企业架构规划 (enterprise architecture planning, EAP)：通过对于企业架构的规划和设计，可以帮助企业构建整体的数字化策略，规划数字化项目，通过数字化的手段帮助其实现期望的战略目标和业务结果，形成企业的数字化顶层规划与设计，指导企业的数字化转型过程。
1.现代企业架构
1.1现代企业架构框架设计原则
• 战略与业务价值驱动：业务驱动 over 技术驱动
• 轻量敏捷化：持续改进 over 一次做对
• 可落地：从实践出发 over 从理论推导
1.2企业架构框架元模型的四个层次
• 业务架构层：如何抽离多业务线共享的能力，以避免重复投资？新业务如何基于企业能力快速组装上线，以支撑业务快速迭代创新？
• 应用架构层：在宏观规划层面，如何有效的划分和组织能力，如何划分 IT 系统的物理边界，以合理的布局更好地应对变化，在局部设计层面，如何在最大化复用效果的同时，保障对差异化需求的响应力？
• 数据架构层：如何适当拆分过于集中的分析类数据处理(摄取-加工-能力包装，数据仓库、数据湖、数据与AI平台、数据中台)职责，缓解规模化瓶颈
• 技术架构层：如何在富技术时代进行平台型技术架构设计
2.业务架构
业务身份建模的主要步骤
• 分析业务组合，提取业务身份要素维度（包括但不限于客户、产品和渠道）。
• 确定各业务身份要素维度对应的领域对象（包括领域对象的属性）。
• 确定领域对象各属性的取值条件规则，定义业务身份识别解析规则。
• 指定业务身份名称。
• 指定业务身份 ID。
解决方案
是平台针对一类共性业务的端到端过程设计的能力模板；可基于该模板快速定制某个具体业务的特定能力，从而达到业务模式复用的目的。比如：虚拟物品交易解决方案。
3.应用架构
从业务架构到应用架构以及后续展开的数据架构，都秉承以领域对象设计作为架构的核心要素，跨越架构边界，使领域对象作为一条主线，串联起各个架构视图，也有利于保证各类架构的连贯和一致性。
4.数据架构
数据架构不等于数据中台，数据中台是一种企业架构设计的整体结果，包含了不同视角（业务、应用，数据、技术），而数据架构是数据视角。
良好的数据架构规划和设计，为数据中台以及所代表的数据驱动运营、数据驱动业务都奠定了好的基础。
5.技术架构
广义上的技术架构是一系列涵盖多类技术问题设计方案的统称，例如部署方案、存储方案、缓存方案、日志方案等等。
技术架构中的复用涉及两个方面：
- 通过技术组件、平台提供可共享的技术服务
- 架构设计过程中产生的可重复利用的技术知识
