什么是技术与业务融合_CIO的工作职责

在企业数字化转型过程中，总遇到各种各样的名词，有些通俗易懂，有些让人一知半解，今天就将数字化建设期间的各种名词整理总结如下。

什么是技术与业务融合

技术和业务深度融合就是让IT走进业务，让业务融入IT；以下三种思路供参考：

第一，让IT技术人员在业务部门，和业务人员一起办公和开会。这样就算不刻意去学习业务知识，每天耳濡目染也能对业务了解个七七八八。

第二，让业务部门的人在IT部门办公，让业务人员也理解IT技术人员是如何思考问题的。

第三，IT技术目标要与企业的业务目标对齐。

数字化转型，IT的目标不能停留在建多少个系统，设计多少个模块，开发多少个功能等技术层面上，而更多应该站在业务的角度，与企业的业务目标对齐，将工作重心放在对业务流程的优化，对管理改进、对商业的创新上。

什么是CIO

首席信息官（CIO)是Chief Information Officer的缩写）中文意思是首席信息官或信息主管，是负责一个公司信息技术和系统所有领域的高级官员。

相关链接：科普一下：CEO、COO、CFO、CTO、CIO都是什么职位

CIO的工作职责：

在战略层面：CIO的职责是挖掘企业信息资源、制定企业信息化战略、合理布局企业信息化、评估信息化对企业的价值等。信息资源规划是CIO的首要职责，数字化的第一步是信息资源规划而不是产品选型。

在执行层面：负责信息流、物流、资金流的整合，完成信息系统的选型实施，收集研究企业内外部的信息为决策提供依据。更为重要的是要担当起电子商务管理以及信息工程的监理工作。

在变革层面:协助企业完成业务流程重组，运用信息管理技术重建企业的决策体系和执行体系，同时要对信息编码和商务流程统一标准。不仅要推动企业信息化的软硬环境优化，而且要为CEO当好参谋，与各高层管理者一起促进企业内外部商务环境的改善。

在沟通层面：安排企业信息化方面的培训，发现信息运用的瓶颈，观察研究企业运作中的信息流及其作用。协调沟通上下级关系，打造优秀团队。

数字化运营

数字化运营，是指在运营过程中，脱离传统的方式，利用各种数据、智能工具来进行管理，制定内容，总结分析，规划战略方向。通过新技术与数据能力重塑企业的各个管理环节，提升运营效率的方式。数字化运营可以帮助企业管理者们快速从战略到执行的全景视图，利用预测和模拟等技术手段，即时洞察经营过程中的不确定性，适时应对变化，从而帮助企业有效解决经营过程中长期存在的的高库存、高成本、长交期、低效率等问题。

数字领导力

企业数字化领导力是指在数字经济时代，领导者通过战略性地使用数字资产、引领组织变革，使企业在数字化环境中获得持续成功的能力。企业数字化领导力包含认知能力、专业能力和互动能力三个方面，其中有传统领导力的继承，也有传统领导力中的某些特质演化出的新内容。

数字化领导力六大维度：顶层思维、数智创领、场景突破、组织数造、颠覆常规与数字伦理。

企业数字文化

企业数字文化是指在体现企业使命和精神基础上，运用、创造数字技术与生产经营深度融合中逐步形成的数字理念、数字思维、数字素养、数字能力与行为、数字形式与方式的总和。

企业数字文化是企业文化的重要组成部分，是当代企业最不可或缺的职能文化，是构建数字化企业的“导航灯”，是促进企业高质量发展的“助推器”，是加速企业融合优化各类资源要素配置的“黏合剂”。需要注意的是，企业数字文化与企业创新、质量、安全、人才、环保、廉洁等职能文化既有相同之处，也有不同之处。

相同之处是：企业数字文化与其他职能文化一样，必须以企业文化核心理念为主导，以职能文化理念为支撑，以理念系统、行为规范系统、形象识别系统为基础，以各自职能工作为载体所进行的文化建设，是企业文化建设的重要组成部分和“落地”的必经之路。

不同之处是：企业数字文化可以逾越企业边界、打破企业时空、渗透企业产业链条、畅通企业跨界发展渠道。

两化融合

两化融合是指电子信息技术广泛应用到工业生产的各个环节，信息化成为工业企业经营管理的常规手段。信息化进程和工业化进程不再相互独立进行，不再是单方的带动和促进关系，而是两者在技术、产品、管理等各个层面相互交融，彼此不可分割，并催生工业电子、工业软件、工业信息服务业等新产业。两化融合是工业化和信息化发展到一定阶段的必然产物。

信息化与工业化主要在技术、产品、业务、产业四个方面进行融合。也就是说，两化融合包括技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生四个方面。

两化融合贯标

两化融合贯标是指贯彻《信息化和工业化融合管理体系》标准、充分利用企业“战略-优势-能力” 主线、助推企业在未来获得可持续的竞争优势的一个指标，而且企业两化融合贯标类似于企业质量管理体系贯标，它既是企业两化融合水平的直接体现，又是企业综合实力的一项认证，对于企业品牌影响力的传播极具价值。

两化融合的贯标认证活动，能够让企业的经营管理层对工业化、信息化的关系有一个全面的、更新的认识，并且能够积极参与到融合之中，从而使得企业转型升级的步伐得到加快；与此同时，两化融合贯标认证活动，还能使企业的战略及战略的实施步骤更加清晰明了，使得企业的转型升级工作有据可循、有章可依。

中台

中台是真正为前台而生的平台（可以是技术平台，业务能力甚至是组织机构），它存在的唯一目的就是更好的服务前台规模化创新，进而更好的响应服务引领用户，使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。

中台就像是在前台与后台之间添加的⼀组“变速⻮轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁。它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

前中后台三者之间的关系：

前台:由各类前台系统组成的前端平台。

每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。例如用户直接使用的网站，手机App，微信公众号等都属于前台范畴。

后台:由后台系统组成的后端平台。

每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据+计算），例如财务系统、产品系统、客户管理系统、仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。基础设施和计算平台作为企业的核心计算资源，也属于后台的一部分。

前台作为用户触点，直接和用户进行交互由于通过提升用户体验感吸引流量，已经成为产品营销、推广的基本手段之一。因此，前台的变化更快，需要不断创新，随着业务的发展，要有试错能力。

后台更多解决的是企业资源及管理效率问题，通常是稳定至上。所以，后台对业务的响应是比较慢的，并且改动成本非常大。因此，两者之间产生了巨大矛盾，这也就是为什么在很多企业里，前台部门和后台部门彼此经常抱怨的原因所在。

中台:就像在快慢两个齿轮之间，加入一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，一方面，支撑前台规模化创新，进而更好的响应服务引领用户，使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。另一方面，又可以将后台系统中需要频繁变化或是需要被前台直接使用的业务能力“提取”到中台层，赋予这些业务能力更强的灵活度和更低的变更成本。

业务中台

业务中台就是跟业务相关的数据管理系统的集合。

业务中台是具备业务属性并支持多种业务属性的共性能力组织，有助于业务的复用，对业务的快速响应能力。从广泛的意义上来说，一切的中台都是业务中台，它们源自业务并服务于业务。而一般来讲，我们所提到的业务中台一般指在线业务为典型特征的中台（下面所提到的都是狭义上的业务中台）。比如说，我们常用的天猫、淘宝、支付宝等一些平台有一些通用的业务中心如，商品系统、订单系统、评价系统、营销中心等系统具有通用性的业务系统的集合。

数据中台

数据中台是指通过数据技术，收集、计算、存储、加工大量数据，同时统一标准和口径。统一数据后，数据中心将形成标准数据，然后存储，形成大数据生产层，为客户提供高效服务。这些服务与企业的业务问题密切相关，是企业独有的，可重复使用。它是企业业务和数据的沉淀。它不仅可以降低重复建设和合作成本，而且具有差异化的竞争优势。

统一集成门户

解决企业内各系统之间的数据共享、单点登录、数据交换等问题，同时也能有效支撑集团型企业各分公司级与总部之间的业务数据交换的需求，解决信息的上传下达、数据的集成和进行统一用户管理，打造一个企业数据交换和信息资源管理平台。

系统主要包含了：身份认证平台、应用基础管理平台、应用门户，三个模块。

工业互联网

工业互联网（Industrial Internet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。

工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。

工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。

工业互联网平台

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

工业互联网平台是互联网科技发展之下，为实现万物互联和智能制造而搭建起来的一个重要平台，它既是构建工业互联网的基础设施，也是将人、机器和数据连接起来的核心平台。其核心和本质是将设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密联系起来。

工业互联网平台包括了数据采集（边缘层）、工业PaaS(平台层)、工业App(应用层)以及IaaS支撑。可快速实现企业产品、生产设备与系统的快速互联互通，通过数据分析、机器学习，协助提升客户部署全面灵活的业务处理能力，帮助企业实现数字化、网络化、智能化发展。

上云上平台

上云上平台指的是工业互联网平台。将支持工业企业依托工业互联网平台来实施数字化、网络化、智能化升级，进一步降本增效。

主要为了解决的问题是：通过工业互联网的新技术、新应用，解决工业企业生产制造核心环节存在的问题，促进企业进一步降低成本、提高效率、提升质量。重点针对研发设计、生产管控、设备管理、工艺改进、能耗优化、供应链协同等关键环节，通过“上平台”将企业设备端、系统端、管理端的数据打通，推动企业内部、企业和企业之间、产业链之间的数据集成应用，最终实现工业的数字化、网络化、智能化转型升级。

数字孪生

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

数字孪生又称“数字双胞胎”，是将工业产品、制造系统、城市等复杂物理系统的结构、状态、行为、功能和性能映射到数字化的虚拟世界，通过实时传感、连接映射、精确分析和沉浸交互来刻画、预测和控制物理系统，实现复杂系统虚实融合，使系统全要素、全过程、全价值链达到最大限度的闭环优化。

应用价值：

1.加快风险评估和生产时间：数字孪生可以帮助公司在产品问世之前对其进行虚拟测试和验证。工程师可以使用它们来识别流程故障；

2.预测性维护：组织可以使用数字孪生主动监控设备和系统，以便在它们发生故障之前安排维护，从而提高生产效率；

3.实时远程监控：用户可以远程监控和控制系统；

4.更好的团队协作：流程自动化和对系统信息的24×7全天候访问让技术人员可以将更多时间集中在协作上；

黑灯工厂

“黑灯工厂”也就是指可以关闭作业区域的照明灯光，把工厂完全交给机器。从原材料到产成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无须工人值守。

“黑灯工厂”即智慧工厂，是“Dark Factory”的直译，意思是在黑暗无灯的情况下仍可以高效运转的工厂。它是工业4.0时代新型智能工厂，生产操作由高度自动化机器人及其他高科技设备按照一定的程序要求自行完成生产任务、存储任务以及修复任务等。

灯塔工厂

“灯塔工厂”项目由世界经济论坛与全球顶尖的管理咨询公司麦肯锡合作开展，旨在遴选出在第四次工业革命尖端技术应用整合工作方面卓有成效、堪为全球表率的领先企业，被誉为第四次工业革命的指路明灯。

合格的灯塔工厂需要满足四大标准：

1.实现重大影响；

2.成功整合多个用例；

3.拥有可扩展的技术平台；

4.在关键推动因素中表现优异。

灯塔工厂的经验可成为制造企业的指路明灯，展示如何从数字化中挖掘新的价值，包括大幅提升资源生产率、提高敏捷度和响应能力、加快新品上市速度、提升客制化水平等。

大数据

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具有4个基本特征∶

一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页马航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB（1PB），这些数据如果打印H来将超过于亿644纸，有资料证实，到目前为吐，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

管理驾驶舱

提及管理驾驶舱，大家可能第一时间会联想到飞机的驾驶舱，里面遍布着各种仪表盘、指针、数字等等。尽管用途大不相同，但是管理驾驶舱和飞机的驾驶舱确有异曲同工之妙。随着大数据的普及，管理者通过一个大屏界面就能轻松发现问题所在，而越来越多的企业开始使用数据可视化大屏，并更重视数据展示效果、数据时效性、数据的交互能力等。因此，管理驾驶舱应运而生。

管理驾驶舱的核心功能：整合各方数据、数据关联探索、数据预测分析、支持众多的图表类型和样式。

数据治理

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。可能有些抽象，有图有真相，下面这张图说明了数据治理与其他几个数据管理职能的关系：

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后段业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统），从目的来讲，数据治理就是对数据的获取、处理、使用进行监督（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

高质量的数据对任何企业都是战略性资产，随着企业推进数字化转型的进程，有效数据正迅速成为一个关键的业务差异，但要使数据具有价值，需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。数据治理有助于增强企业灵活性以最小化决策相关成本和风险，特别在数字经济中，数据治理比以往任何时候都显得尤为重要。

物联网

简单来说，物联网就是将现实世界中的物体连到互联网上，使得物与物、人与物可以很方便的互相沟通。指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程。采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

区块链

狭义的来讲，，区块链是就是一种按照时间顺序来将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。从广义来讲，区块链其实是一种分布式基础架构与计算方式，它是用于保证数据传输和访问的安全的。

区块链是由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层这六个基础架构组成的。

区块链主要是用于解决交易的信任和安全问题。

区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点：一是数据难以篡改、二是去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。

产业数字化

产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。对传统企业而言，产业数字化将进一步推动企业数字化转型升级，因为在产业数字化之下，行业内的企业，都将成为数字企业，云计算、大数据、AI等智能技术将普遍应用到企业业务中。

产业数字化的内涵：

1）以数字科技变革生产工具；

2）以数据资源为关键生产要素；

3）以数字内容重构产品结构；

4）以信息网络为市场配置纽带；

5）以服务平台为产业生态载体；

6）以数字善治为发展机制条件。

数字产业化

数字产业化，就是通过现代信息技术的市场化应用，推动数字产业的形成和发展。科技创新绝不仅仅是实验室里的研究，而是必须将科技创新成果转化为推动经济社会发展的现实动力。数字产业化的目的正是将数字化的知识和信息转化为生产要素，通过信息技术创新和管理创新、商业模式创新融合，不断催生新产业新业态新模式，最终形成数字产业链和产业集群。

简而言之，数字产业化就是数字技术带来的产品和服务，例如电子信息制造业、信息通信业、软件服务业、互联网业等，都是有了数字技术后才出现的产业。

数据仓库

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供各类数据支持的战略集合，被认为是商业智能的核心组件。数据进入数据仓库前需要抽取、清洗、筛选、归类，以保证数据质量，也易于后期查找、分析。

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

数据湖

数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。

简单表述总结为以下8点：

1) 数据湖需要提供足够用的数据存储能力，存储保存了一个企业/组织中的所有数据。

2) 数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

3)数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。