的用例，則更傾向于未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，也可能是特定于應(yīng)用程序的“原始”數(shù)據(jù)格式。與交易數(shù)據(jù)不同，分析數(shù)據(jù)通常不必是實時的，但必須足夠及時，以支持戰(zhàn)略決策。

三、EAM 及相關(guān)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)和 AI 功能

總而言之，一個有效的數(shù)字企業(yè)依賴于幾個相互關(guān)聯(lián)、有時也相互重疊的戰(zhàn)略功能：

數(shù)字化戰(zhàn)略為管理整個企業(yè)（包括組織）的所有數(shù)字化能力提供了總體愿景。

企業(yè)架構(gòu)管理 (EAM) 指定了企業(yè)級數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的高層結(jié)構(gòu)，包括應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施。在我們的案例中，EAM 專注于數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。換句話說，EAM 交付數(shù)據(jù)技術(shù)戰(zhàn)略。

數(shù)據(jù)治理在維護數(shù)據(jù)質(zhì)量和確保法規(guī)遵從性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)的管理設(shè)定了方向——傳統(tǒng)上強調(diào)集中式、分析型數(shù)據(jù)用例。

與 EAM 不同，全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略還關(guān)注人員和文化層面。IT 或數(shù)字化策略也是如此，與 EAM 不同，它們不僅關(guān)注企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，還關(guān)注 IT 組織（人員、文化、流程）。

最后，在我們的語境中，當(dāng)今的人工智能戰(zhàn)略與數(shù)字化戰(zhàn)略的范圍相似：人員、流程和技術(shù)，其中技術(shù)主要包括人工智能應(yīng)用程序和平臺，但也包括與人工智能相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)對人工智能的重要性顯而易見：金進金出。然而，近期人工智能戰(zhàn)略領(lǐng)域的招聘廣告仍然側(cè)重于應(yīng)用程序和平臺（見下表）。

請注意，本文主要討論的是能力，而非部門名稱?！凹瘓F數(shù)據(jù)和人工智能部”是否負責(zé)制定企業(yè)范圍的集成數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略，或者該部門是否被稱為“集團企業(yè)架構(gòu)部”都無關(guān)緊要：制定可持續(xù)的、全企業(yè)范圍的、全方位集成的數(shù)據(jù)和人工智能（技術(shù)）戰(zhàn)略的部門名稱并不重要；重要的是該部門是否具備所需的能力。

無論如何，EAM 所熟知的綜合方法必須與數(shù)據(jù)和 AI 領(lǐng)域、平臺和解決方案架構(gòu)師的專業(yè)知識相結(jié)合。實踐證明，一個有效的方案是，來自集團 EAM 部門的數(shù)據(jù)分析（企業(yè)）架構(gòu)師與專注于數(shù)據(jù)和 AI 平臺及交付的集團和下屬企業(yè)團隊緊密合作。

無論如何，要制定真正全面的數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略，需要輔以塑造人才、文化和流程的能力。這些能力也可能由完全不同的部門負責(zé)——例如，由首席信息官（CIO，中央IT戰(zhàn)略）或首席數(shù)據(jù)官（CDO）負責(zé)。

四、EAM 的核心能力是什么

如上所述，企業(yè)架構(gòu)管理的目標(biāo)是優(yōu)化整個企業(yè)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。EAM 生命周期表明，“管理”可以分解為“設(shè)想-指定-實施-評估”的活動。顯然，這種粒度不足以描述企業(yè)架構(gòu)師的工作。

在大型企業(yè)的現(xiàn)實中，你會發(fā)現(xiàn)一個高度復(fù)雜的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，例如由3000個業(yè)務(wù)應(yīng)用程序以及數(shù)據(jù)管理、安全和基礎(chǔ)設(shè)施等多個層面組成。為了管理這種復(fù)雜性，我們需要進一步細分，將EAM活動分解。

讓我們從企業(yè)架構(gòu)管理的核心 能力入手。在頂層，我們處理企業(yè)范圍內(nèi)的主題。正如“架構(gòu)領(lǐng)域”維度所建議的，我們通過分別處理每個架構(gòu)領(lǐng)域來進一步細分企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)：（企業(yè)范圍內(nèi)的）數(shù)據(jù)架構(gòu)、AI 架構(gòu)、安全架構(gòu)等等。在大型企業(yè)的實踐中，通常會有一名架構(gòu)師專門負責(zé)每個領(lǐng)域。例如，一個企業(yè)的數(shù)據(jù)與洞察架構(gòu)就由一名架構(gòu)師負責(zé)。

在細分領(lǐng)域?qū)用?，我們關(guān)注企業(yè)的不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域，例如市場營銷、銷售和航班運營。與企業(yè)層面類似，每個領(lǐng)域都需要一個連貫的數(shù)字化格局。例如，該格局由合理的領(lǐng)域業(yè)務(wù)架構(gòu)和連貫的安全格局組成。在數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的背景下，我們專注于構(gòu)建連貫的、特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和人工智能生態(tài)系統(tǒng)，例如“航班運營”領(lǐng)域。

在解決方案層面，數(shù)字化企業(yè)森林的各個樹形結(jié)構(gòu)都是經(jīng)過架構(gòu)設(shè)計的：例如，復(fù)雜的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)中心或基礎(chǔ)設(shè)施平臺。這屬于解決方案和平臺架構(gòu)師的職責(zé)范圍。例如，EAM 必須確保基于 GenAI 的新應(yīng)用程序的架構(gòu)能夠融入整個企業(yè)的整體架構(gòu)。另一個例子是明確中央數(shù)據(jù)分析平臺的作用及其具體功能。

EAM 的支持功能有哪些

“計劃-指定-實施-評估”的生命周期現(xiàn)已在各個層面實施：企業(yè)范圍、每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域以及每個大型數(shù)字化解決方案。為什么 EAM 關(guān)注“企業(yè)范圍”以下的兩個層面？因為所有層面都相互交織，使得 EAM 成為一項高度協(xié)作的任務(wù)。為了成功應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，EAM 依賴于一系列成熟的賦能能力。例如：

IT資產(chǎn)管理使數(shù)字化領(lǐng)域的解決方案透明化。其核心工具是解決方案目錄，以及（可能作為獨立工具）數(shù)據(jù)產(chǎn)品目錄。它也是投資組合管理的基礎(chǔ)。

例如， EAM 內(nèi)容管理指的是原則、指南、標(biāo)準(zhǔn)、架構(gòu)決策記錄 (ADR) 的管理。在 GenAI 的語境下，這可以是一個標(biāo)準(zhǔn)，例如“我們基于 LLM 的解決方案的主要標(biāo)準(zhǔn)是 OpenAI”，或者在數(shù)據(jù)語境下：“航空集團的所有數(shù)據(jù)倉庫用例都必須在中央數(shù)據(jù)分析平臺中實現(xiàn)”。

EAM 委員會提供了一種專業(yè)可靠的決策制定和發(fā)布方式。EAM協(xié)作和利益相關(guān)者管理如同連接紐帶，使眾多參與數(shù)據(jù)和人工智能的參與者和“快艇”保持同步，從而提高當(dāng)今高能量、高動力的數(shù)據(jù)和人工智能用例匯聚成一個連貫的、覆蓋整個企業(yè)的目標(biāo)藍圖的可能性。在快速發(fā)展的 GenAI 領(lǐng)域，社區(qū)工作尤為重要。目前，EAM 更注重企業(yè)范圍的透明度、交流和共同學(xué)習(xí)，而非預(yù)先提供詳細的標(biāo)準(zhǔn)。

EAM 和數(shù)據(jù)策略——大型航空集團的示例

五、EAM 功能實現(xiàn)的數(shù)據(jù)（技術(shù)）戰(zhàn)略要素

定義數(shù)據(jù)技術(shù)戰(zhàn)略最重要的 EAM 流程是目標(biāo)藍圖流程，它決定了哪些數(shù)據(jù)相關(guān)功能應(yīng)該通過哪些解決方案來實現(xiàn)。這些功能包括數(shù)據(jù)倉庫、原始數(shù)據(jù)存儲、操作數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)目錄、語義層、可視化和報告、數(shù)據(jù)提取以及高級數(shù)據(jù)分析。

這張目標(biāo)圖解答了以下問題：對于一項特定能力，應(yīng)該使用哪種解決方案？在哪個業(yè)務(wù)部門？因此，它隱含地回答了以下問題：在多大程度上會使用中央解決方案？在多大程度上會使用特定于業(yè)務(wù)部門的解決方案？這張目標(biāo)圖的創(chuàng)建同樣遵循看似簡單的順序：

1. 愿景和高級業(yè)務(wù)需求；

2. 現(xiàn)狀分析；

3. 未來藍圖規(guī)范；

4. 路線圖創(chuàng)建。

然而，即使目標(biāo)藍圖已經(jīng)明確并正式達成一致，在擁有眾多業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)中，要在數(shù)據(jù)分析這樣一個高度動態(tài)的領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，仍然如同放牧貓群。因此，為了實現(xiàn)目標(biāo)藍圖，企業(yè)范圍內(nèi)的透明決策機制以及對正在進行和計劃中的項目（即改變數(shù)據(jù)和洞察格局的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)項目）的頻繁協(xié)調(diào)至關(guān)重要。

在數(shù)據(jù)分析時代，數(shù)據(jù)產(chǎn)品通常是目標(biāo)藍圖的一部分，用于支持企業(yè)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的可查找性、可訪問性、互操作性和重用性 (FAIR)，以及系統(tǒng)模塊化、技術(shù)獨立性和高效的數(shù)據(jù)所有權(quán)。在這里，EAM 在定義數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求和標(biāo)準(zhǔn)方面發(fā)揮著重要作用，當(dāng)然，這需要與數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)師協(xié)同工作。

六、EAM 和（Gen）AI 戰(zhàn)略——大型航空集團的案例

EAM 功能實現(xiàn)的 AI（技術(shù)）戰(zhàn)略要素

上文在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略背景下描述的機制也適用于（Gen）AI 戰(zhàn)略。此處，上述目標(biāo)圖流程也定義了企業(yè)范圍的標(biāo)準(zhǔn)，例如，用于創(chuàng)建基于 GenAI 的解決方案：哪個平臺應(yīng)該用于哪些用例，例如，普遍用例還是復(fù)雜用例？

那么，對于這項快速發(fā)展的技術(shù)，最佳的集中化和標(biāo)準(zhǔn)化程度是多少？大型企業(yè)應(yīng)該在多大程度上協(xié)調(diào)各大業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)領(lǐng)域推動的 GenAI 機器人開發(fā)？例如，企業(yè)的 GenAI 產(chǎn)品組合真的需要五個不同的聊天機器人實例，每個實例基本上都是 ChatGPT 的前端嗎？

顯然，在企業(yè)范圍內(nèi)構(gòu)建基于 GenAI 的新解決方案時，統(tǒng)一的流程和模板大有裨益。此外，合規(guī)性也至關(guān)重要：企業(yè)范圍的 IT 資產(chǎn)清單和應(yīng)用程序目錄應(yīng)明確列出應(yīng)用程序使用的 AI 類型，并將應(yīng)用程序的用例與風(fēng)險類別關(guān)聯(lián)起來。

七、小結(jié)

企業(yè)架構(gòu)管理并非萬能藥。然而，它是一種經(jīng)過驗證、易于理解且定義明確的工具，可用于解決數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略以及數(shù)字化戰(zhàn)略中“技術(shù)”部分。它為創(chuàng)建、實施和維護此類戰(zhàn)略提供了結(jié)構(gòu)框架。更具體地說，它有助于消除碎片化，并在各個維度上協(xié)調(diào)企業(yè)范圍內(nèi)的發(fā)展：

首先，它提供了一個詳細的、經(jīng)過實踐檢驗的流程，用于在企業(yè)層面定義數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)戰(zhàn)略，其抽象程度和廣度與相關(guān)的數(shù)字化戰(zhàn)略相同。這本身就是一項不小的成就，尤其是如果你親眼見證了圍繞此類戰(zhàn)略制定所付出的巨大努力和討論。

其次，EAM 確保跨業(yè)務(wù)領(lǐng)域和架構(gòu)層的一致性。如果沒有這一點，數(shù)字化就有可能淪為一堆孤立解決方案的拼湊物。這不僅僅是一個理論問題——它在實踐中表現(xiàn)為投資分散、能力重疊以及治理模式不一致。

第三，它確保通過一套完善的能力將戰(zhàn)略從戰(zhàn)略意圖轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的運營現(xiàn)實。

事實證明，EAM 非常適合利用 GenAI 等新興、高度動態(tài)的技術(shù)來塑造整個企業(yè)的格局?？偠灾寒?dāng)企業(yè)調(diào)整其數(shù)據(jù)和 AI 戰(zhàn)略時，必須明確 EAM 在其中的重要作用。