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 01.前言

2020年是一個神奇的年份，國際形勢大變局，新冠病毒肆虐全球，短短半年時間，就把過去40年建立起來的對于世界的趨勢，對于美國，對于社會發展的很多認知顛覆了。

在這樣的大變局下，我一直在思考，作為中國的數字化工作者，應該做些什么。

在跟多個行業內同仁交流后，我們有一個共同的認知，那就是后疫情時代，中國必須加快數字化的節奏，產業數字化轉型必須規模化加速。

那么如何能夠規模化加速數字化進程呢?

Cynefin框架也許是一個很好的切入點。

02. Cynefin：理解世界問題的頂層框架

1999年David Snowden教授在為IBM IGS工作的時候，發明了一個概念性的框架，命名為Cynefin。

Cynefin提供了五個決策領域組成的思考框架，用來幫助人們理解和解決世界的各類問題。

Cynefin框架，將任何一個問題都可以歸納為以上圖的五類：

簡單的(Simple)

在“簡單的”象限中，存在著可預測和可重復的因果關系。它們對任何有理性的人來說都是不言自明的。

例如，在建筑環境中，一個簡單的項目可能涉及建一棟房子，特別是如果項目團隊以前已經建了許多類似的房子。他們每次建房子時，都會有一些不同，但是因果關系是很好理解的。類似地，在IT環境中，一個新的網站可以遵循一種經過嘗試的、受信任的格式，它具有很好的模板，但每次都有不同的內容。

在這個象限中，方法是進行 ‘感知-分類-應對’，即：找出這個項目的不同之處，對它們進行分類，并對這些差異進行相應的應對。

斯諾登教授認為，這是“最佳實踐”概念具有價值的唯一象限。

復雜的(Complicated)

在 “復雜的” 象限中，因果關系仍然存在，但它們并非顯而易見，需要利用專業知識來分析它們。

建設一座橋梁可能就是這樣一個例子。雖然團隊可能已經建造了許多跨過河流或道路的橋梁;但它需要面對的交通和天氣或地質條件是不同的。

專業的結構工程師將分析特定的環境并準備設計。

在此用的方法是 ‘感知-分析-應對‘，項目管理將被認為是“優秀實踐”而不是“最佳實踐”。

難解的(Complex)

在這個象限的工作也有著因果關系，但是這種關系是不可預測的，而且只有事后才能看清楚。

變革類項目群可能就屬于這一象限，許多IT項目或項目群也是。

這主要是因為有多種利益相關方關系，他們的觀點和要求隨著時間的推移而逐漸清晰。

在這使用的方法是 ‘探索-感知-應對‘，即：需要進行實驗和測試，以了解工作的詳細范圍。

混亂的(Chaotic)

斯諾登教授認為，在 ‘混亂的’ 系統中不能確定因果關系。

‘混亂的’ 象限應該是為了創新的理由而進入的，這顯然有相當大的風險，當然也會有很大的收益。

這樣的項目可能是進入一個新的快速變化的市場。

這里的方法將是 ‘行動-感知-應對’。

無序的(Disorder)

當您不知道四個象限中的哪一個是相關的情況下，“無序的”就是起點，需要通過分析來確定所在的位置。

當我們把這五種問題類型映射到企業數字化轉型領域的時候，很多問題都茅塞頓開，引刃而解。

03.數字化轉型的五個底層問題域及對應的解決路徑

我將Cynefin的原始解釋映射到數字化轉型領域，做了下面這張數字化轉型路徑藍圖。

淡黃色的，是對應的解決路徑。

灰色的是對應問題域的樣例。

橘黃色的箭頭，表示解決問題的路徑。

Simple/簡單域

在企業數字化轉型領域，有一些非常清晰的問題。比如，系統日志報錯顯示硬盤不足，那么就需要擴容。再比如，一個企業沒有會員管理系統來進行基本的會員信息存儲和查詢，那么快速上線一個管理會員基本信息的CRM，會是最快的解決問題的辦法。

這類問題，往往很簡單，很清晰，有著高度重復性，能夠通過功能匹配來對應到解決辦法，往往這個領域的數字化問題，都有對應的產品來支撐。比如，云服務器解決應用計算問題，結構化數據庫解決結構數據存儲問題等。

在企業數字化轉型的初級階段，也就是我們所理解的信息化建設階段，往往有一些這類問題都是通過購買產品來解決，比如買一套Office軟件，解決文字處理工作，買一臺路由器，解決網絡連接問題等。

Complicated/復雜域

但是，隨著企業數字化的發展，這類簡單問題的需求越來越少，隨之而來的是復雜域的問題。

復雜域的問題往往是比較專業的問題，一個問題往往有多個答案，并且隨著企業的不同，階段的不同，答案之間都比較個性化，所以重復性較低，這種情況下，需要專家來診斷分析，從而制定對應的解決方案。

比如，企業在構建了Office軟件后，需要解決協同辦公的問題，那么就需要分析協同辦公的用戶需求，流程節點，組織結構，崗位設置，權限職責等，所以需要協同辦公的專家來調研，分析不同企業的不同辦公需求，從而形成一套解決方案。

但是構成這個解決方案的原子部分，基本上都還是標準的，有一定的復用性的。

在企業數字化轉型進入到網絡協同階段，大部分都是這類復雜域的問題。比如，ERP系統，OA系統，MES系統等。雖然每個系統都有一定的復雜性，并且也有一定的個性化，但是如果拆解到功能級別，不同解決方案的功能都還是有一定的相似性和重復性。

這類解決路徑，就是我們現在行業里不同的廠商或者服務商口里所說的“解決方案”，比如零售解決方案，交通解決方案等。

這類解決方案有一定的領域特點，在特定的領域還是有一定的通用性，所以是具備一定的復用性的。

Complex/難解域

當問題到了難解域(Complex)的階段的時候，往往已經不是可以用一個解決方案能解決的了，就像我經常講的中臺，這就是屬于難解域的一個問題。

因為，中臺是一個變革類的綜合項目，沒有標準答案，不同企業的中臺完全不一樣，不同企業甚至對于中臺的認知都是不一樣的。所以在分析清楚，定位清楚要解決的問題之前，這個問題完全是一個模糊的位置的領域，往往需要通過探索性分析來定位問題。

往往到了這個階段的問題，企業需要的已經不是一個解決方案，更不是一個產品，而是一個咨詢服務來幫助他們分解，分析問題，從而將問題識別出來，拆解成復雜域和簡單域的問題。

Chaotic/混亂域

難解域基本上涵蓋了目前企業數字化轉型領域的大部分問題域。

但是，對于一些傳統企業來講，他們如果要做整體的數字化轉型，這就像進入了一個他們所不熟悉，陌生的新領域。之前他們在傳統產業中積累的經驗，行業認知已經完全不起作用。尤其當一些已經構建了基礎的數字化能力的企業，一旦希望通過數字化轉型來實現業務轉型的時候，就進入了混亂域。

他們無所適從，調研了市場上很多的認為是相似的實踐，東瞅瞅，西看看，感覺這個也能夠有幫助，那個似乎也有借鑒意義，但是自己如何做，從哪里開始，如何投資，非常糾結。

這就是典型的數字化轉型焦慮癥，知道自己一定要做數字化，也看了很多的參考樣板，但是遲遲無法做出決定，不知道應該下注在哪個領域。

而且，數字化轉型工作，本身是沒有一定的因果關系的，同樣的措施，在不同的階段，采用不同的方法，不同的團隊，可能結果是完全不一樣的。

所以這種情況下，一定是需要創新型的咨詢服務來進行快速試錯，探索，然后驗證出一些可行的舉措 變成難解域，復雜域和簡單域的問題，在逐層解決。

Disorder/無序域

如果我們把企業數字化轉型定位到混亂域，那么，無序域就可以對應到企業級轉型，那就意味著企業級的業務戰略層面都不清晰，同樣需要戰略規劃咨詢服務來梳理拆解這類問題。

4.數字化轉型的趨勢：規模化加速

從前面的分析可以看到，如果規模化要加快數字化轉型的速度，那么可行的方法就是盡量多的將無序域，混亂域和難解域的問題，解構成復雜域和簡單域的問題，然后就可以用解決方案和標準化產品這樣的通用性的路徑去復制。

這個理念其實和軟件架構中微服務的理念是類似的，通過抽象，復用來構建微服務，然后充分復用這些微服務構建企業級能力平臺，從而實現前臺的快速創新和響應變化。

如今，我們看到咨詢公司，在收購軟件解決方案和產品公司，而很多的軟件廠商也在構建自己的咨詢能力，這也從某種角度上佐證了這個趨勢。

咨詢向下，產品向上，殊途同歸，都是為了規模化加速數字化轉型。

05.關于作者

史凱

ThoughtWorks

數據和人工智能業務總經理

全球DataIQ100人數據賦能者

騰訊云最有價值專家TVP

2019中國企業數字化領導者

首個數字化轉型對話節目《數字化奇葩SHUO》發起人

公眾號《凱哥講故事》作者

中關村大數據產業聯盟數字化轉型專委會主任

創業邦卓越生態聚合賦能官

華章出版社數據智能專家顧問

中國數字化轉型委員會核心委員

近二十年企業信息化，數字化經驗。程序員出身，后從事企業IT戰略咨詢和實施工作，對云計算，大數據，企業架構，有豐富的實踐經驗，成功主導多個大型企業的數字化轉型從頂層規劃到實踐落地。

目前專注于企業數智化轉型體系建設和頂層規劃領域。

參考文檔：

https://www.praxisframework.org/zh/library/cynefin-framework

https://en.wikipedia.org/wiki/Cynefin_framework#/media/File:Cynefin_framework,_February_2011_(2).jpeg