说企业自研应用是误区的，非蠢即坏

Posted 2021-10-25 david_lv

（1）技术门槛

企业应用经历了：岗位级、部门级、企业级，从2008年以后跳出了企业边界进入了消费互联网界，从2015年以后从消费互联网反向走进了上下游供应链协同，以确保极速履约。未来更会延伸影响到上游研发设计、中游代工生产和区域集群配套生产。

过去搞岗位级应用，个人软件英雄就可以搞定。一门Dbase开发语言，从UI交互层到业务逻辑层到数据存取层，全搞定，而且还在一台PC单机上。DbaseIII从1984年发布以来，到Visual ForxPor在1995年发布，十年了。

过去搞部门级应用，得益于1995年Windows95发布。这个操作系统：图形化不用命令行简单易用，而且很容易组成局域网。而且1995年微软还发布了划时代的关系数据库产品SQLSERVER 6，这是微软和Sybase分道扬镳后微软独立开发的第一个完整的关系数据库服务器产品。VB、PB、Dephi这三剑客，从UI层到业务逻辑层都能搞定，不过数据存取层需要另外的SQL语言来搞定，所幸的是，SQL语言很简单易学。2005年，Delphi被Borland拆分出去，十年时间风吹雨打去。2009年，Borland也被收购。

后来企业级应用产生了，应用复杂性也相应拉升了技术复杂性和研发管理复杂性。在中国出现了许多新的研发岗位，如项目经理、流程梳理分析师、系统分析师、UI设计师、应用架构师、前端开发工程师、中间层组件开发工程师、专门测试员、DBA、数据挖掘分析专家。

随着这些专业研发岗位的出现，配套的方法论/工具/技术也应用而生。项目经理有了PMP认证、Project项目管理软件，后来更出现了敏捷SCRUM方法论、Jira项目协同管理软件；流程梳理分析师也有了流程管理方法论、ARIS流程梳理工具；系统分析师也有了UML专用语言和Rational工具；UI设计师也有了DreamWeaver工具；应用架构师有了设计模式这些的方法论；前端开发工程师有了javascript和JSP专用语言；中间层组件开发工程师有了EJB/CORBA/COM这样的专用组件技术；数据挖掘分析专家也有了数据仓库、SPSS、SAS这样的专用工具以及数据挖掘算法。

从1995年互联网开辟出前端/后端中间件/底层数据库数据挖掘这条线以来，研发投入成本强度、研发管理难度、岗位专业要求高度、技术难度，都让企业已经无法承受。尤其到了2005年，B/S架构已经完全成为主力定论，企业彻底向技术投降。

十年又过去了。但是从2015年以来，云服务日渐成熟，AWS也首次对外公开营收并且宣布盈利。2015年，由Golang开发的云原生技术如Docker+K8S，甚至互联网原生数字货币与智能合约引擎ETH发布，都是一个新时代的起点。（其实2015年发布的Tensorflow、Pytorch人工智能平台发布也是标志着新时代的来临）。

公有云服务+低代码开发工具+协同平台（类似钉钉/企微/Teams/G Suite/Slack)，我们似乎又回来了。

（2）业务需求

商用企业应用软件的好时代起始于1990年。

1990年，美国密歇根大学商学院教授普拉哈拉德和他的学生哈默尔首次提出了企业“核心能力”一次，这个商业理论盛行一时，大企业纷纷缩减IT部门，讲信息技术及软件开发视作“非核心能力”，外包到市场上去。

1992年，企业级重磅集成套件SAP R/3发布。一理论一商品，一唱一和。

我过去写过一篇文章《为什么ERP厂商做的第一个系统都是财务软件？

直到现在，我仍然强烈建议，属于被迫上线企业信息化就是为了满足外部监管的应用，那最好使用第三方IT公司开发的应用，因为毕竟是为了满足外部监管的，自己开发监管自己，这个逻辑不对。而且外部监管，标准是外部制定的，得强制遵守，所以是标品的。

而企业营收的家伙什儿，我一向强烈企业如果有压力、有资源，一定要自己干。一是因为这是自己吃饭的家伙、是命不是一顿饭，二是确实非标，业界第三方IT公司干也不好干（反而会干成开发外包公司）。

过去零售行业不听这个劝，后来受了自我研发的互联网零售企业的竞争教训，现在也纷纷成立大量研发团队开始自我研发，信息技术从非核心能力转变成为核心能力的定位。

我是相信一句话的：每个企业都会成为一个电子商务企业的。我是想不出来一个在1998年就在中关村开小门面的京东，如果没有自研IT，会不会成为如今的零售巨头、世界5

00强。我是想不出来如果美团、滴滴、携程没有自研IT，会不会就会死。我也想不出来Tesla这种造汽车的如果没有自研IT会不会死。

我看巨型央国企，纷纷成立独立科技公司，底层技术平台和云巨头合作、集团职能应用使用第三方IT公司标品，而具体业务应用，开始探索自我研发。这个模式就挺好。