导语：
银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标准化管理体系，有规划、有步骤、分阶段开展，才能保障落地实施成功。本文围绕数字化转型模型进行分析解读，与各位读者共飨。
在银行业数据中心数字化转型之模型篇01篇至03篇的内容中，我们向大家阐述了ITIL 4管理体系和参考框架SRE等内容。在今天的文章里，我们将与大家共同探讨数据中心数字化转型可参考的模型具体有哪些，同时展望数据中心数字化转型的重点方向。
本文中所涉及的模型，均为在参考借鉴各大数字化转型模型的基础上，并结合笔者多年来在数据中心数字化转型实践中的经验融汇而成，与原模型内容有部分出入，是为了让模型能够更加适合数据中心数字化转型的需求。并借此抛砖引玉，希望与各位同僚共同探讨数据中心数字化转型的前进道路与未来发展趋势。
数字化转型可参考模型
1. 国家级标准
2. 团体标准
■ 中国通信标协：T/CCSA 312.1-2021《企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型(IOMM)》
■ 中信联：T/AIITRE 10001-2020 《数字化转型 参考架构》
3. 通用行业参考模型
■ 数字化咨询委员会：开放数字化成熟度模型-ODMM
■ 埃森哲：中国企业数字化转型指数模型
■ IDC&思科：中小企业全数字化成熟度模型
4. 金融行业参考模型
■ 工商银行：商业银行数字化转型能力框架
■ 微众银行&金链盟：银行业数字化效能评价矩阵
■ 百信银行&安永：数字化成熟度评估模型
数字化转型模型带来的关键启示
数字化转型模型首先是从业务数字化维度出发的，所以模型首要讲解的是业务如何数字化转型，进而讲解IT系统如何支撑业务数字化转型。因此，数据中心的数字化转型一定是站在如何支撑IT系统建设、如何支撑业务数字化转型的维度进行考虑。
如何理解十个数字化转型模型，从每个模型中找到可借鉴的内容，并将内容应用到数据中心数字化转型中，是一件难度非常大的工作。在本文中，我们在借鉴十个数字化转型模型的基础上，对每个模型均进行了一定程度的转换，以此让模型能够更加适应数据中心数字化转型。
在十个模型中，有的模型包括了数据中心数字化相关内容，但大多数模型只从业务维度讲解了数字化转型，这就需要我们从业务的视角理解业务数字化转型对IT系统数字化转型的需求，并最终转换为对数据中心的数字化转型需求。此外，由于文化差异（例如，中英文在用词和语序方面的差异），模型中的描述更需要站在数据中心维度进行转换，所以“转换”是本文重点解决的问题，通过“转换”让大家更容易从数据中心数字化转型角度思考问题，更容易借鉴模型中的内容。
1. GB/T 23000-2017、ITU-T Y Suppl.52-2018
GB/T 23000-2017模型
模型中包括三个循环：战略循环（转型方向）、要素循环（系统性解决方案和实施路径）、管理循环（闭环管理方法和推进机制）。
图片内容为根据GB/T 23000-2017
《信息化和工业化融合管理体系基础和术语》总结形成
模型中的三个转型目标“创新发展、智能发展、绿色发展”，完全是数据中心未来发展趋势，四要素中的人员（组织架构）、流程、技术、数据，完全与ITIL 4的理念契合。
ITU-T Y Suppl.52-2018标准参考了GB/T 23000-2017，从其参考文献中可以验证：
从国外参考国内角度来看，国内的数字化转型发展是非常快的，国际标准内容与国标大同小异，不再赘述。
GB/T 23000-2017与ITU-T Y Suppl.52的关键启示：
■ 数字化转型以战略出发，以战略实现为目标，创新、智能、绿色等作为数据中心的数字化转型目标。
■ 数字化转型关键要素：组织架构、流程、技术、数据。
■ 数字化转型的主要任务：打造信息化环境下的新型能力，获取与战略目标相匹配的可持续竞争优势。
2.中国通信标协：T/CCSA 312.1-2021《企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型(IOMM)》
注：此模型非原模型，右滑查看原模型
IOMM整体框架包括两大领域、四大象限、六大能力、六大价值，从能力和价值角度全面衡量了企业数据中心数字化能力和体现出的价值。
IOMM的关键启示：
■ 数据中心数字化转型从资源和运营管理两大领域出发，资源方面实现快速、弹性供给，运营方面实现服务运营计量。
■ 四大象限综合了ITSS和ITIL的几个管理维度，最终通过数字化转型实现六大关键能力。
■ 整体框架诠释了数据中心数字化转型的关键价值要素，如客户满意度、效益提升、业务创新、智能及敏捷等。
3.数字化咨询委员会：开放数字化成熟度模型-ODMM、中信联：T/AIITRE 10001-2020 《数字化转型 参考架构》
ODMM将企业数字化能力划分为：“战略维度”“数字文化、人才和技能”“以客户为中心”“数据管理分析”“创新/精益交付”以及“技术先进行”等六大评估维度，包含18个子维度（每个维度包含3个子维度），每个子维度即为数字化转型实施内容。
注：此模型非原模型，右滑查看原模型
T/AIITRE 10001通过五个主要视角、五个过程方法、五个发展阶段，形成三维模型，以价值主张、价值获取、价值创造、价值支持、价值保障形成闭环价值体系，贯穿发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等整个过程。
ODMM、T/AIITRE 10001模型的关键启示：
■ 数字化转型以战略出发。
■ 数字化转型关键要素：价值体系、用户体验、新型能力、数据治理、精益交付。
■ 数字化转型贯穿发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等整个过程。
4. IDC&思科：中小企业全数字化成熟度模型、埃森哲：中国企业数字化转型指数模型
注：此模型非原模型，右滑查看原模型
IDC&思科模型从战略和组织、流程与监督、技术、人才和技能四个方向进行，针对数字化转型发展，可划分为从低到高四个具体阶段，模型中对四个方向都有详细操作说明。
注：此模型非原模型，右滑查看原模型
埃森哲模型以主营增长、智能运营、商业创新三个方向形成数字化工作开展闭环，主营增长主要包括产品与服务、营销渠道；智能运营主要包括生产与制造智能、支持与管控智能；商业创新包括业务模型、创投与孵化等创新。
IDC&思科、埃森哲模型的关键启示：
■ 数字化转型首先反映在战略和组织架构层面。
■ 数字化转型以促进业务营收为目标，包括产品和服务转型、渠道和商业模式转型、智能化生产与制造等。
■ 数字化转型关键要素：流程、技术、人才、数据分析。
5. 工商银行：商业银行数字化转型能力框架、微众银行&金链盟：银行业数字化效能评价矩阵
注：此模型非原模型，点击查看原模型
工商银行模型从盈利、风险、经营等三个能力维度展开，三个维度包括渠道协同、营销，客户体验和产品创新，风险管控和数据驱动等六个能力，提出了面向业务的五个数字化转型阶段。
微众&金链盟模型根据经济学两个著名理论索罗模型（Solow Model认为创新带来的技术进步是唯一能在长期提升人均产出的因素，更加关注创成效）与罗默模型（Romer Model提出创新是经济增长源泉，创新取决于研发活动投入的研发人员数量－研发人员占比，强调创新投入）构建四象限矩阵，四个象限分别代表了不同的数字化转型阶段。
工商银行、微众&金链盟模型的关键启示：
■ 数字化转型从盈利、风险、经营三个能力维度，以及研发和人均产出等方面展开，数据中心数字化转型滞后。
■ 数字化转型关键要素：客户体验、创新、数据驱动。
■ 创新是经济增长的源泉，研发是创新的源泉，人均产出是利润的源泉。
6. 百信银行&安永：数字化成熟度评估模型
注：此模型非原模型，右滑查看原模型
百信&安永模型将银行数字化转型概括为战略与组织流程建设、连接与在线、数据、智能、云化、敏捷和安全七项能力。
模型将七项一级能力分解，形成二十九项可以度量的二级能力，通过二十九项能力指标和五个阶段评估数字化转型成熟度。
百信银行&安永模型的关键启示：
■ 数字化转型包括战略、组织流程建设、数据、渠道与生态、智能、云化、敏捷及安全等关键能力。
■ 基础层中的云化、敏捷、安全，即为数据中心数字化转型的关键主题。
■ 数据中心数字化转型来源于战略、组织流程建设等顶层驱动，为业务提供智能化、数据化、流程化支撑。
数据中心数字化转型模型建议
在研究了十个模型以及ITIL 4、SRE、DevOps等模型基础上，再结合笔者历年来在数据中心数字化转型领域的实践经验，现在总结构建出一套适合数据中心数字化转型的参考模型，以方便数据中心管理者借鉴使用。
1. 构建模型关键要素
数字化转型是一项系统性工程，构建关键要素需要众多的输入，包括十大模型中提出的战略，数字化转型一定是为组织战略服务，根据ITIL 4及众多模型的启示，需要包括人员（组织架构）、流程、技术、数据，以及SRE提出的开发能力、支撑工具等输入，另外还需要包括各模型和时下非常强调的安全能力输入。
有了众多的输入，就可以构建模型的关键要素，按照模型和框架研究，构建了包括战略、创新等模型的十大关键要素。
2. 构建模型发展阶段
基于已构建的关键要素，按照数字化转型成熟度理念，构建模型的发展阶段：
模型包括五个发展阶段，第一个阶段面向基础保障，主要转型目标为基础资源自动化；第二个阶段面向业务支撑，主要转型目标为应用运维自动化；第三个阶段面向平台服务，主要转型目标为运行数据治理；第四个阶段面向客户运营，主要转型目标为技术及数据运营；第五个阶段面向创新引领，主要转型目标为创新引领。
3. 构建建设过程方法
为更好的实现阶段性数字化转型目标，使数据中心数字化转型能落地实施，借鉴模型和框架，构建了适合数据中心数字化转型的建设过程方法。
建设过程方法包括四个闭环，第一个闭环围绕战略开展，从战略的获取到战略实现，最终构建实现战略的业务模式，以及实现企业价值的新型能力；第二个闭环围绕支撑业务创新能力开展，包括多中心多云多芯的弹性混合架构、基于大数据体系的服务及数据运营、基于AI的智能运维等新型能力，通过支撑业务创新能力的构建，赋能业务创新转型；第三个闭环围绕治理体系开展，通过组织机制和组织文化治理、管理方法治理、数字化治理等多个维度，构建企业的持续创新能力；第四个闭环围绕系统性解决方案开展，通过人员（组织架构）、流程、技术、数据四个方面的解决方案构建，保障数据中心数字化转型的成功落地实施。
数据中心数字化转型展望
1. 数字化转型总体趋势
数据中心数字化转型是一个长期、渐进的过程，从关注重点和发展方向上，可总结为四个阶段：
■ 第一阶段：数据存储阶段
这个阶段重点关注基础设施可用性，通过提供数据存储相关硬件保障数据不丢失，实现单向的数据存储和使用，不关注数据交互，运维方式为救火式运维，依靠堆人提高运维效率和质量，关注数据存储和读取相关新技术，满足数据读写性能需求。
■ 第二阶段：数据处理中心
这个阶段重点关注应用可用性，通过保障单体应用数据处理性能，满足单体应用运行连续性，实现数据集中后越来越复杂的应用间的数据交互，引入监、管、控单体运维工具，依靠工具提升运维效能，关注提升计算效率新技术，满足企业日益提高的运行效率需求。
■ 第三阶段：数据应用中心
这个阶段重点关注运行数据治理，通过应用面向业务需求，实现业务连续性，提供可靠的业务支撑，实施一体化运维管理平台，引入开发运维一体化发展机制，进一步提高运维效能，为业务开展提供数据支撑，数据中心开始参与业务产品创新，关注基础架构和应用架构技术发展，通过深度参与或主导应用架构满足日益复杂的业务需求。
■ 第四个阶段：数据运营中心
这个阶段重点关注服务运营和创新，以数据运营为基础，开展标准的服务运营，对内对外可提供计量、计价的标准运营服务，关注数据治理，建设运行数据服务中台，对内对外提供数据服务，实施支撑业务快速发展的智能运维平台，进一步促进运维人员知识转型，数据安全成为新的管理热点和红线，联合业务部门共建产业生态，提升数据价值。
国内银行大致可以对应以上的四个阶段，评估后如果是向下匹配，那上一阶段一定是数字化转型的发力方向。另外，这四个阶段分别对应了“数据中心数字化转型模型建议”中五个级别的前四个级别，第五个级别是对数据中心数字化转型提出的更高展望，也是数据中心发展的未来。
2. 数字化转型能力构建
从总体能力方面来看，一是构建架构能力，面向数字化新型基础设施，架构能力尤为重要，依靠架构保障应用高可用，依靠自动化手段保障日常运维。强化架构设计、弱化系统软件管理，数据中心参与和主导应用架构成为必要工作，重点应对架构人员不足问题；二是按照SRE框架构建运维侧开发能力，对于资产规模较大（如大于1万亿）的银行来说，没有完全适合的运维运营支撑工具，至少需要产品+二次开发，运维侧编程能力成为必备能力，现有多数运维人员出身于系统管理&系统集成，逻辑思维能力偏弱，需要重点考虑人员知识结构转型问题。
具体能力构建从“战略、需求、数据、技术、运营、人才”等六个维度开展，六个维度可以作为一级能力，在数据中心数字化转型过程中，需要在六个一级能力下分别构建二级能力，以保障数字化转型落地实施。
由于不同的金融机构，所处发展阶段和成熟度级别不同，可依据上图和根据实际情况分批构建相关二级能力。
3. 数字化转型下的新型组织架构
数据中心数字化转型进入或即将进入运营阶段，实质上可运营的内容很少，大部分停留在云基础资源阶段，能否发展到云运维服务和云安全服务运营阶段，或者发展到运行数据运营和业务数据运营阶段，还需要深入的数字化配套转型，其中最重要的是组织架构转型。
为尽快达到数据运营阶段，头部银行已经开展落实数据中心的组织架构转型：
从运营的发展趋势来看，达到运营的数据中心组织架构必须具备业务团队、开发团队、运维团队，三者缺一不可，所以数据中心的组织架构一定会随着数字化转型而转向“大数据中心”的组织架构，普通包括技术运营、数据运营、运营产品支撑三大团队，其定位和职责分别为：
总结
数据中心数字化转型是一项长期、复杂、综合性的工程，需要基于组织战略出发，以支撑组织业务发展为目标，构建并不断优化适合自身的“数字化模型”，在模型指引下构建相应的新型能力，最终才能完成阶段性数字化转型任务，为实现组织战略助力。