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最穩定的架構
最穩定的架構
更新时间:2024-11-11 15:35:22

編輯導讀:2B又稱B2B,也有寫成BTB,是企業對企業之間的營銷關系。2B企業發展至今,他們的發展狀況如何呢?本文是系列文章的第二篇,講述“基于共性搭建可在時間軸 空間軸積累的系統架構”,希望對你有幫助。

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)1

2B行業包羅萬象,各個企業在細緻末梢的處理辦法更是千變萬化,在2B這個行業應了那句“一千個人心中有一千個哈姆雷特”,不同行業完全沒有可比性;即使相同行業,不同公司對同一業務的處理都會有兩種完全不同的解決方案,即使同一家企業在不同的體量、不同的階段對同一業務的處理都不同,即使同一種業務、同一個時期換了不同的主管可能處理方式就不同。

例如A領導是一種放權的領導風格,那麼他在審批這個場景上幾乎和一個強調控制性B領導的解決方案完全不同;在解決方案層面你會發現A領導主導下的業務,層級少的多,B領導主導下的業務基本都需要直達頂層;A領導主導下的系統解決方案靈活、講究松耦合講究快速高效橫向協同;B領導主導下系統,強調卡控、層級分明等級嚴明,落到系統層面就是校驗、控制、結點卡控就會非常明顯;系統在A和B兩個領導主導下的運作是完全不同的!

如果從這個層面看全是不同,如果我們站的更高一點來研究企業,我們發現他們卻能抽象出很多共同的特性。

第一節: B端遵循一套相同的語言體系“企業語言”

富士康郭台銘說 “什麼是企業管理?就是單據流跑順了!”這當中有一句非常重要的話“單據流跑順了!”

如果把這句話拆分來看他的構成元素有“單據”“流”“跑”“順了”!這是最小顆粒度的拆分,我們分析下,其中唯一的名詞是“單據”如果我們在2B解決方案這個領域工作久了就會發現,這個詞太有概括性了,企業中最基礎的業務單元不就是它麼“生産訂單”“出貨單”“采購訂單”“銷售訂單”“報銷單”“付款單”“收款單”“請款單”“.…”

我們發現在我們構建的系統裡全是這些琳琅滿目的單據,企業裡這種單據類型多的幾百上千,少的也有幾十種;不分企業、不分行業、不分國家隻要是2B類的解決方案,全都大量的有這樣的單據存在。

“單據流跑順了”這句話中我們對“單據”這個名詞進行了解剖分析,提取出一個共性!這當中還有貌似兩個動詞“流”和“跑”,我們在逐一分析下,我們發現“流”這個詞代表的一層含義,這個單據有先後順序,而不是随意雜亂無章的,而且還得滿足一定的規則或要求,才能叫“單據流”;還有一個字“跑”這就是一個完完全全的動詞了,名詞“單據”用副詞“流”定義好,那麼就得讓他動起來于是“跑”就出現了,“跑”卻不能亂跑而是要“順了”。

于是這樣分析下來,我們是否就可以得到我們在企業解決方案中經常出現的一種叫“流程圖”的東東。

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)2

上面畫的流程圖,是最簡單的此處隻做案例講解不對業務場景做過渡深入的探讨,我們從該圖可以發現,這條流程中,出現了多張單據,而且相互間還存在流轉關系;如果我們在進行下抽象,有沒有發現這條流程中,“單據”是最小顆粒度的對象,而這一張圖,卻表述清楚了一條B端的業務流程;我們是否可以理解為這就是B這個屬性個體在描述他們自己的事物行為的一種記錄的工具或者幹脆叫語言?

我們按照這個思路深入思考下,我們每個企業其實都是一個智能體,一個獨立的智能體,這個智能體的“大腦”是誰?CEO、董事會!這個智能體的四肢是誰?銷售、采購等!這個智能體的軀體是誰?财務、生産、後勤等!既然他是一個智能體,他是怎麼記錄自己的行為的?他是怎麼和自己的同類進行交流的?人類有屬于自己的語言漢語、英語進行記錄、溝通屬于人類這個群體的方方面面的事或物;而企業這個智能群體的語言是什麼了?人類語言最小顆粒度是單詞!而這個群體語言最小顆粒度是什麼了?

接着上面的論證我們發現,這個群體描述一個行為時最小顆粒度就是上面我們說的“單據”,單據和單據相互間按照一定的先後順序、規則串聯起來,居然就能清晰的描述這個群體的一個業務事實,這是否就等于我們人類用漢語、英語書寫了一句話?如果還是沒感覺,可以在回到我們上面那張流程圖看看,是否就是用這個群體獨有的語言體系,寫了一句這個群體語言體系下的一句話,現在大家把這句話叫“流程”!

有人對語言進行了維度層面的劃分:

  • 英語:一維語言,隻有他的讀音代表意思
  • 漢語:二維語言,不但讀音代表意思、字形也代表意思(漢語比英語維度高一維,聽說一個佐證,用英語寫的著作翻譯成漢語字數都會少很多)
  • 企業語言:多維語言,簡單來看,大家随便拿一張企業裡的單據來看看,裡面有多少個字段,很多種數據才能組成一張單據,例如一張采購訂單,裡面有多少維度看下圖,每一個維度都代表着一個意思。

實例:

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)3

模型化一下:

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)4

當然企業語言也有屬于自己的語言體系,這裡進行了一些粗略的劃分,當然不全隻是一點蓋面論述這一概念,如下圖:

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)5

到這裡完成了第一個共性的建立,企業這個群體是一種智慧的獨立個體的認知模型,且擁有屬于自己的語言體系“企業語言”!

第二節:基于分形理論的自相識性特性構建認知模型

大家是否知道“分形理論”的認知模型,初略解釋下在路上你看到一顆樹,即使你不知道它具體是什麼樹種,但是你一定會認出他是一顆樹,而不會認為它是一顆草,這就是分形理論最粗顯的解釋;一般分形理論解釋為海岸線的場景,海岸線不管是在1萬米高空俯視海岸線,還是在10米相對微觀層面他們都存在一定的自相識性;而2B企業雖然多如牛毛,但是他們同樣存在一定的自相識性;一個2B的企業,你一定不會把他認為是一個人,你一定會認為他是一家公司!當他們存在這一自相識性後,我們就可以用分形理論,對2B在架構層面進行IT建模,并基于這樣的模型提出IT解決方案。

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)6

我們發現在2B尺度内如果用IT視角看的時候,他們存在類似分形理論下宏觀到微觀的自相識性,并可以基于本層的自相識性的構件組合成單據、業務解決方案、IT系統。

第三節:基于分層模型構建2B系統架構

對世間萬象的問題計算機領域确實可以用窮舉法進行羅列,并最終找到特定窮舉法下的解決方案,現在大家為B端做的項目型系統、解決方案,我認為就是這樣的思路;我們可以反思下為A企業開發的系統或者解決方案能原封不動的copy到B企業讓他直接使用麼,如果不行,那和我們IT領域常說的窮舉法有什麼不同?

現在一些專門做企業定制化的公司就是這樣的思路,當然這些公司也很成功,比如東軟、賽意等,按照項目甲方的需求進行定制開發,每個項目都是定制化業務,這就是IT領域典型的窮舉法,隻是這樣的窮舉法解決方案什麼時候是結束了?

咱們NB哄哄的IT人士既然知道用窮舉法,當然也知道用建模的思維,我們的價值就是要殺掉窮舉法這種lowB的做法,我們需要的是窺探到本質從這些中找到他們的共性建立屬于2B端的IT模型,從而推導屬于B端的解決方案。

如何把一個複雜的問題分析清楚,其實中國有一個很NB的成語叫“抽絲剝繭”,但是對于我們這種IT的腦袋沒辦法悟透這種玄學層面的東西;20世紀最偉大的發明之一“互聯網”在全球要組織起這麼複雜的網絡結構,他是如何解決的?我們是否可以從中找到一些可參考性的思維架構了?當年的那些大牛為了解決這麼複雜的問題,提出了什麼樣的模型?

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)7

大家看到這個模型時,不知道有什麼感覺?咱們2B的解決方案提取共性,和網絡7層模型有什麼關系?

2B解決方案共性模型,和7層面模型是真沒關系,但是咱們需要借鑒的是他分析解決問題的思維方式“分層”,我們分析下這個模型我們會發現,這個模型每一層隻解決一種問題,而不是把所有問題放在一起解決,這就是我們需要構建的思維模型。

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)8

我這裡采用分層的思維模型,對2B類的IT 互聯網解決方案共分了4層,以及對應的系統架構。

第一層:功能代碼

最底層:功能代碼層,也是最基礎層,這裡對各種代碼進行最小顆粒度的封裝,比如數字在2B這個領域喜歡用千分符,那麼這裡就直接對數據格式化千分符分裝成一個“function”以後隻要誰有千分符的需求,直接引用這個“function”,而在這一層基本隻處理這個顆粒度的模塊封裝,這塊SAP做的非常的好,我們看一下他們做了多少這樣的模塊化封裝:

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)9

他這裡封裝的2萬多個小模塊,都是一個個小功能或處理,如果把每一個小模塊比喻為一個漢字的話這代表什麼?大家知道4大名著,總共隻使用了7千個不同的漢字,如果按照IT的說法,這有2萬多個小模塊,對應到漢字2萬多個漢字,寫4大名著綽綽有餘,但是人家隻用這些組合出一套系統而已!

第二層:業務模型

在第一段我已經論證了,企業中有屬于自己的語言體系,最小顆粒度單詞為“單據”“操作”“主數據”這些對象,而本層需要解決的,就是構建起這些對象的IT模型,一個企業這樣的單據多則幾百上千,少則也有幾十,我們需要做的就是構建起能托起這些最小顆粒度的IT容器;

從第二段分形理論,我們發現,隻要是單據他們都存在某種自相識性,在加上第一段論證的企業語言單詞的定義,我們發現我們本層需要解決的就是裝下各種單據的IT化容器,從分形理論往下縮放,我們發現,他的下一層是表,表的下一層是字段;那麼我們在本層需要構建的IT模型就是如何構建起多個字段、多張表組合起來的一個業務模型,而有多少種這樣的業務模型,将取決于我們有多少種業務單據,也就是我們常說的單詞的個數,至于這個單詞裡要表達多少種維度的意思或者數據,就取決于這個模型和數據表代表的複雜程度和對應數據诠釋出來的業務意義。

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)10

第三層:解決方案層

當我們在第二層構築起不同業務模型後,那麼就進入實際的業務建模階段,這裡以ERP場景中的采購訂單為例;

我們在第二層建立起采購訂單業務模型,那麼在這一層我們需要構建的将是具體采購訂單在實際業務中應用解決方案;企業采購訂單場景中,對不同行業的采購訂單數據、控制、在各種場景下都不一樣;那麼這一層我們又将如何利用第二層的成果?

比如在服裝行業,訂單需要區分大碼、中碼、小碼,藍色、紅色、綠色,因此他們就比其他行業多了一個字段叫網格;在藥品制劑行業,相同的制劑有不同的含量,相同制劑不同含量使用不一樣,那麼他們也特有一個字段标注這樣的情況,這個字段叫“含量”;類似這樣的差異太多了,這裡就不在過多的列舉了;

最穩定的架構(在時間軸和空間軸上構築百年2B)11

那麼在一層,我們需要做的是,配置出各種這樣的解決方案,如果是傳統項目型的,這些都是采用代碼一行一行來實現,可是我們要做百年2B,就不能把這些變成代碼,這些将要變成我們的數據,當這些是一條條數據的時候,我們在下家公司碰到時,直接把這些配置數據複制過去就OK了。

其次這次的解決方案我們也通過這樣的方式積累、沉澱下來了,這樣逐個解決方案的積累,我想全球采購訂單場景,應該不超過2000種把,随着在時間軸 空間軸合作夥伴的一同積累,當真的積累起2000種采購訂單場景的時候,全世界在采購訂單這個細分解決方案領域,全球還有誰比你更加NB;采購訂單場景我們可以這樣,那麼銷售訂單可以麼?生産訂單場景可以麼?對賬單場景可以麼?……..

當我們基于上面的三個宏觀的共性構築起這樣一套IT系統體系後,剩下的就需要在時間軸 空間軸上的積累了,形成各種業務的解決方案倉庫,什麼企業都能在裡面找到或者可以借鑒的解決方案。

當然還有第四層,這一層将是基于下面三層架構構築起來的産品樹上結的累累碩果的業務數據了,這裡就不在論述!

這套2B的IT架構,是基于雲模式構建還是基于本地模式構建其實都是可以,當然最好是基于雲模式的互聯網架構是最NB的,實在不行最少保證一、二、三層在雲端,第四層在企業本地,也就是我們常說的混合雲!其實做大B生意要“講武德”的!

本文由 @汪仔5908 原創發布于人人都是産品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

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