通常我们在企业的数字化转型中碰到这样的问题“数字化了IT部门会怎么变化？”“IT部门变成了数字化部门该有什么不同？”“是不是原来的IT人员就变了？”“以后的IT和业务怎么配合”等等问题。如何回答这些问题，以及数字化转型对于IT能力的影响，成为传统企业IT团队或者IT智能需要讨论的首要问题。本文就这些问题进行初步整理。

在传统企业环境下，当业务的战略和需求产生的时候，需要借助IT的服务能力来去构建支撑业务需求的应用。而在数字化的环境下，这种服务支撑的方式发生了变化，IT从被动接受业务需求的职能，转变为驱动业务转型的职能，从单纯的技术输出，转化为通过数字化技术去作用和影响业务战略，并且左右具体业务用例的识别分析。这些能力的变化主要体现在如下几个方面：

1. 业务定义阶段的IT角色的变化：

在诊断和识别这些业务用例的时候，IT的职能需要凸显数字化的技术对业务应用的影响，即IT的职能需要承担的任务是让团队充分考虑数字化环境下着写业务场景会发生哪些变化，如，与人互动的业务场景，需要考虑围绕“人”的数字化因素如营销方面的用户行为数据分析，与机器/物的互动业务场景，需要考虑围绕“物”的数字化因素如IOT技术相关的智能设备等。

综合这些数字化因素，分析这些因素对业务用例产生的价值影响，和所需IT支撑的需求，作为商业模型计算的输入，定义正确的数字化转型方向和快速落地的内容。

2，这些用例的场景下的业务模型定义后，需要考虑如何去支撑这些业务场景，传统业务中的IT体系基础会进行转变。主要有以下几个方面：

IT的基础架构的变化，由统一的硬件投入，转变为以云为主的按需服务，这里需要关注的是，先从技术角度构建蓝图的整体规划，而从业务用例的最小可实现单元的需求来逐步扩充云的投入。使得业务的影响始终与IT的基础架构的变化进行同步，避免过度浪费IT资源浪费。

IT应用体系架构的变化，由独立的业务支撑应用体系架构，或者面向服务的业务模型集成架构，转化为融合的敏捷架构，通过借用微服务的构建方式，将业务能力进一步细化为最小单元的服务，并且通过灵活的服务间交互和配合去迅速支撑业务的变化，缩短上市时间，亦即 敏捷业务的实现。

基于数据架构的体系变化，传统模式下的对业务应用支撑的数据构建体系，如承载具体交易数据的独立数据系统，为商业洞察服务的数据仓库和BI系统等，转变为以大数据为基础，去构建庞大的级数据存储体系，以及机器学习和人工智能要求的以数据模型体系。

面向用户的交互发生变化，由传统的业务功能和流程操作，转变为按照用户行为去定义交互的方式，去除不必要的噪音，使得用户交互行为更加高效，以用户行为的生命周期来构建IT系统的服务能力。

3，为了能够保证技术体系构建的健壮性，在IT系统的构建方式上需要进行变化，主要由以下两个方面：

.IT开发体系的变化，ALM更加被重视，Devops工具的引入，和agile 方面论的应用，让企业的IT团队、业务团队与外部供应商的实施团队通过统一的工作基线进行协同，对实施过程中的任务跟踪更加精细化。

IT运维体系的变化，运维职责与开发职责进行融合，全能力工程师，与产品体系的构建更加融合，SRE现场工程师的地位越来越重要，云端的Devops体系使得企业内的系统运维更加智能化。

4.IT组织和管控模式的变化

开发体系上IT团队从原来的接受由业务单纯输入，转变为参与时机更加提前，技术业务沟通更加紧密且相互影响。IT团队的角色更加专业化细分，出现了业务转译，数据科学家，UX交互体验设计等岗位。新角色的产品，使得在实施方式上更需要敏捷化方法论来支撑。

由原来的职能独立的组织逐渐变化为，以业务价值导向的混合团队构建的模式，亦即，不同角色间共同构成了以业务产品为核心的协作性部落团队。与业务部门的运营操作模式也有原来的相对独立，而变成了共同对业务产品负责的变化。

因而，在企业数字化转型中，传统的IT能力需要更加迅速的进行角色的转化，做到及早的介入业务战略的转型方向中，通过先进的数字化技术去加速最有价值业务场景的识别，协助定义可以快速实现的最有价值用例，站在全局的视角的数字化架构将先进技术引入与已有系统的快速进行结合和转化， 并通过构建强壮的“特种”团队高效的落地实施，来驱动整体的转型。