06 | 中台落地第一步：企业战略分解及现状调研（Discovery）
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
为什么用 PD 这样的方式规划中台？
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企业中台建设是一个重要的战略规划过程，需要通过全面视野的调研来确定中台的必要性和价值。文章介绍了中台规划的第一阶段Discovery的重要性，以及其包括的外部行业与竞争对手分析。通过Discovery阶段的调研，企业可以了解行业趋势、竞争对手的情况、公司的战略分解以及自下而上的现状调研等信息，为后续规划提供充分的信息支撑和依据。文章强调了通过Discovery阶段的充分发散和调研，可以避免过早进行过度设计或者错过更好、更简单、更有效的解决方案。此外，文章还提到了Discovery阶段需要从外到内、自上而下和自下而上三个不同方向进行调研，包括行业与竞争对手分析，以及跳出行业维度进行更高层次的审视。最后，文章提到了一些常用的调研方法，如五力模型、SWOT、商业模式画布等，可以帮助企业进行全面的调研分析。整体而言，Discovery阶段的调研对于企业中台建设的规划至关重要，可以为企业提供明晰的发展方向和决策依据。
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小P分享自己的项目经历： 目前公司自有一套前端运营系统，还有一个后端系统，由于开发时间间隔比较久远，造成数据断层，随着公司前端运营越做越好，后端的供应链等各个环节开始跟不上了，造成运营成本大规模提高。 团队想着手解决这些问题，于是和CEO进行沟通，从CEO那里得到的消息是物流成本直线上升。此时如果就此按CEO的说法，找物流去解决问题，事情就会简单，但是后果不堪设想。与CEO交流以后尝试与物流部交流（由于平时积极帮他们解决系统问题节约他们工作时间，所以配合非常顺畅），结果从物流部门那里得到了供应链供货不及时的问题，再与供应链的干系人交流，发现问题在于很多供应链是属于新磨合的供应链，造成这些的问题是因为前端业务的快速增长，公司的数据未打通，产生了数据断层，各方信息阻塞，沟通效率低下。 有了这些信息以后，就开始画公司的整个业务和数据流程图，发现了很多公司的很多业务环节的数据链条未打通，如果把数据全部打通，其实就是所谓的数据中台（不知道此描述对不对）。 有了整个的流程图以后，就开始进行技术落地，开始逐步规划解决方案，不断的对系统进行改造，目前项目还在持续进行中。 所以，在企业项目中，多沟通真的非常重要。多沟通的同时，采用更高效的办法和工具，及时的输出方案并与各个干系人进行交流，本着解决问题，为对方着想的态度，相信事情是能够进行得更好的。作者回复: 小P，你好~ 感谢你将自己的实际场景和问题以及解决方法都分享出来~ 确实就像你说的，先了解整体现状，以及通过对于问题的根因分析，透过现象抓住本质，再通过企业多方面的配合、沟通与协调，本着解决问题的目标，抱着多方相互理解，合作共赢的态度，很多问题都是可以解决的，也没想象那么艰难。 至于这是不是数据中台，我觉得也可以算是一个数据中台的雏形，现阶段它可能会比较简单，只是解决的就是多系统，多领域数据打通的问题，但是因为其特殊的位置，可以一点一点往后成长，成长过程中肯定还会碰到新的问题，再解决就是了。各个大厂的数据中台也都是这么在发现问题，解决问题的循环中发展起来的。 把问题解决还是最关键的~ 感谢你的分享~ 期待更多留言互动~
2019-09-28314
技术修行者
这篇文章的理论挺多的，提及了很多方法，还需要时间去实践。 最有用的一点，中台不是目的，而是手段。每家公司或者每个部门都有自己需要解决的问题，中台不是“银弹”。 如何充分收集相关信息： 1. 从外而内做行业分析。 2. 自上而下做战略分解ToBe。 3. 自下而上做现状分析As Is。作者回复: 日拱一卒，你好～ 又见面了，很高兴看到你的肯定，希望后边的内容同样能给你些启发，期待你的再次留言，我们后面见～
2019-10-017- Geek_fa647d老师能否以一个完整的案例来讲解呢？听不懂啊
作者回复: Geek_fa647d，你好~ 不好意思，没有让你听懂，可能是对于知识和观点的表达还不够简单直接清晰。 对于案例部分，在其他的回复留言中我也提到了，因为涉及到保密等问题，所以具体我参与的实际案例不能直接分享。 但为了避免讲的太空，太抽象，所以也是想通过虚构一个极客地产的案例，把我实际遇到的一些问题以更容易理解的方式带出来。 但是对于D4的展开，如果使用极客地产的案例，上下文就有些不够了，毕竟是虚拟的例子，而且篇幅有限，所以主要还是定位到先建立一个全景，知道中台到底是什么，一个完整的建设思路是什么，坑在哪。 所以，如果你觉得听不懂，能不能把一些具体的问题或是疑惑点更详细的展开，我可以给你做进一步的解释，如果有其他案例可以帮助解释你的疑惑，我也可以尝试着用例子来说明。 最后，还是感谢支持和留言，期待你更一步的问题~
2019-09-266 
ING老师 高屋建瓴的系统化的从使命远景战略从上至下 以及从底层现状从下至上分析 这个思维工具非常受用 谢谢老师作者回复: ING，你好～ 客气了，我也要感谢你的支持和反馈，这些工具也也是我们整个团队的成果，本身也还在不断演进，能有帮助我也非常高兴，再次感谢支持～
2019-10-143
木木老师，看本章用了很多咨询的方法论和工具，不太了解具体的实施步骤，有咨询方面的入门书籍推荐么？作者回复: 木木，你好~ 其实很多方法论和工具都不只是咨询的，很多都是做产品设计与企业架构设计的时候都需要做的，很多企业的战略规划部门或是EA部门也在使用类似的工具~ 在最后一篇总结中，我也推荐了一些书和资源，你可以看看有没有覆盖你想了解的内容，如果没有的话，欢迎继续留言，我再去看看有没有好的资源可以推荐，感谢留言支持~
2019-09-262
小老鼠建立中台是不是必须有CIO前期参予？作者回复: 不一定，取决于要做什么样的中台，还有就是到底企业里谁在想要中台，经常提到CIO，只不过一般都是CIO在关心企业级的业务和应用架构而已。
2019-12-14
旭东(Frank)越发感觉中台在第一步跟ERP实施有着异曲同工之妙作者回复: 旭东，你好～ 因为本质上都是在做企业级架构，只不过原来用ERP系统的方式，现在用平台的方式而已。我看到很多的企业，在做中台本身也是在把ERP中的能力通过服务化的方式拆解出来，放到中台里。所以道理都是相通的，做事思路也是相通的，只不过有些一些微创新，在包装成一个新概念而已，就像大家经常举的SOA和微服务一样。感谢你的留言分享～
2019-09-30
郭老师您好，AI中台和数据中台有什么区别呢？感觉都是侧重产品数据。AI中台的规划可不可以也采用4D模型的方法论来规划作者回复: 郭，你好～ 我看到的很多企业一开始AI和数据是在一起的，AI只是数据中台中的一个模块而已（可以参考我给的数据工厂中的实验室部分）。 如果说这两个有什么区别，我认为还是在能力上的区别，相信也容易理解，数据中台更多是对于数据的二次加工，解决的问题是企业级的数据建模和大数据量下的流批计算和存储；AI中台顾名思义，就是对于数据的AI处理，为数据和业务融入更多的“智能”。两者关注的问题不同，能力不同，解决方案和技术也不同。 首先是D4不是4D哈，首先对于Discovery和Define，因为是企业级的产品线规划，AI中台只是里边的一个产品，所以自然也是适合的。而对于后两个D（Design和Development），其实就是一个从业务场景出发的产品的设计和实施过程，我感觉也是适用的。只是在业务梳理时对于痛点思考如何用AI的方式解决，在技术架构的设计上也采用AI相关的技术架构即可。 而在软件工程上，近两年比较新的其实就是“持续智能”，也就是把传统的持续交付等好的实践也应用到AI工程领域，这点也是相通的。 所以如果简单回答你的问题，就是也可以用D4的思路和工具来解决，希望对你有帮助和启发～
2019-09-292- 旭东(Frank)中台一定是基于企业战略和能力来整合复用的，目的是更好的服务于企业战略
作者回复: 你好，旭东～ 又见面了哈，你说的没错，也是我想让大家意识到的，感谢你的留言分享：）
2019-09-292 
小卡向前冲中台不是目的，中台是手段~~作者回复: 小卡向前冲，你好～ 你说的对哈，不过这么一个道理，很多人其实并没有想清楚，包括我自己之前也一直把中台当目的，纠结于长啥样，什么是什么不是，直到有一天才想明白了这么一个看似简单的道理，才得以跳出中台来看中台，很多问题反而想通了。正所谓当局者迷旁观者清吧，很高兴你能认可这一点，也欢迎再次留言一起探讨～
2019-09-27
