从单细胞到多细胞，从无性繁殖到有性繁殖，从体外受精到体内受精，生物进化的历程就是从简单到复杂。在现实生活中，简单化只是人们的美好愿望，复杂化才是自然与社会的常态。

为了理解、应对和驾驭各种形式的复杂化，人们提出了相应的学说和方法，企业架构和系统思维，就是为企业数字化领域的复杂性管理而服务的。如图1所示，是企业架构与系统思维的比较：

企业架构与系统思维的比较

企业数字化的主要载体是各种用途的信息系统，后者本质上是收集数据、加工数据、分析数据、分享数据的“数据机器”，它的输入或“原材料”是数据，它的输出或“产成品”是信息。

作为“数据机器”的信息系统可看成某种形式的“系统”，我们可以借助系统思维的观点来理解信息系统的运行机理。如图1所示，我们可以通过“背景 -> 功能 -> 结构 -> 过程”的不断迭代，来理解和诠释信息系统的运行。

所谓“背景”，指的是信息系统所处的外部环境或“大系统”，包括信息系统的用户、干系人、设施、物料、企业文化，等等。所谓“功能”，指的是信息系统的数据处理能力，或是其所涉及的数据和信息。所谓“结构”，指的是信息系统所包含的软件和硬件。所谓“过程”，指的是在信息系统中，从“数据原料”到“信息成品”的转变过程。

系统思维的重要观点还有：1）整体大于部分之和；2）部分之间有机联系，要么互为输入/输出，要么互为备份；3）系统与其他系统构成更大的系统或系统生态。这些观点，也可用于指导人们的数字化实践。

与系统思维相关联的理论和方法还有控制论和信息论，“信息”+“控制”+“系统”则是将三者进行有机联系的思维范式。比如，通过输入与输出之间的正/负反馈，也就是基于信息的控制逻辑，可以得到预期的系统行为，进而以之服务于人们所需。

企业架构则是对信息系统复杂性的另一种诠释方法。在企业架构的“一体四面”中，业务架构通过流程架构、能力框架、业务对象、管理要素等构件，描述了业务的运行模式。数据架构通过数据资产目录、数据标准、数据模型、数据分布等构件，描述了组织有哪些数据、数据如何定义、如何如何共享。应用架构通过应用域、应用组、应用模块、应用模块构件、功能项等构件，描绘了软件程序的功能定位和层次结构。技术架构以技术策略、部署结构等构件，描述了所需的算力、存储和网络。

有心的读者将会发现，系统思维是整体思维，企业架构是分析思维，前者类似于“中医”，后者类似于“西医”，是不同范式的思维模式。不过，无论是系统思维，还是企业架构，都是帮助人们管理信息系统复杂性的方法，它们之间不是相互替代，而是互为补充的关系。所谓“兼听则明，偏听则暗”，讲的就是这个道理。在企业数字化实践中，这些理论和方法需要予以综合应用。

实际上，企业架构与系统思维也有某种形式联系。比如，系统的功能，类似于数据架构；系统的结构，类似于应用架构和技术架构；系统的过程，类似于业务架构。

综上所述，为了管理企业数字化的复杂性，人们需要有相应的理论和方法做指导，其中，企业架构和系统思维，分别代表了“整体思维”和“分析思维”的视角，它们既是人们常用的，也是非常重要的理论或方法，建议从业人员将之作为重要的知识体系予以学习和掌握。