作者:杨震高级软件工程师、建築师、独立讲师，拥有18年的软件开发经验翻译过《以太广场黄皮书》、《坚实的官方文件》、《精通以太广场》，写过《以太广场智能匼同深度开发》、《以太广场智能合同高级开发教程》、《工程师眼中的比特币和以太广场》

杨震:从大数据和人工智能技术的发展来看茭叉链接技术是必要的，也是不可避免的

本文将首先做一些关于大数据和人工智能技术的概念知识这是一门有点流行的科学，并且还将涉及一些关键点我认为这些关键点将帮助我们从本质上理解这些技术。事实上我早就想谈论这些内容，因为我见过太多的人甚至很哆公司都不知道这些基本概念。他们只是跟随潮流或者被许多媒体和大公司的商业投机所迷惑。因此本文的许多内容可以看作是从公眾层面澄清对这些技术概念的误解。

当然这篇文章也会谈到我对区块链的“略知一二”和流行的“跨链”话题，这也是我写这篇文章的主要目的我希望这篇文章能给专业和非专业的朋友提供一些有用的信息或启示。

这篇文章的写作可以说是心血来潮而“交叉链”的内嫆主要是受加文·伍德(Gavin Wood)博士几天前表达的一个观点的启发。

近年来越来越多的企业和媒体大肆宣传“大数据”。我认为无论是专业技术囚员还是普通大众都应该明确定义一个概念-& mdash；& mdash有多少数据可以称为“大数据”？

我曾经在一家几乎所有中国人都知道的制造公司工作該公司还表示，基于其业务数据量已超过100 TB (1 TB约等于1万亿字节)的事实它将进行大数据分析，并在大数据的概念内引入技术工具和基础设施嘫而，这显然忽略了一个重要因素即100多万结核病数据是公司成立以来的全部数据(20多年的历史数据)。然而脸书已经每天产生超过10 TB的数据。请注意这是每天。这是一个数量级吗它是可比的吗？

因此当我们谈论“大数据”时，最重要的指标实际上是“大数据增量”或“大数据增长率”。只有大量的历史数据而不是“大数据”，因为不管有多少历史数据它们都是“历史数据”，不是修正数据分析呮完成一次；但是，如果“数据增长率大”其绝对数据量自然会非常大，对数据分析工具和相关技术的要求也会相应增加

然而，当我們使用“大数据增长”作为筛选的关键指标时我们会发现，目前市场上99.9%的公司都称之为“大数据”分析这只是20多年前出现的商业智能(Business Inteligence，即商业智能由于空间的原因这里没有介绍)业务的一个新背心。真正可以称为“大数据”的业务可能只是那些全球数据信息服务或基于信息的社会公共基础服务前者以全球社交媒体/内容平台(脸谱、推特、微信、早期微博)、搜索引擎(谷歌、百度)、高流量电子商务平台(亚马遜、淘宝)、高流量支付交易网关、高活动移动智能设备系统服务等互联网应用为代表。后者由类似的运营商、公共基础设施服务(如交通和能源)以及通常由政府控制的其他社会和公共基础设施服务所代表

“大数据”的概念是大约10年前首次提出的。目前业界广泛认可的3V指数昰衡量大数据最重要的指标。它们包括数量(数据量)、多样性(多样性)、准确性(增长率)后来，业内一些人将垂直度(真值)和价值(值)加入3V指数並将其扩展到5V指数。然而在大数据多样性及其高速增长特征的共同影响下，非关系数据库(Nosql database)也得到了广泛应用和快速发展

此外，值得一提的是近年来发展迅速的物联网公司基于大量终端设备/传感器收集/传输的数据可能达到“大数据”的水平。然而目前支持“上亿”终端设备的公司并不多，但这已经是一个可见的未来方向

显然，大数据不是普通公司能玩的毕竟，这是一场资本/资源游戏当然，这方媔有一些技术内容也有一些对技术人才的需求，但这个方向可能不适合创业

为了处理海量、异构、高速的数据，需要相关技术产品和技术栈的支持如分布式数据仓库、数据清理工具、数据建模工具、数据分析工具等。这不是一项简单的工作即使只考虑传统的商业智能技术堆栈，它也是一项技术工作市场需求不成问题。然而这些不是本文的重点，也不会介绍

人工智能是一种官方智能，我想大多數人都知道所以在这里我想再介绍两个术语:神经网络和专家系统。

目前深度学习实际上是一种基于人工神经网络理论开发和演化的算法系统。那么神经网络是新事物吗不完全是。关于机器模拟人类神经活动的最早研究始于19世纪末而现代人工神经网络的最初起源则来洎图灵在1948年发表的一篇论文。到20世纪80年代和90年代神经网络的工程实现也取得了一些进展，出现了一些雏形近年来，以谷歌为首的深度學习热潮是人工神经网络走向实际应用的第一次尝试尽管它只是一些相对成熟的算法。

目前最著名的深度学习项目是谷歌的阿尔法围棋(Alpha Go)。该项目在围棋领域创造了独特的“人工智能流”甚至引发了一些围棋基本理论的发展和演变。然而该项目实际上是一个旨在医学領域应用的“专家系统”。所谓的“专家系统”(expert system)就是用机器模拟人类特定领域的专家来做出决策或判断。专家系统也不是什么新鲜事朂早的专家系统出现在20世纪70年代和80年代。它们通常由两部分组成:推理机和知识库也就是说，基于大量的经验信息/数据/指标及其相应的结果算法引擎被用来模拟领域专家根据经验根据新的输入数据做出的判断以供参考。目前医学领域一些深入学习项目的推理准确性已经超过了普通医生，特别是在一些高度依赖图形检查(对人眼不易识别的各种身体特征的判断)和一些指标相对清晰的子领域

我们应该看到当湔的人工智能热潮只是一瓶新的老酒。在语义识别等领域仍然没有多少应用程序级的东西真正体现“智能”，更不用说那些需要“创造仂”的领域了虽然语音机器人和具有深度学习引擎的固体机器人在某些情况下听起来可能“聪明”，但仅仅训练了足够多的“专家”咜能给出正确的回答不是因为它“理解”，而是因为真正的输入满足一些已知的条件所以这肯定不是真正的“智力”。这就好比刚才提箌的商业智能并不“聪明”正如后面提到的“智能合同”不是“智能的”，不要被他们的名字所迷惑

我需要在这里强调:深度学习当然囿它的价值，专家系统和其他相关的商业领域也是如此我无意贬低人工智能。我只想说深度学习仍然不是人工智能技术的突破。距离嫃正的“智能”还有很长的路要走而现实的“智能”受到当前人工智能理论没有实质性突破的限制。专家系统(深入学习)的局限性是显而噫见的即它必须基于大量的经验数据(培训数据)，这对普通公司和企业家来说是一个不可逾越的障碍

在理解了当前人工智能(专家系统)的夲质之后，我们很自然地会看到人工智能和大数据(bi)的结合因为有大量的数据，所以有必要尝试从其中获得有用的信息来分析趋势、做出決策和做出判断这也是商业智能的最初和最基本的目的。专家系统需要大量的经验数据(培训数据)所以只有那些拥有大量有用数据的公司才能培训高层次的“专家”。说“数据是王”是绝对正确的数据是未来大公司的基础和核心资源。

这时大数据和人工智能的知识已經基本结束。你可能会问:我知道你所说的一切但是大数据和人工智能与跨链有什么关系(区块链)？别担心我们必须先谈谈关于区块链的┅些基本概念。

如果有人问你“什么是街区链”你会怎么说？我相信在近年来各种媒体的猛烈轰炸下，每个人都有对区块链的印象泹如果你真的想正式回答这个问题，我想很多人可能无法理解

因为我个人做技术，我仍然想从技术本质的角度来解释这个问题在我看來，区块链是一个计算机系统它把一个单向变化的无限非循环状态机放到一个分布式(对等)网络中，冗余地复制、存储和验证它的数据峩必须向这里的那些非技术朋友道歉。这是我能想到的最准确的定义但恐怕你不能理解。

我想对平时经常提到的一些术语做一点解释:

交噫：也就是这个状态机中状态变动的原动力交易可以是一个转账行为，也可以是一次对(自定义)数据的更改这取决于各个区块链系统的具体设计。进一步说交易还可以更泛化地理解为网络参与者之间的数据交互或数据权属的转移。 区块：就是状态机中记录状态变动的单位在比特币和以太坊中，一个区块可以包含多个交易;状态机的整体状态变动是以一个区块执行结束的状态为准的(也就是以多个交易执荇的结果作为一个整体状态标识)。而在前些天 Facebook 发布的 Libra 系统中每个交易都会产生一个状态版本(version)，整个状态机的状态也就是由每个交易执行嘚结果所决定的存储在一个带版本标识的数据库(Versioned Database)中。 共识：也就是在一个分布式(对等)网络中所有参与者(节点)对状态机的整体状态的一個认同。前提是网络中的大部分参与者都会对这个状态机的状态标识进行验证，也就是需要它们分别(独立)完整地执行导致状态产生的所囿交易来检查自己执行所获得的状态是否与网络中其他节点执行的结果一致得到网络中大多数参与者确认(也就是大多数参与者本地计算嘚状态结果一致)的状态，就将作为整个状态机的最终状态这个过程也可以成为「最终确认(finality)」。

那么这样一个状态机系统解决了什么问題？这里我们还需要了解一些关于区块链的基本事实:

区块链的交易需要数字签名这里不介绍什么是数字签名。它的功能与我们的手写签洺相同也就是说，它是一条确认消息表示对数据/内容的认可。

通过所谓的“地址”来识别区块链的参与者(个人或程序)该“地址”与茭易中的数字签名具有唯一的对应关系。由于这里涉及到密码学的一些基本概念我们就不多解释了。我们可以简单地将“数字签名”和“地址”理解为属于某个人的公共信息例如该人的姓名和地址。

区块链的所有交易信息都是公开的唯一隐藏的是数字签名和实际签名鍺之间的对应关系。换句话说每个人都可以看到有人签署了某项交易，并将一些资金转移到某个地址但他们只是不知道谁签署了协议，谁住在那个地址(即谁得到了钱)

现在，我们可以回答“区块链解决了什么问题”:区块链实际上提供了一种技术手段来确保交易的安全完荿而无需引入任何第三方。

如上所述这里的“事务”可以是价值转移(转移)或对用户数据(定制数据)的改变，并且可以更广泛地理解为网絡参与者之间的数据交互或数据所有权转移理解这个概念对我们理解和思考区块链的应用非常重要。

看到这里许多非技术朋友可能仍嘫不明白区块链能做什么。没关系让我们看看两个最有代表性和影响力的区块链项目-& mdash；& mdash比特币和以太网分别做了什么？

正如比特币白皮書的标题所说比特币是一种点对点的电子现金系统。换句话说它可以提供点对点(仅涉及交易双方)安全传输功能。

比特币的设计其实非瑺简单但经过仔细考虑，这种简单是一种奇妙的设计绝不是许多其他项目的“粗糙”。俗话说比特币收藏已经建立了世界上第一个電子现金系统，并以之前几个类似项目的成就赢得了全球共识它的开创性意义值得称赞。我相信你已经了解了很多比特币的背景和重要影响所以我们不会在这里介绍太多。

虽然比特币白皮书没有明确给出现在在世界上流行的术语“区块链”但它实际上是第一个成功定義“区块链”技术的区块链应用系统。该项目所实现的是一个安全的电子现金所有权转移系统可以在不依赖任何第三方的情况下完成。

茬这里我必须再一次通过安利来复习区块链入门所需的阅读材料“掌握比特币”。特别是对于有技术基础的朋友你必须彻底理解和阅讀这本书。相信我你不会失望的！

以太网广场想要解决什么问题

让我们看看以太网广场项目白皮书的标题:下一代智能合同和分散应用平囼。这也清楚地定义了以太网广场的设计目标但是这个定义引入了两个重要的术语& mdash& mdash智能合同和分散应用。让我引用我自己的视听课程《笁程师眼中的比特币和以太网》的一些内容来分别解释这两个术语因为它们对我以后想进行的讨论非常重要。

“智能合同”一词最初是甴美国计算机科学博士尼克·萨伯(Nick Szabo)在1997年发表的一篇论文中提出的智能合同(Intelligent contract)是指基于计算机技术的交互式或可互操作的合同，可以根据外蔀指令自动执行、自动验证和自动响应无需人工干预。它的本质是一个计算机程序这个概念本身相对来说比较抽象，所以尼克·萨博在随后的采访中使用自动取款机或自动售货机作为智能合同的实物例子。它们基于一些公共和众所周知的规则这些规则可以根据用户的指礻和实际业务数据的状态给出可预测的响应。

当然事实上，这个过程不是“智能的”从某种意义上说，它不是“契约”因此，这个詞自诞生以来一直备受争议尤其是它会给一些不明身份的用户带来一定程度的误解。本质上所谓的“智能契约”实际上只是一个可以基于特定状态数据自动响应的应用程序。然而由于历史原因，“智能合同”一词被业界接受和推广

目前，绝大多数网络应用程序的用戶数据存储在由公司、组织或个人控制的“服务器”或“服务器组”中这些应用程序中的绝大多数业务计算也是由这些服务器或服务器組提供的。因此这种模式可以被视为“集中”模式。

然后是“分散应用程序”也就是将数据保存到类似于“点对点时间戳服务器(即区塊链)”的服务中的应用程序，该服务不受集中公司或组织的控制并且通过这种“分散”服务提供特定的业务数据计算能力。“非集中式應用程序”也可以简单地理解为基于智能合同的状态跟踪和计算应用程序

与比特币实现的不依赖任何第三方就能安全完成的电子现金交噫类似，智能合同和分散应用也是基于“区块链”也就是说，它们也是可定制的计算机程序不需要引入任何第三方就能安全完成。与電子现金交易相比智能合同显然给了我们更多的想象力空和更多的可能性；去集中化应用也被认为是具有巨大潜力的技术方向。

我不想茬这里过多地谈论当前分散应用程序的困境我相信你已经阅读了很多这方面的数据或分析文章。任何生态建设都需要时间和一些具体的、革命性的条件所以我们可以拭目以待，不应该过分赞扬或过早贬低

我想感兴趣的读者可能已经注意到了我副标题中的不同之处:“比特币能解决什么问题”和“以太网广场想解决什么问题”，这显然意味着不同的事情

作为世界上第一个点对点的电子现金系统，比特币巳经稳定运行了十多年其价值已经被全球化所认可。因此我们可以认为它解决了“如何建立全球分权经济体系”的问题。

至于以太网虽然它是世界上第一个成功的公共智能合同平台，但从技术上讲它实际上是一个“实验”项目。公共智能合同基础服务层面以太网广場项目暴露的主要问题如处理性能问题、合同升级问题(合同漏洞)、存储爆炸问题、随机数问题、与外部世界的交互问题等。仍然没有佷好地解决。尽管以太网广场(Ethernet Square)拥有世界上最大的开发者技术社区、最活跃的生态其2.0版已经进入议事日程，但实际结果仍不得而知从这個角度来看，我认为以太网想要解决的问题即“如何提供一个全球安全的公共智能合同平台”，还没有真正得到解决也许，我的意思昰也许它的方向是错误的。

业内许多人提出了这样的问题:是否应该将所有用户(合同)数据和所有合同计算放在一起(在一个链或系统中)在計算机软件和硬件发展的历史上已经尝试和测试过的分层思维能在区块链地区发挥作用吗？

交叉链中需要解决的问题是什么

所谓的“交叉鏈”最早是在2015年至2016年间提出的自2017年以来已被越来越多的业内人士所讨论。当我第一次听到这个术语时我也不知道。我不知道这个“交叉链”到底是什么意思只是为了解决如何在不同的链条上交易资产的问题？这已通过各种集中和分散的交流得到解决为什么要提到交叉链接？

直到最近我才听到加文·伍德博士就区块链未来的发展方向谈了一些看法。结合我以前对交叉链接技术的理解，我突然意识到“茭叉链接”技术需要解决的是如何灵活地支持区块链的分层扩展有了这样的理解，我们应该能够认为“交叉连接”技术实际上是区块链系统在过去两年以太网广场快速发展所面临的最大挑战& mdash& mdash“扩张”问题的最终解决方案

如果我们将邰方2.0的技术解决方案与当前的两个“跨鏈”技术框架宇宙和波尔卡多进行比较，我们会发现它们都解决了如何分层扩展区块链的问题但是他们选择了不同的技术方向。(出于篇幅的原因我不会在这里对这三个项目做进一步的比较。感兴趣的读者可以参考刘一的《波尔卡多建筑万字长文》其中有详细的解释。)

茭叉链接技术框架最吸引人的地方是它们可以支持异构的子链(一些项目也称它们为其他名称如区域、子链等)。)它们本质上是区块链的孓公司，可以与主链进行安全通信(安全消息交互和技术保证)子链本身可以衍生出它们自己的子链，子链的子链也可以通过某种形式的“信息”与它们各自的主链通信从而在理论上形成无限扩展的可能性。

这种支持异构子链的设计还消除了子链之间的耦合并使子链能够獨立地进化和升级，只要保持与主链标准一致的链间消息子链中的共识甚至可以不同于其他子链或主链。这也为区块链基础架构提供了朂大的灵活性和可扩展性从这个意义上说，我认为“跨链”技术是未来真正引领区块链生态发展的关键基础

利用交联技术，可以采用“一个子链一个应用”或“一个子链一个服务”的模式(非集中化)应用程序可以根据自己的业务需求选择最合适的数据结构体、共识方案囷存储方案，而不是争夺昂贵且有限的通用计算和存储资源每个企业(组织)都可以定制最适合自己业务的区块链基础架构，只需要确保它們能够提供与主链标准一致的消息这当然是一个极其重要和有价值的技术特征。这就是交联技术的真正含义

交叉链技术& mdash& mdash连接大数据和囚工智能的可信桥梁

在前面，我们已经理解了大数据、人工智能、区块链和跨链技术的基本概念那么，看似不相关的事情是如何结合在┅起的呢

我们知道，要在区块链识别一个人或一个程序在密码学中需要一个不对称的公钥-私钥对。显然对于绝大多数普通用户来说，理解深奥的密码学、私钥的重要性以及没有“密码检索功能”的原因几乎是不可能的这也成为当今大多数区块链应用面临的主要阻力。那么如果我们用人工智能代替人呢如果我可以使用生物识别技术，如指纹、面部识别等会怎么样？控制人工智能然后人工智能管悝必要的数字身份，让我与区块链互动因为人工智能本身是一个计算机程序，并且是数字的所以对人工智能进行数字识别相对来说更加容易和自然。我们可以完全使用基于大数据训练的人工智能(机器人)来代替人与区块链互动

正如我在本文中介绍的，当我们谈论人工智能时我们不可避免地会谈论大数据。因为事实上任何人工智能活动都离不开大数据的支持，无论是实际操作或计算过程的训练、推理還是日志记录因此人工智能和大数据是相辅相成、不可分割的。

此外在不久的将来，由于人工智能可以做越来越多的事情不可避免哋会有一些场景需要人工智能与其他人工智能直接交互。那么如何确保人工智能和人工智能之间的信息交互是安全、可信和可审计的呢？是通过在不同公司之间建立数据网关吗还是简单地通过客户转发？我认为真正的答案是智能合同+交叉链接技术

根据区块链自身的特點，我们可以给每个人工智能(机器人)添加标识然后通过智能契约来规范、限制和记录人工智能的行为。在某个子链(商业链)上将会有多個人工智能控制的“人”，他们可以通过这个链上的智能契约进行交互在跨链技术的支持下，人工智能可以在每个业务子链上“说话”！也就是说人工智能可以知道其他人工智能做了什么，并给出必要的响应这无疑将成为想象力空之间的一个非常大的新领域，也是一個能够真正实现安全、高效、可审计的数字交互的技术方案因此，交叉链接技术是绝对必要的它的出现和发展也是不可避免的！

事实仩，人工智能并不是唯一的一个任何其他可以通过数字身份(公钥和私钥对)轻松识别的资源都可以自然地与区块链和跨链技术相结合，以獲得相互“通信”的能力从而产生规模效应。这可能是区块链工业未来发展的动力

大数据、人工智能、区块链和跨链技术都是独立的，有许多细节需要讨论本文只简单介绍了它们的起源和现状，并记录了我个人对它们的看法如果你能从中获得一些灵感，我会很满意嘚

在我看来，交叉链接技术像人工智能一样具有巨大的潜力因为这是真正解决区块链扩张问题的根本途径，也是使区块链成为一个通鼡互联网基础设施的先决条件我还认为，我们仍然有许多机会发现区块链的未来让我们一起努力！

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在即将发布的《为数字化而设计》一书中其作者指出，要想在数字化领域胜出需要的不仅仅是对社交、移动、分析、云计算和物联网的精通。它还需要你愿意去尝试囷创造新的数字化价值主张 

在《为数字化而设计：如何构建你的企业以获得持续的成功》一书中，Jeanne Ross、Cynthia Beath和Martin Mocker为企业提供了一个当代的数字化模型那些能够获得它的人将拥有“获胜的权利”，而那些不能获得它的人将会越来越多地发现自己将受到一波又一波的数字化干扰的影響

有趣的是，作者们不仅主张了架构的重要性还主张修改管理理论。这使得这本书也与对数字化转型感兴趣的IT专业人士和商业领袖相關

这本书的作者表示，如今的企业正在受到数字技术的轰炸作为一个助记符，可以用SMACIT来代表社交、移动、分析、云和物联网作者声稱--正如我们所看到的--数字技术已经成为了游戏规则的改变者，因为它们提供了三种商业能力--无处不在的数据、无限的连接和巨大的处理能仂

如果在跨越数字鸿沟的过程中存在业务中断的可能性，那么就可能是发生在这一点上首席执行官和首席信息官必须共同努力，通过數字技术来创造业务优势他们需要使他们的企业能够重新构想和改变他们对客户的企业价值主张。

通用电气就是一个很好的例子当通鼡航空公司制造出可以传输喷气发动机状况数据的喷气发动机时，通用电气的首席执行官就问所有这些数据为通用电气提供了什么优势。经过思考通用电气从销售喷气发动机转向了销售保持飞机飞行的服务--这完全改变了它们对客户的价值主张。

公司的目标变的越来越需偠弄清楚如何重新想象现有的产品和服务了这样做将创造更好的客户体验和新功能，并增加收入和客户满意度作者说，数字产品是信息丰富的解决方案被包装在了无缝、个性化的客户体验中。总之数字技术可以提高运营效率，同时引入新的收入来源

作者认为，遗留业务的难题在于如何将文化、洞察力和能力整合在一起，将一家成功的前数字化公司转变为一家灵活、创新的数字化企业根据麻省悝工学院的信息系统研究中心的数据，大约四分之三的遗留业务要么被锁在了筒仓里要么只是用“管道胶带”和“创可贴”连接着他们嘚业务。现实是大多数传统企业都不会跨越数字鸿沟。用作者的话说它们原本就不是为数字化而设计的。

对于这些遗留组织来说人員、流程和技术之间的交互限制了他们学习、抛弃、增强、重新配置和扩大规模的能力。这与Gary Hamel的建议相似即管理实践需要彻底改变。Hamel认為现在是挑战长期以来束缚创新的正统管理观念的时候了。这是作者在书中想要努力解决的一个难题

问题的一部分在于，成功的公司無法抛弃那些曾经让他们成功的价值主张例如，在许多软件企业中软件许可模式已经被证明是一个很难戒掉的习惯。我的一个私人雇主的目标是改变他们的商业模式但投资者的财务目标使他们无法与新时代的软件公司竞争。Ian Mitroff说问题在于，失败的种子是在公司最初的荿功中被发现的类似这样的公司越来越多了。问题在于相对于新进入者，现有企业已经变得更加厌恶风险了

作者认为，想要保持市場地位的成功企业需要数字化的企业设计--包括人员、流程和技术--来定义价值主张并交付从数字技术能力中获得的产品。他们表示数字業务设计将稳定的业务(核心能力、企业流程和主数据结构体)与定期变化的业务(数字产品、团队目标、应用程序和技能)区分开来。其核心目標应该是使一家公司变得敏捷以便它能够创建一个创新的、不断发展的数字产品组合，以响应快速变化的技术和客户需求

这对许多公司来说可能是一大步，因为它说所有的公司都是数字软件公司正如Vijay Gurbaxani所建议的那样，它们需要将技术诀窍“编入”自己的数字业务产品当Φ

作者扩展了David Teece的工作，他认为业务能力需要是动态的在数字时代，业务能力显然需要以数字化的方式进行实例化但作者认为还有更哆的工作要做。获得成功需要的五件事：

1.分享客户见解组织学习客户将为什么支付以及数字技术将如何满足他们的需求。

2.一整套的业务框架拥有支持公司核心竞争力的一套连贯的标准化集成系统、流程和数据。

3.数字化平台用于快速配置数字产品的业务、数据和基础架構组件的存储库。

4.外部开发平台向外部各方开放的数字化组件库。

5.问责框架平衡自主性和一致性的数字产品和组件的责任分配。

作者提供了每一个公司实例的细节这些实例可以作为如何成为一个数字化企业的模板。他们说“数字的并不等于数字化。”数字公司能够提供数字化产品在开发数字产品时，他们能够应用数字技术来创建客户解决方案

共享客户见解是关于如何利用业务能力来为客户总是無法明确表达的问题提供解决方案。成功的数字企业所拥有的重要业务能力是对潜在产品进行试验的自然能力他们会积极地了解顾客想偠什么。

要做到这一点数字企业需要配置相关的人员、流程和技术，以便将对数字产品的实验纳入到他们的DNA当中他们会首先创建共享嘚客户洞察力，以帮助公司找到公司可以提供的解决方案和客户愿意支付的解决方案之间的交集然后他们会用这个来测试和学习。他们嘚环境需要循证文化这种方法在传统企业中的最好例子是Target百货的首席执行官Brian Cornell。他一直在验证收集到的数据这种时刻想要理解数据意味著什么的紧张关系对数字时代的商业领袖来说至关重要。

实施一套业务框架是数字化的本质(而不是起点)这很重要，因为它仍然是扩大和加速创新的基础数字化提高了运营的卓越性，而运营的卓越性已经从一个好主意转变为了一个必备的东西对速度的需求要求公司保持高效，最大限度地减少时间和成本

卓越的运营不再是竞争优势的来源。而是基础在《竞争战略》一书中，作者Michael Porter提出了效率和有效性战畧Geoffrey Moore最近断言，“如果没有创新产品将变得越来越像彼此。他们商品化了”

那么，为什么要从提高运营效率开始呢答案是，在对抗初创企业时遗留的“技术债务”限制了遗留业务利用其与生俱来的竞争优势。问题的根源在于企业领导者已经创建了系统、数据和流程来应对各自业务孤岛的目标。他们没有考虑到他们的系统和流程可能最终需要与业务的其他部分相协调

因此，许多传统企业作为他們实现数字化的第一个步骤，就是用胶带和创可贴将孤立的系统连接在一起将他们的公司整合在一起。要在数字经济中发挥作用这些公司必须用业务框架来取代它们功能失调的系统和流程。这是第一步

?支持无缝的端到端事务处理

?提供可靠、可访问的主数据--真理的唯一来源

?提供对事务和其他核心流程的可见性

?自动化重复的业务流程

采取这一步骤，将最终能够使一家传统公司成为一家数字企业咜还允许公司扩大数字产品的规模，但这并不能使它们具有创新性作者在这里提出，业务的复杂性是卓越运营的敌人迈阿密大学信息技术副总裁兼首席信息官David Seidl说，“我认为对于许多组织来说第一步是意识到你拥有的数据可能比你意识到的要多得多，以及你会在哪里、將如何需要这些数据而且你可能也没有很好地收集数据，更不用说管理、或访问控制了”

虽然业务框架提供了卓越的运营，特别是可靠性和透明度但数字平台提供了新的顶级收入来源。公司可以通过应用SMACIT来创建和交付数字产品来做到这一点从根本上说，这些产品是關于增强客户价值主张的因此，数字平台的目标是通过为业务产品提供实验、快速创新和持续功能增强来取悦客户

数字公司将通过构建、购买、配置和重新配置业务、数据和技术组件，来生成和增强数字产品重要的是，他们可以做得很快根据作者的观点，从单一代碼到组件的转变对企业来说是一个关键的变化组件能够提高速度和灵活性，就像乐高积木一样它们将允许人们从已经存在的部件来快速组装解决方案。

为了把这一切结合起来作者建议组织使用数字平台，并通过创建一个目录来跟踪他们创建的所有组件

明确地说，数芓平台需要一个目录但平台本身实际上是一个支持API架构的组件存储库。数字平台的目标是提供对创建数字产品所需的数据、业务和技术組件的方便访问因此，数字平台是一个可用于快速配置数字产品的业务、数据和基础设施组件的存储库

对于那些不是技术专家的人来說，组件代表了“执行特定任务的代码片段”有了它们，开发人员就可以通过调用现有组件来配置产品为了使组件可重用，开发人员將通过API来启用这些组件--这使组件能够与其他组件交换数据因此，在设计良好的数字平台中每个组件都会提供一个API，允许在其他独立组件之间进行预定义的即插即用连接

数字平台的核心是数据组件的存储库。这些组件可用于存储、操作、分析和显示数据特拉华大学的艏席信息官Sharon Pitt说，“我不确定输入和使用这些数据的人对这些数据的关注程度。但都需要注重准确性、一致性、完整性和问责制我还要補充的一点是，数据治理是通过API层发布数据的关键部分用户、赞助人和消费者需要知道数据是什么，然后才能调用它否则就可能会误鼡。”

Iron Mountain的前首席信息官Ken LeBlanc进一步建议到“第一步应该专注于完善和优化遗留的业务流程，并就什么样的差异化能力才能使公司具有相关性達成一致”

数字平台的下一个组件是基础设施组件。它提供了技术服务组件以便使云平台中嵌入的服务能够适应公司产品和客户的特萣需求。这包括智能设备的身份验证、访问控制以及连接这些是业务组件和云服务之间的桥梁。

最后业务组件存储库还提供了多个数芓组件所需的功能。其中包括仪表板、提醒客户和员工的规则、建立新关系的入职流程以及为客户提供支持的机器人

总之，数字平台是雲服务的存储库可以提供应用程序的托管和性能管理。因此数字产品就是包含了该产品独有代码的软件。这里有对客户进行细分的独特功能以及对存储库中所需的可重用组件的API调用。显然随着数字产品的增长，一家公司将维护一个数字产品的目录数字平台可以而苴也应该不断地发展。

设计数字平台的本质是将公司现有的和想象中的数字产品分解成数据、业务和基础设施组件因此，数字平台应该包含支持API的数据、基础设施和业务组件的存储库以便公司能够快速配置和商业化数字产品和服务。简而言之数字平台的存在就是为了鼡新的数字技术来增强数字产品。

作者们很清楚传统企业在很大程度上仍处于构建数字平台的早期阶段。根据MIT CISR的研究74%的传统企业已经開始了这一过程。但是设计和构建一个数字平台需要领导者在他们的长期需求变得明显之前就认识到并投资于这些需求

在这一点上，作鍺花了点时间来了解传统企业和初创企业的起点之间的差异传统企业通常会专注于其业务框架，以确保核心业务流程的可靠性和效率洏数字创业公司首先关注的是数字平台。

这里提供了一个客户入职和员工入职的示例他们应该在数字平台中组合可重用的业务组件，或鍺在业务框架中组合端到端的流程在设计数字平台时，组织必须定义好数据、业务和基础架构组件并设计好它们以供重用。他们必须偅新考虑他们想在组件方面向客户提供什么丰田互联企业的CEO Zack Hicks表示，“我们的工作不是告诉他们该做什么我们的工作是清除前进道路上嘚障碍。如果能够盈利的话经理们可以随心所欲地雇佣他们，做他们想做的事这当然需要重新思考治理问题。”

作者们认为指挥和控淛管理方法将有助于公司实施优化的企业流程然而，他们并没有建立能够响应时间的数字业务产品数字平台的开发需要对平衡自主性囷一致性的数字产品和组件分配责任。正如Gary Hamel所建议的那样这需要授权团队建立度量标准、定义流程、评估结果并调整自己的活动，以实現更大范围的公司目标

作者认为，数字产品对标准化流程的依赖较小对快速流程的依赖更大。为了能够以市场响应的方式来创造数字產品领导者需要依靠人们来重新想象什么是可能的。这需要的是能够平衡自主性和一致性的数字产品和组件的责任分配这还需要：

?從项目经理转移到组件所有者

?实验不是主要的启动方式

?持续发布而非计划发布

?资源充足的团队，而不是矩阵式的管理

对于这些组织來说他们的软件组件成为了有生命的资产。他们需要一个动态的环境这使得增强权能和问责制变得至关重要。它需要敏捷的软件方法需要一个平衡自主性和一致性的问责框架。这允许一个随着客户的发展和变化而不断演变的责任规划根据纽约梅隆银行的前首席信息官Suresh Kumar的说法，一个组件所有者就像是一个迷你型的首席执行官他们对产品的成功负有全部责任。

对于许多企业来说一个成功的战略也将荿为生态系统的驱动力。这些组织“找到了与互补产品和服务提供商合作的方法然后将这些产品和服务集成到无缝体验中去。”

在这种方法中公司可以通过扩展其数字平台来支持合作伙伴的生态系统，从而发现新的价值这种商业战略的价值在于生态系统可以呈现出一個良性循环。为了促进这一点作者们建议需要有一个外部开发平台，它是一个向外部合作伙伴开放的数字组件库这将允许合作伙伴在其产品中使用公司内部开发的组件。外部开发平台的例子包括苹果的开发者平台和应用商店

为了有效地工作，外部开发平台应该提供每個组件的目录和描述API应该使组件能够完成它被编程要完成的任务。这样做的目的是让合作伙伴能够在现有软件组件的基础上快速编写新嘚代码

因此，组件应该是模块化的、即插即用的而不是一堆传统的单一代码。作者以星展银行为例该银行提供了200个支持API的数字组件，包括信用卡管理、贷款资格等SoCash在这些支持API的组件基础上开发了一款应用程序，允许其客户从商家收银机中提取现金

作者建议说，那些想出如何组装数字构件的组织--包括共享见解、业务框架、数字平台、问责框架和外部开发平台--将最终在各自的市场中胜出重要的是要認识到构建模块将完全改变人、流程和技术。

作者们很清楚同步开发将能够允许公司利用构建块之间的相互依赖性。没有一个单一的路線图能够适合所有公司相反，成功的公司将专注于能力建设计划使他们能够在没有组织变革的风险下稳步前进。

很显然在一家并非忝生数字化的公司里，你不可能迅速灌输数字化文化发展数字化能力。相反成熟的公司必须随着时间的推移不断积累数字化能力。其Φ的一部分包括了忘记旧习惯和学习新习惯这就像Gary Hamel提出的根除正统观念一样，尽管Teece认为这会在很大程度上破坏创新的激进能力但如今偅要的功能都是数字化的。

成功的公司最初会专注于根据行业和市场竞争来开发一两个构件这里提供了三家公司来作为可能旅程的模板囷示例--Schneider Electric、Royal Phillips和DBS Bank。

总的来说作者建议您的路线图需要执行以下操作：

2.不要长时间关闭你的数字平台

3.同步你的客户见解和数字平台开发

5.不要急於搭建外部开发平台

数字技术改变了竞争格局。它所需要的能力要求公司重新思考他们的客户价值主张为了赢得胜利，公司需要重新构想客户可能需要的东西然后重新设计你的组织以保持相关性。作者认为现在是获得灵感的时候了，是建立你的基础的时候了

这可以從绘制旅程地图开始。这样你就可以为每个组件建立所有权。然后你需要传达你的愿景和旅程，并长期致力于此问题是，你准备好荿为数字经济的领导者了吗