课程简介

《“双智时代，架构未来”工作坊》围绕企业数智化转型中非常需要的整体转型基础方法论——企业架构方法论展开，系统化解析企业架构的核心逻辑与实施路径，并将讲师基于AI编程的企业架构智能化工程实施探索全面融入课程，尤其是全面落地架构实施的“实战篇”中。课程通过价值篇阐述业务能力定义、架构协同等理论体系，结合金融、制造等行业标杆案例剖析企业级工程实践；实战篇从战略拆解、流程建模、数据治理到组件化设计，提供全流程落地方法，涵盖业务架构、应用架构及技术架构的多维视角，并融入康威定律、TOGAF等经典理论工具。课程注重体系化思维与结构化方法，为企业构建数智化能力、应对复杂协作挑战提供系统性解决方法。讲师通过大语言支持的AI编程工具对企业架构实施的各个环节进行了全面探索，并基于此形成了AI时代业务系统架构、人机协同的新思路。

 

课程时长

2-3天（6小时/天）

 

课程大纲

• 个人简介

价值篇

• “数智化”到底是做什么

• “双智时代”已经开启

• “软件定义一切”带来的“数智深化”

• “数智深化”需要在哪里突破?

• 流程的突破口：马斯克“五步法”

• 数据的突破口：直抵一线的数据要素

• 这个突破口就是对业务能力的清晰定义

• 业技融合的关键也是对业务能力的共识

• 企业在应用侧也面临对整体视图的刚需

• 努力让自己看得更清晰吧

• 常见的四种架构

• 四种架构之间的关系

案例篇

• 企业架构到底能不能做成

• 案例1-1: 全球独有的整体转型案例

• 案例1-2: 要根据目标选择方法

• 案例1-3: 自顶向下的转型方法论

• 案例1-4: 工程价值源自于深入的能力分析

• 案例1-5: 为能力而投入

• 案例1-6: 能力一定要落地

• 案例1-7: 企业架构实施成果

• 案例1-8: 企业级知识管理能力的实现

• 案例1-9: 关于企业架构项目的组织

• 案例1-10: 通过企业级工程建立企业级协作

• 案例2-1: 总体介绍

• 案例2-2: 微服务设计

• 案例2-3: 对既往方法的改进

• 案例3-1: 需求分析

• 案例3-2: 顶层设计

• 案例3-3: 需求智能化生成

• 案例4-1: 在华为转型中功不可没的企业架构

• 案例4-2: 沉淀公用能力，搭建核心系统

• 案例4-3: 以“可HR”为例看公共能力沉淀

• 案例5: 投资过百亿、长跑过十年的美的数字化

• 案例6: 高度自研的小型国企数字化

• 案例7: 打补丁总有不行的一天

实战篇

第一部分：经典理论

• 经典回顾1: TOGAF的核心ADM

• 经典回顾1: TOGAF的架构治理

• 经典回顾1: 关于EA失败常见原因的总结

• 经典回顾2: CBM的业务组件

• 经典回顾2: 热点分析

• 经典回顾2: 系统分析

• 企业架构理论的发展趋势

• 永恒的难题：颗粒度问题有解吗？

• 小结：企业架构方法论都包括什么

• 零代码可以很厉害

• 本节推荐书目

第二部分：通用过程

• 企业架构总体设计过程

• 企业架构设计可能需要哪些人员参与

• 学习方法论的三次进阶和两个视角转换

• 无处不在的架构，商业电影中的架构

• 本节推荐书目

第三部分：战略分析

• 战略部份1：支持战略落地

• 战略部份2：进行战略分析与设计的简单工具

• 战略部份3：求助经典，帮助自己建立分析结构

• 战略部份4：万法最终归一，落差分析法

• 战略部份5：战略拆解的工作模式

• 战略部份6：战略能力拆分思路示例

• 战略部份7：可参考的能力清单样式

• 战略部份8：战略能力分解示例1

• 战略部份9：战略能力分解示例2

• 战略部份10：战略能力的责任矩阵

• 战略部份11：持续动态的企业价值链重塑1

• 战略部份12：持续动态的企业价值链重塑2

• 战略部份 13 ：战略解析的理想人员能力配置

• 战略部份 14 ：工具平台介绍——战略部分 1

• 战略部份 15 ：工具平台介绍——战略部分 2

• 本部分推荐书目

第四部分：组织分析

• 组织部分1：康威定律的影响

• 组织部分2：正确看待组织结构壁垒

• 组织部分3：角色定义对后续工作很有价值

• 组织部分4：对组织结构的理解也需要“数智深化”

• 组织部分 5 ：工具平台介绍——组织部分

第五部分：流程分析

• 业务架构分析常见的四大模型

• 流程模型1：理想的流程模型梳理目标

• 流程建模2：用价值链和业务领域打造架构棋盘

• 流程建模3：定义业务领域的视角

• 流程建模4：业务领域的定义描述

• 工作坊总体梳理框架介绍

• 工作坊一阶段梳理任务

• 业务领域与价值链梳理

• 业务背景图梳理

• 业务背景图梳理结果

• 大模型分析的价值链

• 大模型分析的业务领域背景图

• 流程建模5：基于价值链梳理业务流程

• 流程建模 6 ：工具平台介绍——价值链部分

• 流程建模7：业务活动如何定义

• 流程建模8：活动中的业务事件如何定义

• 流程建模9：如何定义流程图中的四级任务

• 流程建模10：进一步将任务展开的步骤级

• 流程建模11：步骤级描述的示例

• 流程建模12：业务规则描述的示例

• 流程建模13：管理好标准动词库

• 流程建模14：流程模型整体视图

• 小结：流程建模总体工艺

• 参考设计（示例1）

• 参考设计（示例2）

• 参考设计（示例3）

• 参考设计（示例4）

• 工作坊二阶段梳理任务1

• 工作坊二阶段梳理任务2

• 业务活动梳理框架

• 参考素材（客户自行提供）

• 比较结果

• 各组拟梳理业务流程（随堂现场指定）

• 课堂练习结论

• 流程建模15：从价值链出发逐层引导需求

• 流程建模16：通向价值导向的流程优化

• 流程建模17：可以结合用户体验进行流程建模

• 流程建模 18 ：工具平台介绍——流程部分

• 大模型分析的业务流程

• 大模型分析的业务规则

• 大模型分析的标准动词

第六部分：数据分析

• 数据建模1：数据模型的理想梳理目标

• 数据建模2：FSDM套路简介

• 数据建模3：数据模型的顶级分类

• 数据建模4：九大领域的实际落地

• 数据建模5：主题域参考

• 数据建模6：实体是什么

• 数据建模7：实体的类型

• 数据建模8：属性是什么

• 数据建模9：数据实体和属性的迭代建模过程

• 数据建模10：形成主题域级的实体关系图

• 数据建模11：实体建模示例

• 小结：C模型建模的主要内容

• 参考设计（示例5）

• 参考设计（示例6）

• 工作坊三阶段梳理任务

• 业务对象与数据实体梳理框架

• 数据实体聚类梳理

• 数据梳理课堂练习结果

• 课堂练习结论

• 反向建模练习1：从界面可以看到哪些数据实体

• 反向建模练习2：从界面可以看到哪些数据实体

• 从库表反推的方法及对重构的指导

• 大模型分析的数据模型

• 大模型分析的主题域关系

• 大模型分析的完整数据模型

• 大模型分析的反向数据模型

• 大模型对数据模型图片的模仿

• 工作坊四阶段梳理任务

• 数据建模 12 ：工具平台介绍——数据部分

第七部分：组件分析

• 组件分析1：流程与数据相结合

• 组件分析2：业务组件分析示例

• 组件分析3：业务组件层面的串接

• 工作坊五阶段梳理任务

• 组件梳理

• 组件梳理课堂练习结果

• 组件建模 4 ：工具平台介绍——组件部分

• 关于业务组件的思考

• 业务架构就是通过流程结构加数据结构推导能力结构

• 业务架构设计交付件参考清单

• 大模型分析的业务组件

• 大模型分析的业务组件架构图

第八部分：应用分析

• 应用架构设计1：总体方法

• 应用架构设计2：完整工艺

• 应用架构设计3：组件内部的设计工艺

• 应用架构设计4：从业务模型到应用的解读方法

• 应用架构设计5：服务的拆分

• 参考设计（示例7）

• 应用架构设计6：企业级应用架构示意

• 再次回顾企业架构全景图

• 工作坊六阶段梳理任务

• 构建衔接逻辑

• 示例参照1

• 示例参照2

• 示例参照3

• 应用架构梳理结果

• 业务组件反推结果

• 业务组件与应用组件映射关系

• 再来理解下对企业架构常见的一些疑问

• 实战部分总结：理解架构思维的关键认识

• 大模型分析的数据架构

• 大模型分析的数据库设计

• 大模型设计的库表关系图

• 大模型设计的应用架构

• 大模型设计的服务接口

• 大模型设计的服务链路图

• 大模型分析的技术架构

• 大模型绘制的技术架构图

• 大模型设计的开发任务管理

• 大模型绘制的计划图

• 大模型进行的测试工作 1

• 大模型进行的测试工作 2

• 大模型进行的测试工作 3

• 大模型绘制的测试工作执行情况思维导图

• 用户管理模块上线后的界面截图

• Cursor的开发页面

• 扩展：如何系统思考数智化？

• 思考：引入企业架构的“缘分”

展望篇

• DeepSeek带来的改变到底是什么

• AI时代业务系统的可能架构形态

• 底层的思维模式正在顶层的智能应用中越来越直接地显现

• 人工智能在B端应用中值得关注的方向：Agent

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