最近在思考一個問題：信息中心部門在一個企業中的定位與發展。
本文的主要思想和文字均來自《企業IT架構轉型之道：阿里巴巴中臺戰略思想與架構實戰》和《EDGE：價值驅動的數字化轉型》。
《EDGE：價值驅動的數字化轉型》是我和幾位小夥伴在今年上半年翻譯的一本數字化轉型方面的書，該書是業內頂級軟件巨匠Jim Highsmith先生領銜的著作。本書中文版正在三審三校中（預計今年9月出版），下文的一些文字也是提前放出了。
現狀
如今大多企業信息中心部門的職能還停留在“業務支持”的程度，是爲企業的業務部門提供IT系統支持的組織。這也造成了這些企業的信息中心部門的員工，更多的是承擔甲方項目經理的職能。這種以項目爲導向的方式，使得信息中心的員工往往一個項目上線後，就會投入到下一個項目的工作中。員工在業務或專業能力上很難得到持續的積累和沉澱，結果就是員工的積極性和創造力逐漸被消磨，整個信息中心的生產力和創新氛圍也會受到很大影響。
行業趨勢：Tech@Core
大約在20世紀70年代初，業務與技術被正式區分開。在這個時代，許多基本的業務功能（比如會計、工資單、庫存控制）第一次實現了自動化。在這個階段，技術在所謂的“支持角色”中獲得了成功，這在很大程度上是因爲技術相對簡單，並且正在開發的業務應用程序具有衆所周知的規範。
第二階段被標記爲“協作”階段。隨着業務需求的增長，技術也變得越來越複雜。反過來，業務和技術之間的交流也需要改進。正是在此期間，引入了瀑布式開發的形式，由此產生了系統分析師（後來發展成爲業務分析師）的角色，他們試圖與業務應用程序用戶建立更具協作性的關係。在需求階段，系統分析師擁有更多的業務流程知識，並與用戶有着密切聯繫。但是對於業務人員，技術仍然是一個神祕的黑匣子。
隨着技術的發展，更多的業務連接（在線和早期基於互聯網的應用）得以實現，技術/業務的界限開始變得模糊，以技術差異化爲主導的第三個時代開始了，技術人員開始從後臺轉移到前臺（客戶互動）。技術更加複雜，應用需求也更加模糊，這就需要技術和業務之間更緊密的協作，更好地理解彼此的知識領域。
有意思的是，隨着商業人士越來越精通技術，這帶來了硬幣的兩面性。爲什麼呢？一方面是因爲他們開始瞭解技術如何產生真正的影響，而另一方面他們的技術知識通常很膚淺。一些商業人士不斷地發表片面的評論：“可以在一週內就建立一個電子表格應用程序，爲什麼IT需要花9個月？”可事實是，這些電子表格應用程序通常只能滿足一個人的需求，不可擴展，不可維護，並且會產生用戶從未考慮過的安全風險。
標記爲Tech @ Core的第四個時代朝着業務和IT領域的深度整合邁進。“技術是企業戰略的核心”這一概念正在向下一個前沿領域傳播。對於很多企業來說，現在正處於最關鍵的彎道：比如將大批量生產作爲核心競爭力的企業（汽車）、傳統上以知識爲核心能力的行業（醫藥、製藥、法律、研究）以及被高度監管的行業（出租車、政府、公用事業）。
實施策略
該部分的內容並未在此展開，歡迎隨時交流。
技術平臺使能業務發展
傳統上，IT組織把企業架構的重點放在兩個相關的優勢上：降低成本和提高生產率。技術平臺則將重點放在適應性和交付速度上。
如何提升適應性和交付速度呢？
1、推進全鏈路的精益協作，讓團隊能夠在透明的環境中工作、充分協作，聚焦在真正的業務價值上。
2、在軟件交付中，軟件開發和運營組織之間的摩擦會使交付過程減緩到龜速狀態。DevOps的實踐大大減少了這種摩擦。這些實踐既是組織上的，又是技術上的——通過使用持續集成來彌合開發與運營之間的組織鴻溝。
優化組織陣型帶來效能提升
打造共享服務體系，一方面會徹底改變現在“煙囪式”系統建設的模式，新的項目都會基於共享服務體系建設，在項目的建設週期和資源投入上會相比之前帶來很大的效率提升。另一方面對整個共享服務體系中的服務中心進行持續“運營”的職能勢必會落在信息中心，此時就可以將信息中心的員工按照服務中心的方式進行人員組織的重新編排，員工的業務理解和專業技能隨着對應服務中心所提供業務能力的逐漸完善而同步提升，這樣對於員工的工作積極性和創新意識的提升將會大有裨益。
舉個例子，阿里巴巴共享服務體系中的服務中心，每一個服務中心都是由一個少則100多人，多則4、5百人的團隊對負責的服務中心進行專業的運營。採用這樣的方式，很好地解決了之前流水線模式下，不同角色技術人員很難對於某一業務領域具有持續理解和沉澱的問題，在這個過程中，團隊的成員就有了時間和機會對於該產品相關的業務領域有更深入的理解。
寫在後面
從本質上說，Tech@Core正在改變行業對技術的基本看法：從業務的支持角色，轉變爲業務不可分割的組成部分——技術不再只是支持你的業務，而是成爲業務本身。
共享服務體系讓信息中心從之前在企業中“業務支持”的組織職能，轉變爲基於企業核心業務和數據進行運營的團隊。這個團隊在更快、更好地支持業務發展的同時，逐漸掌握企業最核心的業務和數據，逐步培養出企業最稀缺的“既精通業務，又熟悉技術”的複合型人才。