数字化转型-4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构)
4A架构系列文章
前言
4A架构是华为公司推出的企业架构框架,数字化转型中的4A架构包含:业务架构(Business Architecture)、应用架构(Application Architecture)、数据架构(Data Architecture)和技术架构(Technology Architecture)。[百度百科]
一、 4A架构和企业战略
1、4A的定义和:
- 业务架构(Business Architecture):价值流、业务能力、业务流程等
- 信息架构(Application Architecture):业务对象、逻辑实体等
- 应用架构(Data Architecture):产品、应用系统模块等
- 技术架构(Technology Architecture):技术组件、技术服务等
2、4A架构的主要功能:
- 业务架构:将企业战略分解为具体的业务能力(如“快速响应市场需求”)。
- 应用架构:定义支撑这些能力所需的软件系统(如需求预测系统、智能排产系统)。
- 数据架构:确保各系统间的数据能够准确、一致地流动(如统一商品编码、实时库存同步)。
- 技术架构:选择合适的技术工具和基础设施(如云计算平台、微服务框架)。
三、业务架构
【业务架构的核心含义】
业务架构是企业战略落地的第一道桥梁,它通过系统化的方法将抽象的战略目标转化为具体的业务能力和执行路径。简单来说,业务架构回答的是“企业需要具备哪些核心能力”以及“这些能力如何协同运作”的问题。
【业务架构设计的核心任务】
通过价值链分析识别企业的核心竞争力。
【业务架构图的绘制步骤】
- 战略层定义:明确企业的市场定位与价值主张(如“成为客户信任的第一供应商”)。
- 能力层拆解:基于价值链模型,识别3-5项核心业务能力(如“质量第一”“柔性生产能力”)。
- 流程层细化:描述每项能力对应的跨部门协作流程。例如,“柔性生产能力”涉及多型号并线兼容,生产计划调整、供应商协同、设备参数重置等环节。
- 依赖关系标注:用箭头连接相互依赖的能力。例如,“个性化设计能力”依赖“客户数据分析能力”。
四、应用架构
【应用架构的核心含义】
应用架构是业务架构的技术实现方案,它定义了支撑业务能力所需的具体软件系统和功能模块。如果说业务架构是“设计图”,应用架构就是“施工图”。应用架构的核心目标是确保每个业务能力都有对应的技术支撑,同时避免系统重复建设和资源浪费。
【应用架构设计的三大原则】
对应原则:每项业务能力必须有明确的应用系统支撑。例如,“客户需求洞察能力”需要客户数据平台(CDP)和BI分析工具。
高内聚低耦合:单个系统功能集中(如订单系统只管接单、改单、撤单),系统间通过标准化接口交互(如RESTful API)。
分层管理:
- 前台系统:直接面向用户(APP、小程序、POS终端)。
- 中台系统:提供共享服务(客户中心、库存中心、支付中心)。
- 后台系统:支持内部运营(ERP、HRM、财务系统)。
【应用架构图绘制要点】
组件标识:用不同形状区分系统类型(如矩形代表业务系统,圆柱体代表数据库)。
交互协议标注:
- 实线箭头:实时调用(如APP调用支付接口)。
- 虚线箭头:批量同步(如ERP每日导出财务报表至BI系统)。
服务目录:列出每个系统的核心API(如库存查询API、客户鉴权API)。
五、数据架构
【数据架构的核心含义】
数据架构是企业数据资源的管理框架,它确保数据从产生到应用的整个生命周期都能被有效管理和利用。数据架构的核心任务是解决“数据孤岛”和“数据混乱”问题,让数据真正成为企业的战略资产。
【数据架构的三大核心任务】
统一数据定义:建立企业级数据字典,明确核心字段的标准。例如:
- 客户ID:统一采用“区域代码+注册时间+序列号”格式。
- 商品状态:定义“在售/停售/预售”等枚举值。
设计数据流水线:规划数据从产生到消费的全链路。例如:
- 数据采集:IoT设备每秒上传温度数据。
- 数据清洗:过滤异常值(如温度>100℃视为无效)。
- 数据加工:计算每小时平均温度并存入数据仓库。
- 数据服务:通过API提供实时温度查询功能。
分级数据开放:
- 原始数据层:保留未经加工的原始记录(如实时的出入库明细信息,仅限数据分析或技术部门访问)。
- 通用模型层:提供跨部门使用的标准数据(如当前库存信息)。
- 场景应用层:封装业务可直接调用的数据产品(如库存预测模型)。
【数据架构图绘制指南】
数据源标注:明确数据来源(如ERP系统、MES系统、传感器、第三方数据供应商)。
处理链路可视化:用带箭头的管道图展示ETL(抽取-转换-加载)过程。
数据资产目录:列出企业所有数据产品及其责任人(如“客户画像数据集”由大数据团队维护)。
六、技术架构
【技术架构的核心含义】
技术架构是支撑数据架构和应用架构的物理基础,它定义了企业需要采用的技术工具、基础设施和安全机制。技术架构的核心目标是确保系统的高效性、稳定性和可扩展性。
【技术架构设计的四个维度】
基础设施选型:如核心系统采用私有云(保障数据安全),弹性需求部分使用公有云(提供数据对外服务)。
技术组件集成:
- 消息队列(Kafka):确保订单高峰期的系统稳定性。
- API网关(Kong):统一管理系统接口。
- 微服务框架(Spring Cloud):支持快速迭代。
研发流程优化:
- 代码管理:GitLab实现版本控制。
- 持续集成:Jenkins自动部署测试环境。
- 监控预警:Prometheus实时检测系统健康状态。
安全体系构建:
- 身份验证:OAuth 2.0协议统一登录入口。
- 权限管理:RBAC(基于角色的访问控制)进行数据权限控制,如界面上的权限细化到按钮级别。
- 数据加密:敏感信息传输使用TLS 1.2/TLS 1.3协议。
【技术架构图绘制要点】
分层呈现:
- IaaS层:物理服务器、虚拟化资源。
- PaaS层:数据库(MySQL)、中间件(Redis)。
- SaaS层:ERP、CRM等业务系统。
弹性扩展设计:用虚线框标注可横向扩展的模块(如自动扩容的容器集群)。
技术栈说明:标注关键技术的选型理由(如选择Kubernetes而非其他的原因)。
七、4A之间的配合关系
业务架构(BA)与数据架构(DA)、应用架构(AA)、技术架构(TA)之间的基本协作关系,其相互关系在博客企业4A架构:数字化转型的底层方法论中总结如下图所示。
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围绕业务对象(Business Object)
企业的实际业务都是围绕业务对象展开的,相应的业务架构、数据架构、应用架构也应该围绕“业务对象”来设计,这也会有利于企业架构各组成部分的整体协同。 -
业务架构(BA)整体牵头
数据、应用、技术等都是为业务服务的,要想让其他要素服务好业务,那么首先需要先说清楚业务。业务架构起到整体牵头的作用,实现基于业务的整体协同。 -
数据架构(DA)全局拉通
数据是重要的生产要素,各个企业需要沉淀企业级数据资产并挖掘数据价值、赋能业务。数据,尤其是“主数据”,会贯穿多个业务单元、多个业务环节,起到全局拉通的作用。 -
应用架构(AA)合理呈现
应用架构的主要作用是把业务对象所涉及的相关业务活动,通过线上化的方式呈现给业务用户,以便更高效地执行业务活动。 -
技术架构(TA)有效支撑
在业务架构牵头之下,形成与业务架构协同的数据架构、应用架构之后,通过技术架构进行统一支撑。
总结
业务架构定义企业战略、业务流程与组织能力,对齐客户需求与业务目标;应用架构规划支撑业务的核心系统与功能模块,实现端到端协同;数据架构确保各系统间的数据能够准确、一致地流动(如统一商品编码、实时库存同步);通过技术架构选择合适的技术工具和基础设施(如云计算平台、微服务框架)。
公众号中如下的图片,很好的体现了如同人体的“骨骼-肌肉-神经-血液”系统的4A 架构体系。