招商局金融段嘉：大型集团性企业研发团队数字化转型实战_文化 & 方法_Xue Liang

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 写点什么

大家好，我是段嘉，工作十几年的 IT 老兵，曾在华为、阿里云、美的等公司任职。目前在招商局金融科技有限公司，负责招商云 PaaS 平台规划及研发管理工作，平台包含云原生，DevOps，边缘计算，物联网等。同时也是 TGO 鲲鹏会深圳分会成员。我今天分享的议题是“研发团队的数字化转型”。

数字化转型是一个系统性工作，并不是靠一个平台，两三年就能成功转型，而是需要与业务结合才能产生价值。随着工作时间越长，总感觉工作是越来越困难了。在刚开始工作那会，接一个紧急需求熬夜加班就能完成。但是现在做数字化转型，一个人的力量是完全不够的，需要系统性统筹规划，再一步一步推进，首先要解决技术问题，就是技术要能够支撑业务应用；其次要足够了解公司业务，找到数字化转型的业务价值点。最后是企业上下游团队在数字化转型目标上需要达成共识。

在转型的过程中，每一步都可能会有反对和质疑的声音，有人认为研发团队投入太大，尤其是做实业的企业，在传统基建比如建房修路，只要钱到位两三年就可以有很大的成果。但是做数字化转型，都是无形的成果，时间周期都很长，所以往往都是投入不足，或者浅浅投入就放弃了。

本次分享的话题主要是研发团队的数字化转型，主要包含三个部分：传统企业技术团队面临的问题及挑战；建平台、立标准、打通流程及数据；研发一体化，实现研发团队初步数字化转型。

数字化转型的定义

【企业数字化转型白皮书 2021】：数字化转型，是以数据为驱动，借助大数据、云计算等技术，打通企业生产经营各环节。优化资源，实现管理升级和模式创新，达到降本增效的目的，实现高质量发展。

从数字化转型的定义可以看出它比较偏技术，从 2016 以后，我的工作的重心及方向基本都是围绕数字化转型。每个公司做数字化转型目的都有不同，比如科技型公司，数字化转型可能是降本增效，带来更多业务，甚至可以直接创造价值；但是传统企业数字化转型，更多是资源能力的共建共享，以降本和辅助管理为主，因为有时候科技改变不了业务本身逻辑，比如码头作业只能通过科技提效，但改变不了码头服务的业务形态。

数字化转型中的供需方

企业数字化转型时，是有供需多方参与的，尤其在比较大的集团性企业，不可能所有的东西都自己完成，是需要一个完整的技术服务供应体系：

从供应方来看分为三层，最上层是专业型咨询公司，比如 IBM、埃森哲、麦肯锡等，咨询公司主要是引导企业改变认知，将数字化转型确定为战略目标，之后企业根据自身的需求制定计划推进；中间是云服务提供商，比如阿里云、华为云、腾讯云等，主要提供数字化转型中的基础设施能力，一旦要开始做数字化转型，就会有大量能力系统建设的工作；最下面是传统软件供应商，比如金蝶，用友等基础能力支持系统，数字化转型其实最优先转就是人事与财务，调整组织架构与财务。

从需求方来看分为三大类：国资企业、传统制造企业以及实体产业。这些企业面临的问题基本类似：人多，人效不高；技术落后，管理不够精细，管理很多时候是以人盯人的方式，无法系统化地管理，并且管理过程不够透明。同时这些企业也有一些相同的特征：业务形态本身比较成熟、有完整的商业模式、公司规模很大、人员多、业务难以突破，需要通过数字化转型寻找突破点。比如，很多的物流公司利润非常薄，一旦遇到自然灾害等不利情况，运营就会受到影响，所以希望通过数字化转型提高效率，提高利润点，增加壁垒。

但是面对数字化转型，几个疑问大家都很难回答，比如数字化转型成功标志是什么？数字化转型成功的企业有那些？数字化转型经验是否可以复制？

数字化转型成功的标志

标准理论：数字化转型分为三层：信息化、数字化、智能化。个人认为太笼统太技术了。说实话个人观点，在国内全员数字化转型的浪潮下，成功转型的企业几乎没有，能借鉴的经验也特别少，数字化转型的万里征程才刚刚开始。依据多年的数字化转型的经验，个人认为数字化转型成功的标志有三点：

人->敏捷：数字化转型的本质是把人或业务变得敏捷，这样才能在市场上占领先机。

成功->平台：企业成功是需要天时地利人和，甚至很多时候就是单凭老板干出来的，但是老板的成功经验需要复制给团队，但是很难手把手教，这时候可以通过数字化转型，建平台把成功经验、业务流程固化在平台上，即使公司人员在流动时，公司的业务还是稳定的、成长的。

竞争->有壁垒：通过平台提升竞争力，树立壁垒。

科技驱动业务已经是趋势，很多公司开始成立科技公司，包括国资企业都在成立数科科技公司，即便这样转型依旧特别缓慢。就像国家发展，需要很多公路，铁路的基础建设一样，企业做数字化转型时需要大量赋能支撑系统建设。这时候，技术成为企业的动力引擎；企业业务成熟固化，那么打破僵局的就是技术。所以技术研发团队的效率，技术研发团队的数字化转型也是非常关键，只有研发团队效率提升了，数字化转型才会加速。

大型集团性企业研发团队数字化转型

传统企业技术团队面临的问题及挑战

1、团队分散，技术栈不统一，业务系统主要是供应商研发为主。

在转型过程中，面临最大的问题就是存量资源的问题，包括人力资源和设备资源。企业在做数字化转型的过程中，不可能将原有旧的岗位、机房机器等完全丢掉换新的，所以数字化转型首先要解决存量问题，其实很多问题都是存量带来的，比如团队分散问题，组织架构问题。

每个行业技术都有所不同，比如在金融行业 Java 栈用的比较多，在港口自动化调度很多还是 C，技术栈非常不统一。此外，传统企业中不是所有信息化技术都是自建的，有很多是以供应商为主，如果企业转型都转到供应商去了，大半是没有用的。

2、缺少研发过程数据，缺少面向业务价值的运营数据。

在大部分企业，研发的工作很多时候都是业务提需求就做，不管有没有价值，导致很多研发团队都是面向业务需求，应付式交付，结果与业务运作不相符，导致大家用的很痛苦。

3、缺少应用标准，缺少数据标准，缺少运营标准。

在企业，云从中心开始推进到边缘，很多应用都是分布式的，管理系统规划集中在云端，业务运作分散在边缘，形成云边管运协同的分布式应用标准，其中还设计到数据汇总上报的机制与标准。

运营标准指的是投入和产出的标准，数字化转型中运营标准的建设是最重要的，研发团队数字化转型也要建立起运营标准，研发需求需要哪些投入，能带来哪些价值，都需要有标准来衡量。

建平台、立标准、打通流程及数据

当前整个行业最先进的软件研发管理理念是 DevOps，研发运营一体化的理念，纽带形代表着软件全生命周期管理，渐进式迭代发展，是软件研发的闭环。另外 DevOps 在某种意义上是软件的源头，在做软件的时候，就知道要用什么数据，这时候从源头上定制标准、汇聚数据是比较方便的。

（一）借助云原生体系，建立应用标准，建立平台标准。Kubernetes 是以应用为中心的技术架构与思想理念，向下屏蔽基础设施差异，实现底层基础资源统一调度及编排；向上通过容器镜像标准化应用，实现应用负载自动化部署；中间通过 Kubernetes 通用的编排能力，开放 API 以及自定义 CRD 扩展能力，打造云原生操作系统能力，形成云计算新界面。

（二）以 DevOps 为主线，将软件研发过程本身的数据，软件运行的运维管理数据，以及软件业务运作数据，通过大数据技术汇聚分析，通过指标数据量化软件全生命周期的过程，驱动全过程优化改进，实现软件功能交付及软件价值交付的双线统一，驱动研发效能提升，产品质量的提升，甚至辅助业务决策。

（三）精益敏捷项目管理，产品规划，需求决策都是面向价值，并且通过数据来体现。在建需求的时候，应该知道需求的成本，需要的时间和周期等。通过引入了精益敏捷，在研发需求上已经带着运营的思路，数据思路在其中。研发把大的需求列出来之后，拆成专题和任务，并按照投入、产出、周期把数据完成好之后再开始排期，在做业务系统时都是这样执行的，这个过程中产生的数据就是研发的第一个数据。

（四）通过建立代码质量指标，以数据驱动代码质量的提升。有了需求之后就要做研发，做研发也是有指标的，比如代码度量工具，如果想把研发过程质量提升就必须借助数据。如果不管代码质量，研发的交付过程很容易失控。

（五）借助 Cloud IDE，解决研发上云的最后一公里问题，让整个研发过程没有数据断点。研发上云，原来研发模式是本地完成研发，再部署到云上。这时候的研发过程不是特别顺畅，有些安全问题也难以解决，借助 Cloud IDE，一部分轻量级的研发，比如 AI 研发、大数据研发基本上都在云上进行，通过云端建一个工作空间，与组件关联起来，研发环境和云环境在一个地方，因此操作安全且效率高。

（六）以 DevOps 理念为基础，归集整个软件生命周期过程数据及指标（包含研发效能指标，应用价值指标等），为研发数字化转型打基础。其中北极星指标每个季度刷新一次，一旦这个指标达成之后，就会确保这个指标一直保持，并选另一个指标继续推动完成。很多科技团队中的项目经理能力还有待提升，把这个工具给他，相当于是给他赋能，让他具有更科学的方法去管理团队，管理软件研发，这就是用指标去推动研发的过程。