企業架構(EA)是規劃和實施企業結構、行為、價值主張和目的設計變更的關鍵推動因素。適應性是指處理變化以實現所需效率和創新的能力。效率是指企業的持續和改進。創新是指企業不斷成長和變革。在當前數字化的背景下，適應可以指使用數據、分析、人工智能(AI)、機器學習(ML)、區塊鏈、云、物聯網(IoT)、移動和機器人技術來支持自適應數字企業。傳統的緩慢而繁重的文檔驅動的EA實踐受到快節奏的數字化適應和決策信息需求的挑戰。此外，雖然EA可用于數字化計劃，但考慮改變EA實踐以構建數字化智能企業也很重要。本文討論了自適應企業架構即信息(AEAI)，以支持適應決策和行動，以實現所需的效率和創新（結果和影響）。通過信息驅動的AEAI方法使用數據、分析和智能(AI/ML)來構建智能企業。

作為信息的自適應企業架構

AEAI被組織為六個交互的架構信息層或域：交互、人、技術、設施、環境和安全。可以根據需要定義附加層，以滿足決策的特定信息需求。交互層指定有關人、技術、設施和環境元素之間交互的信息和決策。以人為中心的層指定了業務、信息、社交和專業架構元素以及相關信息和決策。技術中心層指定有關應用程序、數據、平臺和基礎設施元素的信息和決策。設施中心層指定有關空間、能源、HVAC（供暖、通風和空調）和FHS（消防、健康和安全）等要素的信息和決策。以環境為中心的層指定有關政治、經濟、社會、技術、環境和法律要素的信息和決策。安全性是一個總體層，它將AEAI元素視為資產（架構信息作為資產），并重點關注其基于資產價值和風險的彈性。

AEAI專注于信息驅動的能力，能夠跨層持續掃描和感知內部和外部環境架構，以獲取有關已知和未知事件（復雜事件處理）、變化或中斷的數據，解釋和分析收集到的數據，并做出決策和響應基于對預期和意外變化的直覺和理由進行適應。這引起了我們對AEAI方法中數據決策這一主題的關注。

數據到決策價值鏈

AEAI方法需要建立AEA（Adaptive Enterprise Architecture）信息結構(AIF)或企業知識圖。AIF提供對來自不同來源和存儲庫的AEA原始數據的集成訪問。可以通過AIF從不同來源搜索和發現（掃描和感知AEA數據）。可以使用數據分析和情報功能來處理（解釋和分析）AEA數據，以獲得可操作的信息。AEA信息可用于做出明智的適應決策（決定和響應）。這創建了一個從數據到決策的價值鏈。總之，AEA數據被轉換為信息，然后AEA信息被用于決策。

決策可以包含其他幾個要素，AEA信息只是決策的六個關鍵要素之一：

1.決策者

2.一個框架

3.可供選擇的替代方案

4.優先排序

5.信息

6.做出決定的邏輯

信息（數據、分析）以及其他決策元素可以嵌入到AEA中，以將AEAI定義為決策支持系統。

數據

可以創建架構數據模型來指定架構數據。它可以包括元素或實體，包括內容和文檔及其關系。實體及其關系都具有專有性或屬性。元素、關系和屬性屬于特定的類或類型。此外，數據可以具有不同的特征，例如多樣性、速度、數量、價值和準確性。

信息

有不同類型的數據分析和智能模型可以將數據處理為有用的信息。我們可以生成架構數據的描述性、診斷性、預測性和規范性模型。此外，我們可以使用人工智能/機器學習。

決定

該信息可以用作做出決策的適應過程的輸入。在這里，我們可以使用決策表、樹、矩陣和圖表來做出所需行動和績效結果的決策。

結論

EA通常被認為是一種需要大量文檔的實踐。本文概述了《自適應企業架構作為信息：構建智能企業》一書中的信息驅動的AEAI方法。這為提供架構信息以做出適應決策提供了新的視角。它還指出數據、分析、情報和決策模型是數據到決策價值鏈的一部分。