【中台】小米集团信息化中台战略

小米集团信息化历程

为了让大家更好的了解小米信息化程度，汤学旭以视频的形式，介绍了小米的现状、小米的使命，以及小米IT的复杂度。汤学旭说，目前 小米在全球40个国家和地区的智能手机市场中排名进入前五、国际小米网覆盖了28个国家和地区、涉及19种语言。 小米拥有极其复杂的业务形态，包括：每个国家的发展历程、IT信息化程度是不一样；拥有有品、小米之家、自营电商以及各种分销、零售的业务等，所以小米信息化程度也非常复杂。经过多年的建设，小米信息化已经取得了非凡的成绩，同时对业务的支撑能力显著提升。随着研、产、供、销、服等一系列平台的逐步建设完成，目前小米信息化已经走到需要做出选择的十字路口，以指导未来的建设方向。

 

那小米的信息化是如何飞速发展的呢？主要分为三阶段： 在2010-2015年 ，在小米成立之初 聚焦电商 ，整体的发展是围绕着电商在做IT，主要搭建 小米网电商系统建设和仓储、物流、售后、客服系统 建设。 在2016-2017年 ， 新零售 的出现，使小米 全面扩展 进入新零售的领域，开始了 供应链系统建设、线下销售系统建设、集团财务和内网应用建设。 在 2017-至今 ，小米发觉整个研、产、供、销、服是个非常长的链条，开始 深化推广 ，包括：集团ERP深化、深化集团财务和内网应用、供应链系统推广、部门构建、资源整合，并在2017年成立了信息部。

信息部在深化推广时，遇到很多问题， 一、如何整合提升信息化能力？ 针对小米的业务管控特点，如何打通应用、数据等多层面的藩篱，实现各类应用的合理部署？如何实现信息化能力的整合和全面提升？ 二、如何确定总体技术路线？ 小米前期系统建设采用套件+自研的并行技术路线，未来的信息化蓝图应如何勾勒？什么先做？什么后做？哪些用套件，哪些自研？遵循什么样的技术路线？ 三、如何针对未来趋势进行布局？ 一系列新技术的发展为业务模式创造 了可能，完成基础信息平台的建设后，小米在新技术、新业务领域应如何布局和发力？

   

 

总体来说，小米信息化面临的问题和挑战主要体现在：业务发展需求、信息化自身发展要求以及行业变化趋势等三方面。 了解面临的问题后，信息部开始考虑如何规划信息化建设。通过反复的思考和高层对话，在信息部成立了规划组，优先规划出 IT发展方向：IT应用以业务价值为目标，流程驱动所有的IT应用。 并引入了一些非常好的架构方法，不断的开发系统，形成了现在的小米集团信息化规划的模式： IT规划与业务蓝图设计并进。

 

 

大多数电商的电商系统都是自研，很少外面采购。在小米的电商系统中，从硬件的生产研发、供应链管理、销售体系、服务领域，以及基本的IT架构都是需要重新整合。在这过程中，信息部 遇到了巨大一个冲击，自建的系统与采购的系统，如何去融合？ 实现敏捷？

 

这就不得不说到中台。

 

小米三大中台（业务+数据+技术）建设

 

业务中台--从业务说起

 

随着互联网时代的到来，快速响应变化、前瞻性发掘客户需求、迅速提供满足业务创新所需要的资源能力...这些成为企业可持续发展的必要条件。传统僵化的前台组织和服务模式已经逐渐落后于市场环境，迫切要求企业构筑平台化的服务能力。而 平台化服务能力，则具体体现在中台的建设上。

 

每个人对中台的理解可能不一样，但中台本质是一致的， 即企业快速响应前台业务的灵活变化、为业务创新提供稳定可靠的服务能力支撑，实现前台与后台的弹性适配。 构建中台已成为企业数字化转型过程中核心要务，成为IT战略规划中的组成要素。 在中台建设中，需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况，判定是否真的需要中台，于是我们参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等，再结合其业务发展历程及业务现状，整理了我们中台架构的核心方法论，一是企业如何共享服务，二是如何为业务提供便利。

 

通过中台架构方法论和规划方法论，信息部提出了 小米业务中台建设三年战略，包含了持续优化、构建中以及待新建的系统，纵向分为企业战略、业务执行、业务支撑、数据治理四部分。 在2018年成立时，系统还是比较分散的；在2019年，主要围绕中台的架构调整、技术体系下沉，强化运营配置中心三方面，实现绝大多数的共享服务，让小米复杂的业态共享一套体系，更好的支持业务；在2020年，期望整体完善，不断的持续优化。

 

数据中台--数字化转型的核心

 

今天大家都在谈数字化转型，数字化转型是转什么？从企业内部来讲，是想如何把一切都数字化，大企业讲数字化转型是很难的一件事情，但现在有些小企业已经做得非常好。系统很简单，但是可以把企业的百十家或者几百家店铺的每一个动作、每一次上下架，甚至是每次的价格变更，每个操作人员的动作，都放到系统里面做记录。

 

数字化转型，业务是基础，核心是数据。在数据分析及使用过程中，小米主要面临3大问题：

• 数据极度分散：数据都分散在各系统中，没有形成统一共享的数据资源池；各业务域数据尚未形成统一口径，数据从指标层面上未能很好整合。

• 数据指标混乱：数据分析功能偏重于日常统计分析，需建立完备的能支撑精细化管理需求的指标体系；需建立完备的业务分析逻辑，通过建立全面的业务分析场景，“用数据说话”，进而完成趋势预测、异常甄别、辅助决策。

• 数据工具量少：需要一站式的访问入口、可视化和交互性更强的数据展示方式、支持移动端访问。

   

 

从数据整体来讲，一般分为数据采集、数据清洗，形成数据集市，最后数据分析员才可以在BI去做分析，并提出改进流程，提高业务发展。下图是小米数据中台的架构，底层是大数据平台的基础，在大数据的基础之上搭建了一系列的应用。为了解决以上数据问题，小米信息部成立了X DATA团队专门做数据，更方便地让分析人员在系统上直接分析全部门的任何数据、做报表。只要在权限管控内，分析人员直接得到对应的数据并进行数据分析。 小米想从业务端沉淀数据，在共享到X DATA大数据分析，然后发现问题在反馈到业务系统中解决问题。

   

 

在数据中台上还需要运用一些关键技术，包括：大数据离线计算、趋势预测、实时计算、自然语言处理、可视化分析、图像识别等。

 

数据中台对业务运营产生的价值，主要体现在生产监控、日常运营、经营管理、战略管控等方面。 最底层的是生产监控管理，如实时运营监控、实时风险监控等；第三层是日常运营型分析，如日常统计分析、操作统计分析等；第二层是经营管理分析与考核型分析，如商业洞察分析、人力资源分析、财务分析、部门绩效考核等；顶层是战略管控与预测型分析，如战略绩效分析、行业对标与企业经营预测分析。

 

通过对数据中台的建设，小米真正意义上开始走上数据驱动的路程。数据驱动小米的设备研发、生产、供应链、销售、服务以及IOT和互联网业务，产业+互联网格局逐步成熟。数据驱动小米进步，体现在精细化运营、智慧物流探、产业互联网等方面。现在全球都在建仓，到底在什么地方建仓合适，怎么去建仓？这都是要数据分析才能得出。

 

 

未来，大数据是为人工智能准备的。

 

技术中台--更敏捷的开发效率

 

前面讲的都是偏业务线、偏分析的，但核心最终还是要回归到IT的本质， 更敏捷的开发效率才是IT最终的目标。 在早期烟囱式的建设中，企业拥有众多的研发团队，但团队人员的基础不一样，工具不一样，面临： 重复建设 、质量无保证，横向打通困难、技术栈混乱，严重阻碍业务中台建设等问题。

 

 

业务&数据中台拥有强大炮火群，为前台业务快速响应直接提供支援，而技术中台是为中台服务提供高度模块化零件&武器库，大幅缩短业务中台建设时间，提高业务中台稳定性。 小米通过技术下沉，把最标准的东西沉淀出来，包括IaaS(容灾、机房、数据中心)、PaaS(中间件、研发平台、数据平台)、监控、开发过程的代码，全部陈列到底层，形成技术中台。

 

以代码为例，以前小米是以PHP开发和Java开发为主的，各种语言开发的系统层出不穷，随着业务的发展，开发语言的统一也显得非常重要，于是在小米技术中台的三年战略里，开发语言将全部统一到Java和go的开发平台上，以便于降低技术中台公共设施部分的运维开发难度。

   

 

快速稳定响应是数字化的一个核心竞争力 ，技术中台的价值是高效、稳定和低成本。技术中台的演进路线是从领域化、到标准化，最后走向平台化，相对应的目标分别是快速、稳定、数字化。在技术中台架构中，非代码级可以往下面统一，代码级可以用语言来统一，例如在mi-grpc RPC 框架中，包括：消息通知、通用数据库、代理联动追踪分布式数据库等。

 

最后， 汤学旭介绍两个小米集团技术团队开源的技术中台的产品： Gaea和Naftis。 Gaea 是基于 MySQL 协议的数据库中间件，由中国区小米网研发部研发，目前在小米网的国内国际业务及中后台系统中得到广泛使用。Naftis通过任务模板的方式来帮助用户更轻松地执行Istio任务。用户可以在 Naftis中定义自己的任务模板，并通过填充变量来构造单个或多个任务实例，从而完成各种服务治理功能。积极拥抱开源，体现了小米信息技术部在技术创新方面无止境的探索。

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产业智能官  AI-CPS

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