如上图所示，在 TOGAF 企业架构中有“业务信息”这样一个要素元模型。
同样，在业务架构师协会BIZBOK的<业务架构>中也有“信息”这样一个独立的要素。业务架构中的“信息”自然是指”业务信息”。
企业架构就是构建一套组织数字化管理的模型。那么，“信息”这样一个相对抽象的要素该如何建模呢？本文将详细介绍与“信息”建模相关的基本概念和方法。
01—TOGAF 对 “业务信息” 的理解
在上图所示的 TOGAF 10 的《内容元模型关系图》中“业务信息”作为一个元模型要素与下方<数据架构>中的“数据实体”关联，同时在<业务架构>中与“业务能力”关联，从而实现了“数据实体”与“业务能力”的关联。
什么是“业务信息 Business Information”？秉承其一贯的高度抽象风格，TOGAF 在其官网中就 “业务信息” 给出了如下定义：
表示业务中使用的概念及其语义。Represents a concept and its semantics used within the business.
这样的定义自然很难理解，还是来看看模型关系图吧。
在TOGAF 10 的《内容元模型关系图》中，“业务信息”与“流程”关联，相互间是“使用”的关系。“流程”中如何使用“信息”？自然是“信息流”了，也就是流程活动的“输入输出”。所以，“信息”建模，可以等同于将流程活动的“输入输出”建模。这一点，华为也是这样认为的，在本文第3小节中会加以说明。
02—BIZBOK 对 “信息” 的理解
BIZBOK 11版第2.5节中详细介绍了其对“信息”的理解，内容很多。EBPM 方法论认为以下两点最为重要：
1）“业务信息” 基 于“业务对象” 存在，“业务对象” 没有状态，“业务信息” 是有状态的。
2）“业务信息” 就是下图所示的《信息金字塔DIKW》模型中的第二层。（关于 DIKW模型请参见《模型：攀登数据-信息-知识-智慧金字塔的台阶》一文）
03—华为对 “信息” 的理解
在代表华为官方观点的《华为数字化转型之道》第101页中指出：“活动需要有稳定的输入和输出。这里的输入和输出即为BI（Business Item），就是通常意义上的“表、证、单、书”。
基于上述这段文字，可以得到以下几个结论：
华为所谓的BI（Business Item）就是指“表、证、单、书”，也就是EBPM 方法论中的“管理记录”。
“管理记录”是流程活动的输入输出；流程活动的输入输出就是“管理 记录”。
“管理记录”作为输入输出与“业务活动”关联。
“管理记录”是流程活动的输入输出，这句话通常不会有人提出质疑。但是，流程活动的输入输出就是 “管理记录”，这句话或许有人就会有疑问了：“流程活动的输入输出不仅仅是信息流啊，还包括物流、资金流和人员流动啊？！”。
是的，流程活动的输入输出包括信息流、物流、资金流和人员流动。但是，在数字化世界里人、财、物和信息的流动全部都转化为“信息”了。比如，《出库单》是表单，是信息载体，记录了物资出库的相关信息，是“物流”的信息化呈现。所以，流程活动输入输出的信息流、物流、资金流和人员流动，都统一由 “管理记录” 来记录和呈现了。
04—EBPM方法论对 “信息” 的理解
上图所示的 《EBPM 企业架构元模型关系图》完整描述了 “信息” 作为一个要素在企业架构中的位置及其与别的要素的关系。
在架构模型中 “业务信息” 以 “管理记录” 这个信息载体得到显性化呈现。什么是 “管理记录”？就是华为所说的 “表、证、单、书” 再加上一个 “系统界面”。
“管理记录” 是业务活动的可追溯的证明性凭证，记载着业务活动的管理痕迹。“管理记录” 作为信息载体是显性化的，而显性化的对象就可以构建有形的模型了。
“管理记录” 通常可以分为 “表证单书” 和 “系统界面” 五大类：
“表”即“表单”和“报表”；
“证”即“凭证”；
“单”即“单据”；
“书”即“文件”和“文书”。
“系统界面”即信息化系统中的功能界面。
在上图所示的《EBPM 企业架构元模型关系图》中，可以看到 “管理记录” 可以与 “业务对象” 进行关联，也就是 BIZBOK 中所说的 “信息” 是基于 “业务对象” 存在，是对 “业务对象” 的描述。
所以，“管理记录” 还可以按 “业务对象” 进行梳理和分类，构建业务对象全生命周期信息管理。上图所示是《供应商全生命周期信息管理》，描述了针对供应商这个业务对象，已纳入组织管理范围的所有阶段的“管理记录”。
如上图所示，基于此全生命周期链路可以分析和决定针对某个业务对象，应采集哪些数据、从哪里采集这些数据。同时，也可以分析数据记录、采集、分析是否有冗余问题。这是 “数据” 与 “业务” 融合以及 “数据” 向 “信息” 转化的关键连结点，也是数据治理的重要抓手。
总之，如上图所示，构建业务对象全生命周期的数据采集和标签体系，是企业数字化转型过程中迈向 “知识” 和 “智慧” 层级的重要一步，是数据和业务融合的基础工作。
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