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企業級業務架構設計：方法論與實踐

為了解決金融行業工作的問題，作者付曉岩 這樣論述：

這是一部從方法論和工程實踐雙維度闡述企業級業務架構設計的著作。作者是一位的業務架構師，在金融行業工作超過19年，有豐富的大規模複雜金融系統業務架構設計和落地實施經驗。本書在出版前邀請了微軟、亞馬遜、阿裡、百度、網易、Dell、Thoughtworks、58、轉轉等10餘家企業的13位在行業內久負盛名的架構師和技術專家對本書的內容進行了點評，一致好評推薦。作者在書中宣導“知行合一”的業務架構思想，全書內容圍繞“行線”和“知線”兩條主線展開。“行線”涵蓋企業級業務架構的戰略分析、架構設計、架構落地、長期管理的完整過程，“知線”則重點關注架構方法論的持續改良。 全書分為五個部分：業務架構基礎篇（第

1～3章）介紹了業務架構的發展歷程、作用、與IT架構的關係，以及業務模型的相關知識。業務架構設計篇（第4～7章）詳細講解了戰略分析、對標分析、組織結構的影響、業務架構設計方法、標準化方法，並以一個虛擬案例綜合演示了業務架構的設計過程。業務架構落地篇（第8～13章）演示了業務架構方案製作、基於業務架構的實施、項目完成後的管理機制，比較了與敏捷開發的異同，集中討論了企業級項目的實施困難，最後以一個設計實例展示了業務架構設計對提升企業開發效率的作用。 架構方法改良篇（第14～16章）系統總結了如何進行面向構件化的業務架構設計、如何構建羽量級架構設計工具、如何基於構件模型提升傳統企業產品創新效率，該

部分屬於對之前方法的改良設想，需要讀者對此多加思索，切勿生搬硬套。業務架構與中台篇（第17章）將業務架構設計方法與當前熱點——“中台”模式進行了對比，“傳統”方法並不一定會因新技術、新概念的發展而黯然失色，對方法論的深入探索和積極思考往往會讓“傳統”煥發新的“生命力”，深度思考比追逐熱點更重要。 付曉岩   企業級業務架構師，有超過19年的金融行業工作經驗，目前就職于建信金融科技有限責任公司。2000年加入建行從事金融業務，2012年調入建行總行成都開發中心，2016年調入建行總行北京開發中心，各中心2018年整體轉制，成立建信金融科技有限責任公司。從事金融業務期間，多次作

為核心業務人員參加業務系統開發工作，並就此轉入技術開發部門，多年專職從事企業級業務架構設計。   工作期間，認真鑽研軟體過程、系統設計與分析、架構設計方面的理論知識，將其與實踐相結合，不斷融合設計思路，逐漸超脫原有工作經歷和指導理論的限制，形成對企業級業務架構設計一般方法的認知。InfoQ中文站專欄作家，發表《中台之上》系列文章，累計閱讀量超過10萬。維護著個人微信公眾號：曉談岩說，與各行業讀者廣泛交流，持續提升方法的普適性。 推薦語 前言 第一部分 　業務架構基礎篇 第1章　業務架構的發展歷程2 1.1　Zachman模型2 1.2　TOGAF4 1.3　FEA和DOD

AF5 1.4　沉吟至今6 1.5　業務架構的定義8 第2章　業務架構的作用及與IT架構的關係10 2.1　業務架構的作用10 2.2　業務架構與IT架構的關係14 第3章　架構伴侶：業務模型18 3.1　模型與業務模型18 3.2　常見的建模方法21 3.3　建模原則與模型思維的應用25 第二部分 　業務架構設計篇 第4章　業務架構的設計起點33 4.1　企業戰略分析33 4.2　對標分析38 4.3　組織結構的影響不容忽視40 第5章　業務架構的設計過程44 5.1　價值鏈分析44 5.2　行為分析：業務領域和業務流程46 5.3　資料分析：企業級資料模型49 5.4　元件分析：行為與資

料的結合51 5.5　業務架構的整體邏輯關係53 第6章　業務架構的設計難點56 6.1　基本的標準化方法56 6.2　避免“過度整合”59 6.3　何以解憂，唯有“融合”59 第7章　虛擬案例：商業銀行業務架構設計61 7.1　價值鏈設計61 7.2　存款領域的模型設計63 7.3　貸款領域的模型設計65 7.4　跨領域的標準化67 7.5　組件設計70 7.6　案例總結73 第三部分 　業務架構落地篇 第8章　從業務架構模型到業務架構方案76 8.1　業務架構設計不是為了替代需求分析76 8.2　製作業務架構方案77 8.3　小團隊的應對之道83 8.4　需要充分解釋架構方案84 8.5

　努力打造“通用語言”85 第9章　基於業務架構方案的實施過程88 9.1　基於業務架構的設計89 9.2　基於業務架構的協調94 9.3　處理架構調整的原則96 9.4　企業級物有所值嗎？100 第10章　建立轉型後的長期應用機制103 10.1　專案結束了該怎麼辦？103 10.2　促進深度融合的需求管理機制106 第11章　這個“笨重”的過程與敏捷沾邊嗎？110 11.1　傳說中和現實中的雙模開發110 11.2　與正宗的敏捷對比112 11.3　與非正宗的敏捷對比114 11.4　且行且珍惜115 第12章　企業級的“五難” 117 12.1　捷徑難尋118 12.2　文化難建119

12.3　預期難控120 12.4　權責難定121 12.5　長志難立123 第13章　實戰：實現了快速設計的案例124 13.1　專案背景及需求124 13.2　設計思路和業務架構方案125 13.3　案例總結129 第四部分 　架構方法改良篇 第14章　如何支持面向構件的設計132 14.1　“樂高積木”式的軟體設計132 14.2　“顆粒度”問題134 14.3　構件模型的設計方式136 14.4　建立構件模型的虛擬案例139 14.5　構件模型的技術設計建議146 14.6　本章小結148 第15章　構建羽量級架構管理工具150 15.1　構件模型的抽象要素及邏輯關係150 15.2

　羽量級架構管理工具的設計原理153 15.3　採集專案資訊的價值155 15.4　羽量級架構管理工具的優缺點155 15.5　應用羽量級架構管理工具管理新需求156 第16章　基於構件模型談談傳統企業的產品創新159 16.1　資訊傳導：打造資訊傳遞高速公路160 16.2　資訊分析：創造高維數據162 16.3　創新平臺：擴展構件模型165 16.4　構件模型及其應用設想的不足169 第五部分 　業務架構與中台篇 第17章　中台之上172 17.1　阿裡中台簡介172 17.2　企業文化的作用174 17.3　由業務架構方法可以推導出中台設計嗎？176 尾聲　對實踐的再次思考179 附

錄A　位置、力量、資源183 附錄B　積木式創新187  

金融行業工作進入發燒排行的影片

金融業工作者工作環境滿意度模式建構之研究

為了解決金融行業工作的問題，作者歐珮雯 這樣論述：

本研究依據「勞動部勞工生活及就業狀況調查」(107年6月至108年5月)之金融及保險業樣本共計196份進行分析。以SmartPLS2偏最小平方方法結構方程模型(Partial Least Squares Structural Equation Modeling)建構「勞動條件」、「職涯環境」、「物理環境」的影響力。「勞動條件」之次構面是由工作時數、工資、工作負荷量等三題所組成；「職涯環境」之次購面是由性別工作平等、主管對員工的關切與照顧同事間的相處與友誼、員工申訴管道之暢通、人事考核升遷制度、員工教育訓練等六題組成；「物理環境」是以工作場所、無障礙環境等兩題組成以上各變數之因素負荷量皆大於0

.7，構面的平均變異萃取量(Average Variance Extracted；AVE)亦皆大於0.5，表示收斂效度良好。信度 (Cronbachs Alpha；CA)及組合信度(Composite Reliability；CR)皆大於0.7，表示題項具有良好信度與內部一致性。以模型解釋力而言，「勞動條件」「職涯環境」及「物理環境」三個潛在變項對「工作環境滿意度」情形潛在變項的整體解釋能力為78.%，顯示模型解釋潛在變項程度良好。「勞動條件」以及「職涯環境」對「工作環境滿意度」有正向影響，而「物理環境」對「工作環境滿意度」情形的影響力未達顯著性。

機器學習即服務：將Python機器學習創意快速轉變為雲端Web應用程序

為了解決金融行業工作的問題，作者（美）曼紐爾·阿米納特吉 這樣論述：

本書涵蓋Kubernetes架構、部署、核心資源類型、系統擴縮容、存儲卷、網路插件與網路本書由淺入深地介紹了一系列常見的Python數據科學問題。書中介紹的實踐項目簡單明了，可作為模板快速啟動其他類似項目。通過本書，你將學習如何構建一個Web應用程序以進行數值或分類預測，如何理解文本分析，如何創建強大的交互界面，如何對數據訪問進行安全控制，以及如何利用Web插件實現信用卡付款和捐贈。 每章都遵循三個步驟：以正確的方式建模，設計和開發本地Web應用程序，部署到流行且可靠的無伺服器計算雲平台（亞馬遜、微軟、谷歌和PythonAnywhere）上。本書各章之間是獨立的，你可以根據需求跳轉至特定

主題。曼紐爾·阿米納特吉（Manuel Amunategui）是SpringML（谷歌雲和Salesforce的優選合作夥伴）的數據科學副總裁，擁有預測分析和國際管理碩士學位。在過去20年中，他在科技行業內實施了數百種端到端客戶解決方案。在機器學習、醫療健康建模等方面有著豐富的咨詢經驗。他在華爾街金融行業工作了6年，在微軟工作了4年，這些經歷使他意識到應用數據科學教育和培訓材料的缺乏。為了幫助緩解這一問題，他一直在通過文字博客、視頻博客和教育材料傳播應用數據科學知識。 邁赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei）是IEEE、AIAA和ISA的高級成員。2011年獲Shiraz大學電腦工程

博士學位，研究方向為動態系統的智能控制。2012年至2018年夏季，他在得克薩斯大學聖安東尼奧分校從事博士后研究工作；2018年秋季，他在威斯康星大學普拉特維爾分校擔任助理教授。他的研究興趣包括人工智慧驅動的控制系統、數據驅動決策、機器學習和物聯網（IoT），以及沉浸式分析。他是IEEE Access的副主編，也是IoT Elsevier雜誌的編委會成員。他還是IoT Elsevier特刊《IoT Analytics for Data Streams》的兼職編輯，出版了《Applied Cloud Deep Semantic Recognition: Advanced Anomaly Dete

ction》（CRC Press, 2018）一書。他于2018年1月至7月在聖安東尼奧擔任IEEE聯合通信和信號處理社區分會主席。他發表了60多篇備受同行好評的技術論文，在多個會議上擔任項目委員會成員，並擔任多個期刊的技術審稿人。 譯者簡介：劉世民（Sammy Liu）現任易建科技雲服務事業群總經理兼技術總監，易建科技技術委員會首席專家，具有十幾年IT從業經驗，曾就職于IBM和EMC，擔任過雲計算創業公司CTO。他也是雲計算技術愛好者、實踐者及推廣者，樂於總結和分享，維護有「世民談雲計算」技術博客和微信公眾號。個人微信號Sammy605475。山金孝（Warrior）現就職于招商銀行，

曾就職于IBM，在雲計算、大數據、容器及其編排技術、機器學習和人工智慧領域有豐富的研究和實踐經驗。國內較早接觸OpenStack的一線技術專家，長期致力於OpenStack私有雲的研究、實踐和布道，OpenStack社區金融工作組成員，著有暢銷書《OpenStack高可用集群（上、下冊）》《企業私有雲建設指南》。曾參與移動、電信、聯通、招行、國家電網和長安汽車等多家大中型國有企業的高可用業務系統和私有雲計算平台的設計與實施，在企業私有雲建設、系統容災和高可用集群建設上具有多年的項目實施經驗。此外，他還是IBM認證的高級技術專家、DB2高級DBA，Oracle認證的OCP以及RedHat認證的系

統工程師，在國內外核心期刊發表CVPR論文多篇。 史天，AWS解決方案架構師。曾在世紀互聯、惠普等知名公司任職，擁有豐富的雲計算、大數據經驗，目前致力於數據科學、機器學習、無伺服器等領域的研究和實踐。肖力，新鈦雲服技術副總裁，雲技術社區創始人，《深度實踐KVM》作者，《運維前線》系列圖書策劃人。曾就職于盛大、金山，有19年運維經驗。維護有訂閱號「雲技術」。個人微信號xiaolikvm。 曼紐爾·阿米納特吉（ManuelAmunategui） 曼紐爾·阿米納特吉（ManuelAmunategui）是SpringML（穀歌雲和Salesforce的優選合作夥伴）的資料科學副

總裁，擁有預測分析和國際管理碩士學位。在過去20年中，他在科技行業內實施了數百種端到端客戶解決方案。在機器學習、醫療健康建模等方面有著豐富的諮詢經驗。他在華爾街金融行業工作了6年，在微軟工作了4年，這些經歷使他意識到應用資料科學教育和培訓材料的缺乏。為了幫助緩解這一問題，他一直在通過文字博客、視頻博客和教育材料傳播應用資料科學知識。   邁赫迪·洛佩伊（MehdiRoopaei）邁赫迪·洛佩伊（MehdiRoopaei）是IEEE、AIAA和ISA的高級成員。2011年獲Shiraz大學電腦工程博士學位，研究方向為動態系統的智慧控制。2012年至2018年夏季，他在德克薩斯大學聖安東尼奧分校從

事博士後研究工作；2018年秋季，他在威斯康星大學普拉特維爾分校擔任助理教授。他的研究興趣包括人工智慧驅動的控制系統、資料驅動決策、機器學習和物聯網（IoT），以及沉浸式分析。他是IEEEAccess的副主編，也是IoTElsevier雜誌的編委會成員。他還是IoTElsevier特刊《IoTAnalyticsforDataStreams》的兼職編輯，出版了《AppliedCloudDeepSemanticRecognition:AdvancedAnomalyDetection》（CRCPress,2018）一書。他於2018年1月至7月在聖安東尼奧擔任IEEE聯合通信和信號處理社區分會主席。

他發表了60多篇備受同行好評的技術論文，在多個會議上擔任項目委員會成員，並擔任多個期刊的技術審稿人。   劉世民（SammyLiu） 現任易建科技雲服務事業群總經理兼技術總監，易建科技技術委員會首席專家，具有十幾年IT從業經驗，曾就職於IBM和EMC，擔任過雲計算創業公司CTO。他也是雲計算技術愛好者、實踐者及推廣者，樂於總結和分享，維護有“世民談雲計算”技術博客和微信公眾號。個人微信號Sammy605475。 山金孝（Warrior） 現就職于招商銀行，曾就職於IBM，在雲計算、大資料、容器及其編排技術、機器學習和人工智慧領域有豐富的研究和實踐經驗。國內較早接觸OpenStack的一線技術

專家，長期致力於OpenStack私有雲的研究、實踐和佈道，OpenStack社區金融工作組成員，著有暢銷書《OpenStack高可用集群（上、下冊）》《企業私有雲建設指南》。曾參與移動、電信、聯通、招行、國家電網和長安汽車等多家大中型國有企業的高可用業務系統和私有雲計算平臺的設計與實施，在企業私有雲建設、系統容災和高可用集群建設上具有多年的專案實施經驗。此外，他還是IBM認證的高級技術專家、DB2高級DBA，Oracle認證的OCP以及RedHat認證的系統工程師，在國內外核心期刊發表CVPR論文多篇。 史天 AWS解決方案架構師。曾在世紀互聯、惠普等知名公司任職，擁有豐富的雲計算、大資料

經驗，目前致力於資料科學、機器學習、無伺服器等領域的研究和實踐。 肖力 新鈦雲服技術副總裁，雲技術社區創始人，《深度實踐KVM》作者，《運維前線》系列圖書策劃人。曾就職於盛大、金山，有19年運維經驗。維護有訂閱號“雲技術”。個人微信號xiaolikvm。