开源是企业利益驱动的趋势，但对个人学习提升和免费利用大众智慧有重要作用。开源存在安全、成熟度、闭源、信创等风险，需谨慎选择和使用。

数字化是生产力发展的阶段，数字化转型是通过数字化技术实现业务和业务模式变革的目标。数字化转型不能独立称之为一个发展阶段，数字化阶段是实现数字化转型的基础。数字化阶段重视数据的融合和标准化，数字化转型需要建设数字化工具、处理数据生产要素、实现转型目标。企业数...(more)

数字化转型需要整体架构规划，以主数据为骨架重构数据架构，设立企业架构团队协调数据、应用和技术架构规划设计，消除数据孤岛和数据脱节问题，实现数字化转型的最短链路最高效率的转型赋能和转型支撑。...(more)

数字化转型下，应用架构变革需考虑客户对业务和应用架构的认知问题。研发管理需从信息化向数字化演进，实现业务价值为核心，技术标准化屏蔽复杂性，低代码开发平台需尽可能屏蔽底层技术细节。...(more)

中台建设需要量体裁衣，关注长期利益，以数据为核心，局部创新，共享复用，而非盲目从众，追求短期效益。数字化转型的核心是新型能力建设，需要打破原有的前中后台架构，实现能力和模式的重构。...(more)

数据治理是对有价值的数据资源进行协调和规范的过程，需要确权、标准化和全员数据意识觉醒。数据治理应从源头抓起，包括规范化、平台化资产化和消费侧反哺和闭环。数字化转型背景下，数据治理需要重视数据安全和数据质量，切勿贪大求全，需分阶段分步骤实现整体价值提升。主数据和...(more)

数字化转型下，运维体系和组织模式都发生了变化。运维对象、流程、工具、协同关系都发生了变化。未来运维需要关注基础运维平台、PaaS平台运维、持续交付、运营体系建设等方面。运维组织将呈现矩阵化的格局，包括基础运维、应用运维、数据运维、运维开发等实体组织和跨专业的...(more)

数据中台建设的两个导向：IT基础设施能力建设导向和业务需求价值创造导向。数据中台建设过程中存在三类角色：管理层、业务部门和IT部门。数据域能力建设的关键环节包括汇、融、管、用、营。...(more)

数据中台建设的关键在于数据资源的沉淀和重用，消除数据孤岛是核心任务。实时计算成为趋势，Kappa架构被广泛采用。数据集市是数据重用的利器，重点关注数据应用主题和指标体系建设。...(more)

文章介绍了企业数据分类分级的目的和意义，提高数据安全、优化数据管理、确保合规性和支持业务需求。数据分类分级原则包括按敏感性和重要性分类，以业务需求为导向，简单易行。实施步骤包括制定策略、设立组织、设计标准、数据资产盘点、实施分类、建立访问控制、审计监控、培...(more)