麦当劳：API-First构筑面向未来的数字化生态系统

公众号新闻

2023-05-19 13:05

麦当劳中国成为国内践行API-First理念的先行者。

封面来源｜视觉中国

价值并不需要来自创造新事物。

ChatGPT掀起AI浪潮后，在大语言模型的领域，数字巨头疯狂「内卷」，加上资本的助力催化，我们不难看到一个崭新的未来，将在整个社会重新展开，唤起对于商业新可能的无限畅想。

对于正在数字化转型道路上日夜兼程的企业而言，除了对AI的焦虑之外，需要认知的是：怎样的企业，才能在这样巨变来临前，面向未来，无往不利。

麦当劳中国给出的答案，是由内而外全面拥抱API数字化架构。

这听起来并不是一个新鲜的事物。正如麦肯锡此前在关于API报告中指出的，价值并不需要来自创造新事物。除了创造新事物，「企业完全可以使用API来改善功能，或向现有产品和服务添加新功能。」

麦当劳中国技术团队理解的趋势是：「大语言模型巨浪当下，以高规格显卡为生产力的通用大模型训练成本越来越高，然而随着成熟通用可商业化模型的推出，AI的使用门槛将极速降低。」

这对传统企业意味着什么？

当远在云端的机器学会推理，当一个一个商业场景面临重构，传统企业要做好的基本功便是将这样的能力引入自己的企业，让自己的业务与智能世界产生连接。与其焦虑于自己的企业不具备大模型的训练能力，不如厉兵秣马于自身的API建设。

这大概便是传统企业通往AI世界的钥匙。

API的建设并非技术实现的单一路径变化，更有企业数字化建设的理念转变。尤其对于传统行业而言，API-First理念将变得越来越重要。

作为餐饮行业数字化的标杆案例，麦当劳中国被誉为全球数字化程度最高的麦当劳。而其在数字化建设中对API-First理念的实践，又为传统企业提供了一条具有参考价值的路径。

建立数字化价值观：以客户为中心，用技术服务消费者

转型的前提，是摆脱思维定势的桎梏。

传统企业进行数字化建设，依旧无法绕开「买办式」交付型工作的传统IT思路。大量的精力消耗在采购寻源、价格谈判，以及防御式的证明上线项目满足业务方原始需求。

传统企业的数字化项目模式，需要投入的诸多成本暂且不提，项目实施往往需要半年甚至一年时间。通常上线时，市场环境已经发生变化，所交付的项目对实际业务的帮助已然不大。

当落后的工作方式无法给企业带来希望，数字化转型进入深水区便成为共识性话题。之所以是「深水区」，在于数字化手段作为企业发展外挂工具的方式，已经无法满足实际需要，需要向企业运转的更深处生长。

这意味着，数字化建设与企业的关系，由外挂向内生转变。数字化不仅是一次性的结果，更是企业内部长期生长的一部分。需要营养的输入，需要不停地新陈代谢来维持生命力。

难题就在于，如何构建一个能与业务运转共同新陈代谢、共生共荣的数字化载体？解题重任便落在企业中承载数字化需求的IT部门上。

在麦当劳中国的数字化实践中，一个明晰的节点是：以客户为中心，重塑数字化价值观。从架构方案本身出发，重新梳理数字化建设的必经之路，进而完成企业自身组织与观念的精进革新。

以麦当劳中国举例，企业数字化建设在IT部门与诸多部门的配合过程中，并非简单的需求与实施的上下游关系。IT部门重新建立了「以客户为中心」的使命导向，直接承担起系统架构与产品设计的责任，寻求全用户旅程的数字化体验解决之道。

这意味着IT部门的工作交付，并不以是否满足具体的业务部门需求为终点，而是参与在用技术驱动生意增长的第一线。在这样的变化之下，IT部门本身对于数字化的理解，在麦当劳中国内部快速进化。

这一理解，升华了麦当劳中国本身对数字化的认知解读。在麦当劳中国的视野中，数字化建设本身即是企业资产的一部分。无论是自有App、小程序，还是遍布线下门店的餐厅管理系统。

基于这样的认知，更进一步的，在麦当劳IT部门看来，这些用户看得见，摸的着的应用和系统，本质上都可以纳入企业的有形资产。「相较于这些有形资产，我们认为，支持我们快速搭建带用户界面的应用系统的底层API，这类没有用户界面的无形系统资产价值更大。」麦当劳中国向36氪表示。

这或许也解释了，麦当劳中国缘何会成为国内践行API-First理念的先行者。

API-First：面向未来的数字底座

API本身并不神秘。但在传统企业的数字化进程中，往往只重视有形的应用系统建设，由于缺乏深层次的系统架构理解，API的建设并不得到重视。

然而，当数字化成为一种生活的方式，用户的需求已经不满足于简单的功能服务，更需要从自身旅程出发，在随时随地可以使用的设备都能完成一些数字化交互，而这些交互的过程整合在一起，才是用户的完整数字体验。

对于企业而言，这无疑需要一个经过顶层整体设计的数字底座。

从2015年开始，API的概念逐渐从IT领域向企业治理领域破圈，Gartner 也宣告了「API 经济」的到来。发展至今，API承载超过83%的互联网流量服务。与之伴生的「API-First」，顺势成为一种技术热词，被许多人挂在嘴边却又不解其意。

没有API的企业，几乎可以说是自绝于现代商业社会。本质上，API-First是一种以 API 为中心的软件设计方法。常见的实现方法，是通过标准化的API通用规范，使得应用程序在开发过程中变得如同堆积木般模块化、可重用、可扩展。

对比来看，可以称为「Code first」的传统开发过程，API是在应用完成后的扫尾补足。若是应用程序本身没有拥有使API便捷访问的结构，带来的是实际业务效率降低，与应用程序需要重新迭代的反复劳动。

整体来看，API-First，不仅解耦了系统开发和元数据治理，还解耦了流程再造和应用程序开发。在将服务能力拆解成微服务的过程中，同步消除业务开发对IT平台建设的依赖。而麦当劳中国的实践，或许为传统企业正确认识API-First乃至于认识数字化建设理念，提供了一个参考样本。

图片来源：麦当劳中国

对于传统企业不同业务线而言，此前各自的数字化尝试大多「各自为营」，并无统一标准，无论是系统稳定性或是研发效能都存在问题。一个个的数据孤岛更是把用户体验和效率推向深渊。

作为一个存在多年的概念，很多企业里并非没有API，而是缺乏规范设计的API，让「对话」需要IT人员重新翻译。举个例子，即使是麦当劳建设API的早期，同样存在这一问题。

仅优惠券一个功能，就存在不同系统提供的不同规格接口。背后的逻辑是，IT部门响应业务需求，「定制」生产，再逐渐打补丁。这导致接口在通行前都需要回归到人与人之间的低效沟通。

为此，麦当劳在2020年启动新一代系统架构设计的时候，就提前规划和引入了API平台的概念，后续甚至专项建立API治理中心，麦当劳中国严格定义了对象领域。

图片来源：麦当劳中国

按照对象领域进行数字化搭建，主数据的治理，API通讯的治理一并都在项目初期就做了规划。这些标准化的API，带动背后的数据流动，就像是流通在一个生态系统里的空气和雨水。

通过API生态的建设，一方面，带来企业内部数字化交付效能的极大提升，大量的应用系统只需要重新再组合一些存量的API接口就可以实现；

另一方面，对于IT部门而言，研发效能、可维护性、交付质量，都在不同程度上得到提升。IT部门的支撑能力明显提升所带来的，是让「排期」释放成为业务创新尝试的技术支撑，进一步加码了技术驱动业务的进展。

具体来看，规范化、契约化的API标准成为团队协作之间的通行语言，大幅度提升了开发团队研发效率。而对于后端应用程序的迭代方式，也从线性转向并行，不再对依赖API提供服务的团队造成影响。

与此同时，以API为中心的理念，又确保应用程序与API从准备部署到生产之前，就能满足与安全与合规要求。

Gartner将应用可观测性（Applied Observability）列入2023年十大战略技术趋势的判断。谷歌曾对可观测性的核心价值有过一个简单表述，即快速排障（troubleshooting）。API治理，又以前后端全链路的情况变得可视化，又与这一趋势完美匹配。

其次，API互联互通的价值，本该是改变向合作伙伴交付数字化产品和服务的模式，从而获得更广远的商业协作。量变引起质变。内部API生态的蓬勃发展，自然催生了企业与外部合作伙伴连接的诉求。

自2021年10月，麦当劳上线了B2B平台，通过搭建OpenAPI生态系统的方式，麦当劳能为商户提供标准化商品、订单、会员等能力，且所有生态渠道共享，不同能力只需开发一次，后续统一维护，极大降低成本。

图片来源：麦当劳中国

商户在完成入驻申请后，即可自行对接，无需依赖麦当劳IT团队额外开发。对于业务团队来说，将内部渠道对接的项目管理，从一个一个渠道的串行对接转向审核式的并行对接，效率大幅提升，项目周期也从以年、月计算周期缩短至以周计。目前，麦当劳已与包括银行、三方平台在内的上百家企业达成长期合作。

图片来源：麦当劳中国

再回过头看，企业走向数字化，本身就是一个从封闭走向开放的过程，通过一个稳定的平台，长期积累海量的结构化数据，产生商业洞察，甚至形成新的商业模式。

麦当劳的数字实践，为更多传统企业提供了一条能够稳步对接未来的可行路径，用实际可执行的API生态，为自身线下场景生意递上遁入数字世界的梯子。

传统企业想要搭上AI革命快车的最佳方式，或许就落在API上。生成式AI的能力差异性在于，能够将复杂场景分解成一步步执行工序，并完成渗入。

图片来源：麦当劳中国

从实际商业应用出发，企业将API生态打造为自身的数字基石，打造足够的深度、高度与广度，使得每一个业务能够被拆为可被AI调用的「工序」，从而实现AI对企业完成业务场景的重组，在即将降临的AI时代中完成进化。

在拥有足够发展强度的API生态后，即使ChatGPT为代表的AI带来了生产方式与交互方式的改变，企业也有足够的系统韧性、可扩展性和数据资产，来承接下一波人工智能技术发展带来的红利。

一个底座已经建立，物种进化的路径也已明晰。

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来源: qq

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