在当今数字化浪潮席卷各个行业的时代，企业数字化建设已成为关乎企业生存与发展的关键战略。而对于众多企业在推进数字化项目过程中，产品和供应商选型无疑是至关重要的一环。
因此今天准备聊下企业数字化选型中的三个关键点。
1. 产品需要具备足够开放性
首先，产品开放性是必须要重点关注的方面。
当一款产品融入企业整体 IT 应用架构后，其价值不仅仅体现在基础功能的提供上，更关键的是要能与其他 IT 系统实现高度集成与协同。这就要求产品具备足够的开放性。
那么，这种开放性具体体现在哪儿呢？
一方面，产品自身的底层数据库以及数据库表需要足够开放。因为在很多时候，企业为了满足个性化需求，进行二次扩展定制开发一些查询功能时，往往需要直接从数据库表中获取相关信息。然而，仅有数据库表的开放是远远不够的，更为重要的是产品要开放相应的对外暴露且可扩展的 API 接口。
大家可以想象一下，如果仅仅开放数据库表，却没有与之配套的业务规则和逻辑，那会是什么样的情况？
举个简单的例子，虽然数据库表是开放的，但你能随意地直接连接数据库，往核心表里写数据吗？
答案显然是否定的。
因为在正常情况下，任何写入到正式表的数据，都需要经过前端一系列复杂的业务规则和逻辑控制。如果没有这些 API 接口，企业在进行系统集成和数据交互时就会面临诸多困难，甚至会导致数据不一致、业务流程受阻等问题。这样一来，企业数字化建设就会陷入新的困境，形成一个个信息孤岛，这与我们推进信息化建设、追求各系统互联互通的核心目标是背道而驰的。
就拿我最近和一家选择了低代码厂商的甲方公司交流时了解到的情况来说，他们使用的低代码平台核心功能确实很强大，但问题在于，通过这个平台构建的大量业务模块或功能，由于缺乏有效的开放性和集成性，反而变成了新的信息孤岛，这无疑给企业的数字化进程带来了阻碍。
2. 咨询和实施顾问能力
其次，在进行产品和供应商选型时，我们不能仅仅关注产品的核心功能及功能特点，还要着重考察供应商派驻到甲方项目中的咨询顾问和实施顾问的能力。
特别是对于一些像主数据、数据中台、传统的 BI 等项目而言，产品功能的满足往往只是很小的一部分，它更多地只是作为一个基础的底层数据底座而存在。真正关键的是，如何基于企业的业务流程进行深入梳理和分析，包括数据的建模、元数据标准的定义等一系列工作，进而制定出完善的数据采集、集成、存储以及数据模型和数据能力开放等内容和流程。
这些工作的重要性不言而喻，如果没有经验丰富的咨询顾问和实施顾问，企业往往很难将这些工作做好。
就拿我们自己做的底层平台DevOps平台来说也是一样的道理。很多人对它的认识可能比较简单，觉得它无非就是开源的各种技术工具链的一个简单集成，提供持续集成和流水线编排的一些能力。
但实际上，DevOps更多的是体现为一种技术实践和管理实践。在实际操作过程中，我们会把核心的研发管理过程的一些实践融入到对DevOps产品的实施过程中，而这些实践经验往往才是项目成功的关键所在。
还有一种情况就是甲方在选择产品和供应商的时候，只认大公司和大品牌。但是实际大公司中标后，往往派驻到客户现场实施项目的都是刚工作没有太多经验的顾问或实施人员。你产品即使再好，你没有经验丰富的咨询实施人员和现场的项目管理，对于这种IT建设项目也很难取得成功。类似前几年大量数据中台项目建设失败或中途夭折就是明显的案例。
所以，在选型时，供应商的顾问团队能力绝对不容忽视，他们就像是企业数字化建设道路上的引路人，能够帮助企业避开各种坑洼，顺利抵达成功的彼岸。
3. 产品后期的可运维和可交维能力
最后一个关键点是从甲方的角度出发，在完成产品选型并进入到建设上线阶段后，最终必然会进入到相关的运维期和交维期。
因此，在产品选型阶段，就必须从后续 IT 运维的复杂度方面进行更多的思考。即便企业打算找第三方代为运维，这一点也同样重要。
基于这个考虑，企业在选择产品时，应该更多地关注产品在数据库、中间件、开发框架以及各种技术组件的使用上，是否尽量做到了标准和统一。
曾经在去年我和一家甲方企业沟通时，就遇到过这样的问题。这家企业当时整个信息化建设已经到了后期，但是我们发现，在类似于缓存，消息中间件，ETL集成工具这一块，各个厂商和各个系统使用的工具五花八门。
大家可以想象一下，这种情况会给后续的统一运维工作带来多大的困难。不同的工具意味着需要不同的运维知识和技能，运维人员需要花费大量的时间和精力去熟悉和掌握这些不同的工具，一旦出现问题，排查和解决的难度也会大大增加。
所以，对于企业 IT 产品项目的选型，从一开始就必须要考虑其可运维性和可交维性，在数据库、中间件、开发框架、技术组件等的选择上，要制定前期统一的框架和标准，这样才能为后续的运维工作打下坚实的基础，确保企业数字化系统的稳定运行。
总之，企业在数字化建设和选型过程中，前期对这三个关键点的把握至关重要。只有充分考虑产品的开放性、供应商顾问团队的能力以及后续运维的复杂度，才能为企业打造出高效、稳定、可持续发展的数字化体系，助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
今天的分享就到这里，希望对大家有所启发。
