SDWAN解决痛点有哪些？

重庆电信企业信息化事业部 傅诣

      目前垂直的部门管理模式对“以客户为中心”、“零不爽”要求弊端日益明显。特别是在当前市场需求瞬息万变，需求要求快速支持的背景下，需求无法高质量的实现，首先表现在需求实施的效率与速度上，无法快速支持需求。其次表现在需求实施质量上，需求上线问题较多，带来很多次生问题，需求质量业务单位与分公司都不满意，影响IT口碑。

      以客户需求为中心，启用矩阵式需求管理，建设高、精、尖需求界面团队，在企信部设立后方资源池，深入需求一线，让需求一线指挥炮火，实现需求小前端，大后端，前端综合化、后端专业化，后端全力支持前端。

现状：目前企信部采用传统的垂直化组织架构，各域组织界面分明，容易形成部门壁垒，需求由需求前置团队接收，分派到各个域，较为复杂的联合需求由各域分别评估，各域再进行联合确认，再与需求业务单位进行沟通，期间反馈多次，效率较低，特别是在部分需求细节存在问题时，往往需要多次开会共同确认，在实现方案上各部门也往往各执一词，耽误需求实施时间，也影响需求实施质量。

措施：

1采用需求矩阵式管理：针对重要需求，采用项目制管理，由各部门部门负责人、技术专家、实施人员、厂商组建临时需求实施团队，此团队不隶属于任何一个部门，采用承包方式，将需求承包给虚拟团队，每个需求团队负责人拥有可以“呼唤炮火”的权利与“签署责任书”的义务，做到权责对立，平衡（后面会详细说明）。这样就可以整合事业部各部门的专家优势，打通部门壁垒，快速实现需求。该方式也就在事业部层面就形成了一个垂直于传统部门的需求实施矩阵，与各域的生产维护形成互补。

2“黄金四边形”：黄金四边型目标是建立贴近需求一线的敏捷化组织，在事业部层面对外形成统一的界面，能灵敏捕捉到公司领导及一线的关键需求，找准需求“痛点、关键点”，迅速调动资源，建立专项团队，灵活快速实现需求，打破部门壁垒，突破原始需求流程的烦冗。团队必须包含“项目经理”、“需求分析团队”、“方案设计实施团队”、“后期维护支撑团队”四个关键团队，形成黄金四边型。

各团队职责如下

（1）项目经理：项目经理是团队的****，是需求的第一责任人，拥有“呼唤炮火”调度资源的权利，同时，也是需求目标达成的第一责任人，签署需求实施承诺责任书，在需求完成后接受事业部对实施情况的考评。厂商负责人也纳入项目经理。

（2）需求分析团队：需求分析人员是与业务单位接触的排头兵，是第一接触人，首要任务是找到需求的“痛点”或“题眼”，其次是需求实施的桥梁，对外，负责引导业务单位按照IT“先上菜”进行推进，引导业务单位采用IT推荐的需求实施方案与分布实施的时间计划；对内，负责将需求与方案设计实施团队沟通，形成需求支撑方案，并与前端沟通。再次，在需求实施全生命周期中对需求变更进行管理。分析团队工作必须量化，每个需求必须要有需求分析说明书，每次需求会议必须要有需求沟通（或评审）会议纪要，每次需求变更需要有需求变更记录。

（3）方案设计实施团队：由各域的专家与执行人员组成，负责需求实施方案的落地，并与需求人员一起对实施方案向业务单位沟通，达成一致，最后由此团队的实施人员完成需求上线（执行人员可能与后面的“后期维护支撑团队”人员重复）。方案实施团队必须输出每个需求的方案，方案由事业部形成统一的模板输出，方案质量纳入管控。此环节是当前需求实施中的短板，很多需求在完成需求分析后，直接丢给厂商实施，实施方案中功能部分内容没有评审，界面部分在实施中也没有DEMO，没有也业务单位沟通，导致质量不被业务单位认可。该点如何提升，建议如下：

首先把需求分为5个层次，要求在方案模板中必须都进行说明，底层为功能需求，仅仅针对功能本身；第二层为服务需求，本层包含业务及流程，提升服务能力的需求；第三层为体验需求，考虑到客户感知的需求，含易用性， *** 作性，感知方面；第四层为关系需求；顶层为成功需求，即满足公司组织成功，有效推动业务发展。我们现在往往注重第一层的功能需求，对其他层次需求不够关注。即使在第一层功能需求中，还存在“简单功能做不好，复杂功能做得好”的情况，原因就是以IT惯性思维技术为导向，没有以客户需求为中心，没有抓住需求“痛点”，将IT功能做得复杂。后续，我们要多放精力到第2至第5个需求层次中，更加注重易用性， *** 作性，快速支撑。

（4）后期维护支撑团队：目前我们往往“重建设，轻维护”，需求上线后，就算完了，监控、作业计划没有跟上，上线后也不能主动发现问题，往往前端发现问题后，已经晚了，造成了较严重的后果。对此，后续维护支撑团队，首要任务是建立需求上线初期的监控保障手段，用数据说话，证明新需求上线后的运营情况，提前于业务单位发现问题，及时处理。其次，对新需求上线后的监控，作业计划进行实施，对新需求上线后出现的问题进行集中解决，为一线提供支撑。

前面说了，我们建立了矩阵式需求管理制度，组建了高、精、尖的需求团队，那么如何进行运作？

1小前方，大后方：需求分析团队直面业务单位，但我们后面有一个强大的支撑保障团队（各域专家、实施人员、战略合作伙伴等），各域整合资源形成整体支撑大平台，提供解决方案，提供技术支持，这样才能让小前方需求分析人员有底气，有引导需求，主导实施的资本。

2一线呼唤炮火：当需求人员或需求预沟通发现重点需求时，一线要迅速做出反应，立即呼唤炮火支撑，后端将根据需求难易程度，配备必要的资源，在实施过程中动态补充人员，必要时采用王牌团队或王牌专家，快速应对需求，落实方案，稳步推进。

实现小前方、大后方，一线呼唤炮火的措施：

（1）呼叫的炮火要集中在一点原则：集中在“痛点”或“需求题眼”上，才能实现“闪电战”。这也是中心领导说的先上关键“菜”。虽然我们呼唤到了火力，但是如果针对整个需求的方方面面，无法显示出火力的局部优势（火力被分散了），这就要求我们的需求项目团队，与业务单位沟通，集中火力先上关键“菜”，这个原则的度一定要控制好。

（2）组织人员保障：按不同域对不同人员进行打标，定义他们的责任，为他们指明发展方向，形成人力资源池。按照需求项目管理，需求实施需要管理者、需求分析人员、技术保障人员、上线后维护支撑人员。需要对各部门人员打标，属于哪一种角色，形成专家库，为随时组建队伍做准备。

（3）需求考评机制：事业部拟定出台《需求实施承诺书》，包含权利与义务。权利是可以在一定范围内调配资源，承诺为需求完成的目标，在完成目标时对应的奖励与惩罚。项目经理代表团队签署承诺书，并在需求上线后1个月内接受事业部考评，并进行奖励或处罚，并给团队及成员等级评定。

（4）团队及专家等级晋升机制：各种人才打标后，均成为此类型的专家，需要对组建的团队与专家根据需求实施效果进行考评，采用军队的晋升方式。通过考评筛选出王牌团队与王牌专家，在遇到重要需求，疑难问题时，优先使用王牌团队与王牌专家，使其成为“特种部队”。这样做的目的，是将事业部目前的“屯兵模式”提升为“精兵模式”，让不确定、困难复杂的关键需求，由精兵完成，提升感知。通过此方式，还可以建立企信部的战略预备队，为IT队伍的后续发展提供帮助。

（5）仲裁（指导）委员会：仲裁委员会设立的目的就是打破部门间的壁垒，具备横向传递沟通及协同作战能力。前面说到，项目经理作为需求项目实施的第一负责人，具有一定的动态调配资源的权限，但如果在需求实施工程中，出现与职能部门的壁垒或冲突，或遇到其他管理问题、人力资源问题，由仲裁委员会仲裁决定。建议仲裁委员会由事业部领导及部门领导组成，针对非技术性问题进行协调仲裁。

（6）技术委员会：事业部技术委员会负责需求实施中遇到的方案问题解决及支撑，特别是对在哪个系统实施较优方面进行确认。在需求遇到技术难题时，技术委员会将对技术细节进行指导。

（7）需求管理平台（缺失）：事业部目前使用门户及ITSM系统结合对需求流程进行管理，但缺失一个统一的需求管理平台，各部门目前均使用EXCEL对需求进行管理，哪些需求已超期，哪些需求为事业部当前重点需求，哪些需求不合理，没有一个需求管理系统进行管理，所以，建立一套需求管理分析系统，迫在眉睫。

（8）会议管理系统（缺失）：以业务部为例，上周业务部有10个会议，其中需求会议6项。业务部目前通过人员进行管理，罗敏每周五发会议周报，列举会议清单，从安徽学习后，业务部要求每个参会的人员出具会议纪要，由罗敏汇总。简单会议出简单的会议纪要，重要会议，出详细的会议纪要。我们希望有一个会议管理系统，将每次会议的纪要进行上传，纳入系统管理，这样，可以有效杜绝需求、专项工作进度上下不一致的情况。

（9）需求变更文档化：加强需求文档管理，这里重点强调一下需求变更管理，由于一些重要需求是公司领导需求，需要业务单位按照领导要求细化，并不断与领导沟通，这样必然会多次变更需求，IT为保障需求尽快上线，必然存在需求在实施中多次变更的情况。这就要求，每次需求变更必须文档化，把整个需求变更的情况记录下来，也要求需求团队与方案设计团队、后续维护支撑团队做好沟通，将每次确认的内容文档固话。这里建立事业部出具需求变更模板。

（10）需求模式固化：先选取少量需求试点此方式，在积累经验后，迅速固化实施流程，并将流程清晰、重复运营的流程及工作模板化，抓住主要的模板建设，再把相关的模板流程串起来，不断优化。形成知识库，事业部通过呼叫炮火的方式，集中支持，集中处理，解决共性问题，这些共性问题的解决要形成知识库，在后续遇到类似问题时，快速支撑。

（11）需求透明化：月初，需求版本部署会议，与业务单位沟通本月需要实现的需求；月中，由事业部整体出面（或各需求项目经理）与需求业务单位就需求进度进行沟通；次月上线后，与需求单位进行需求后评估，对需求后续维护及问题解决进行落实，对需求后评估结果进行沟通。

（12）加强需求过程管控：在建立此机制后，需要进一步加强需求过程管控，授权不等于放任，必要时实时监控。

1、加强员工素质教育注意员工培训 文明服务、职业道德、专业知识、等面着手采取化培训式教公司员工牢固树立起终身习思想理念使员工更习获取自身能力素质提高适应企业社才越越高要求树立全全意业主服务意识通习、培训考核提高服务水平

1、加深行业认识

2、树立服务意识

3、提高文化素质培训刻苦习断提高文化素质

4、考核标准制定

二、建立业主导向企业文化

绩效目标根据绩效要求员工进行要求绩效文化建设引导

1、高效运转提高服务效率

2、充考虑服务象实际情况

设置IT考核指标秉承“以用户为中心提高IT服务质量降低

IT服务成本”为目的与业务部门共同设定IT服务考核指标用于IT服务水平的评估与持续改进优化IT服务流程根据设定的IT目标和IT服务考核指标对现有IT服务流程进行全面梳理并找出主要的服务流程进行优化。

应用IT管理工具，通过相应IT的管理工具，实现IT服务管理的数字化，用以达到沟通顺畅、信息共享协同服务。

SD-WAN解决传统广域网问题。对于企业而言，更敏捷的网络，始终是IT业务部门的追求之一。不过，绝大多数的企业用户依然没有找到一种最简单、最实惠的解决方案。尤其是在当下，跨区域甚至跨国的企业越来越多，解决企业信息互联和业务沟通的问题，让人头疼。能够解决上述问题的SD-WAN技术应运而生，并在近年来发展势头非常迅猛。

SD-WAN广域网技术方案解决用户面临的高成本、开局慢、不可视、运维难等诸多问题，主要面向金融、企业、政府、交通、教育、零售等行业，并向全行业覆盖。能够为用户带来智能运维管理、业务体验提升、数据安全保障着这三大价值。

从2013年大数据元年始，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫座，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题：

1

大数据技术端和市场应用端的信息不对称

2

计算性能不足（数据分析能力不足）

3

数据应用者缺乏耐心和战略远见

落地痛点1：

大数据技术端和市场应用端的信息不对称

大数据技术端可能存储着海量的数据，可能掌握着先进的计算和分析挖掘技术，但是并不了解市场的需求点。而市场应用端的专业人士则因为对大数据的工作原理和蕴含的高价值缺乏了解而空守金山不自知。

解决途径：

一是从两端入手，大数据行业内人士必须深入到传统行业的业务流程中去学习、经历或体验；而传统行业的业内人士则要开放心态，主动学习和拥抱新事物。二是从中间入手，招聘寻找兼具一定大数据知识和传统企业行业知识的人才，作为沟通桥梁弥合两端的裂隙。

落地痛点2：

计算性能不足（数据分析能力不足）

当前的大数据源虽然貌似纷繁多样，包括金融数据、医疗数据、电信数据、房产车辆数据、WiFi数据、企业内部数据、网购数据、互联网数据等等，但这些数据只有通过计算分析才能获得价值，分析处理数据的过程才是让数据产生价值的最直接方式。而面对海量数据，工程师们常有抱怨，现有的数据平台架构明显感觉后劲不足，主要表现在对于数据处理，往往不能迅速反应，无法支撑完成数据计算分析的过程。尤其是当对海量历史数据进行查询与分析时，迟迟出不来结果，IT人员要经常面对业务部门的质询，苦不堪言。

解决途径：

公司要做数据分析，首先要考虑数据的准备，也就是数据平台的建设，博易智软作为全国首家在大数据、商业智能领域挂牌的新三板企业，致力于为客户提供先进的软件产品和全面的数据解决方案，探索数据背后价值的问题，然后采用大数据平台的建设以及一站式大数据解决方案来解决数据源企业的数据价值变现问题。

企业建设大数据平台的难点：

从业务上的视角来看：

1业务系统过多，彼此的数据没有打通。这种情况下，涉及到数据分析就麻烦了，可能需要分析人员从多个系统中提取数据，再进行数据整合，之后才能分析。一次两次可以忍，天天干这个能忍吗？人为整合出错率高怎么控制？分析不及时效率低要不要处理？

从系统的视角来看：

2业务系统压力大，不巧的是，数据分析又是一项比较费资源的任务。那么自然会想到的，通过将数据抽取出来，独立服务器来处理数据查询、分析任务，来释放业务系统的压力。

3性能问题，公司可以越做越大，同样的数据也会越来越大。可能是历史数据的积累，也可能是新数据内容的加入，当原始数据平台不能承受更大数据量的处理时，或者是效率已经十分低下时，重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。

上面三种情况他们并非独立的，往往是其中两种甚至三种情况同时出现。一个数据平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以对业务数据进行整合，也会不同程度的提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。

以建设博易统一自助数据分析平台为例

下图为平台总体架构。

统一自助数据分析平台建设优点：

方案成熟。基于数据仓库平台，提供各个业务分析主题数据，或根据业务数据需求，基于数据仓库平台，构建新的数据模型，提供分析主题所需的数据。元数据库提供数据仓库的元数据，由数据快查功能提供数据分析模型结构的查询和了解。

实施简单。数据分析人员或业务人员通过数据管理层的功能模块，通过拖拽、点击等自助 *** 作，完成自主业务主题的数据分析。技术人员也极大限度的从之前繁琐的手工取数需求中解放了出来，能够更多得去关注仓库数据结构的优化，使仓库数据能够更好的契合业务人员的分析需求，从而实现人人都是数据分析师的系统建设目标。

灵活性强。通过Tableau友好、易用的 *** 作界面，依据当前取数数据模型，业务人员可以通过B/S模式，进行自主的数据交叉分析，使业务人员的数据需求实现周期尽大程度的缩减，极大的提高了仓库数据的利用率和业务人员的数据敏感性，为业务人员进行精确化客户营销和行内产品优化、人员考核，提供生动、翔实、准确的数据依据。

落地痛点3：

数据应用者缺乏耐心和战略远见

一个企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的，战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考，还要有敢于付出试错成本的决断力。同时，大数据项目投入的周期相对较长，前期繁复枯燥地整合内部数据孤岛、联合外部数据源的工作耗时费力而又障碍重重，如同万丈高楼的地基，虽然极为重要且时间金钱的代价不菲，却在表面上难以有显著成效可以彰显。另外，即便最终具备应用能力的大数据软件开发完成，往往也会因为受到数据源、分析技术，甚至是使用人员素质的限制使得短期内不能让企业领导者看到有亮点的投资回报率。

解决途径：

对于一个新兴产业来说，企业领导者应该充分认识到这是必要的学习成本，自己乃至整个企业经由这样的学习曲线获得了大数据领域的实 *** 经验和能力。此外，要利用产业起步期不断夯实自己的技术实力，真正地去挖掘市场需求，用户痛点，接地气地创造应用。最后，企业要积累必要的足够的“d药”（资本），度过这样一个相对漫长的技术和市场都逐渐成熟的蛰伏期。

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