文末有超多干货！
这是一个很经典的组织架构图，任何公司，小到几十人的公司，大到几千人、上万人的集团企业，它的组织架构基本都是一样的。
那如果要提高企业的工作效率，从架构上来看，就得以这个为基础，那如果从技术角度来看呢？我觉得是信息化转型，传统信息化建设所沉淀的方法论，虽然在某些方面不适用于当今复杂多变的市场环境，但是对于现代企业应用架构体系建设依然具备非常强的指导意义。
信息化的较高层次，以前介绍过，对于企业来说，能实现的有两点，建立企业中台和数据报表体系，也许有人会问，那么多技术解决方案，为什么是这两个呢？
组织中台
先来说中台吧，这个概念太火了，我也讲过很多次，数据中台不是一套软件系统，也不是一个标准化产品，站在企业的角度上，数据中台更多地指向企业的业务目标，也即帮助企业沉淀业务能力，提升业务效率，最终完成数字化转型。
数据中台更关心从业务和产品层面对数据的治理、管理、应用，而非技术层面问题。直白点说，中台只讲技术，不讲业务，都是大忽悠。
数据中台的演进可以分为四个阶段，分别是：数据库，数据仓库，数据平台，数据中台阶段。
- 数据库阶段，主要是OLTP（联机事务处理）的需求，数据量不大，强调高并发、单条数据简单提取和展示
- 数据仓库阶段，OLAP（联机分析处理）成为主要需求，打通多种数据源成了最为关注的点，分布式数据库开始被注意
- 数据平台阶段，主要解决BI和报表需求的技术问题，解决底层的技术问题，也就是数据库架构设计的问题
- 数据中台阶段，通过系统来对接OLTP（事务处理）和OLAP（报表分析）的需求，强调数据业务化的能力。
关于中台的分类，我总结了4个，一般来讲，行业内往往从组织中台、产品中台、数据中台、技术中台这四个主题切入并探讨中台建设。
其中，最需要关注的应该是数据中台与技术中台，数据中台研究的范畴，包括企业统一的数据安全、数据规范、元数据管理、数据编码管理，以及数据仓库、数据集市的拓扑架构，也包括大数据底层和运算能力建设和复用。
技术中台研究的是软件产品的技术实现过程中，哪些技术上的处理能力和架构可以进行抽象复用，例如消息中间件MQ，分布式计算框架Hadoop，分布式服务框架HSF，各种Open API等等。
技术中台是纯粹从技术实现底层来思考基础服务和基础模块的复用能力，其设计思路和产品中台一脉相承，是技术人员需要深度思考的问题。
中台就先讲到这里，我还准备了很多干货，具体见文末。
下面说说企业报表。
所有的B端产品，都不可避免的涉及到报表设计，但是，实际上不论是产品经理或技术人员，很多人都不知道报表引擎的相关概念，导致很多应用系统的报表模块开发，还在粗暴的使用硬编码实现，严重影响了报表的开发效率。
如果用户要求的呈现方式有一定的复杂度，例如复杂表格、折线图、柱状图等，该怎样实现呢？
一种方案是请研发人员写代码来实现各种效果，但这样会花费大量时间，尤其是交互比较丰富的控件，对前端工程师的能力要求很高。因此实际中往往不这么做。
更常用的方案是使用成熟的报表引擎，这是一种现成的报表软件产品解决方案，比如FineReport。后端工程师准备好数据 后，只需要指定数据源，写好SQL语句，定义好报表样式和基本交互方式（例如搜索选项、分页器等），报表引擎就可以完成接下来的数据呈现工作了。
这种比较复杂的报表形态背后的数据源，一般是一套数据仓库，而不是业务系统的原始数据库，因为数据仓库的架构更适合做复杂的数据加工处理工作。
报表引擎提供的套打报表表样
数据长期来看是个细活、脏活、累活。如何保证数据安全、质量、规范，需要不断地设计各种机制来监测和优化，这无疑又衍生了另外一套系统。
最后，如果这个平台还希望能够和业务产生一些互动和助力，更得不断丰富场景，开发工具。但它作为企业管理和挖掘数据资产的抓手，在未来企业竞争中又会显得无比重要。
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