【附报告下载】两个数据智能模型，帮助企业实现数字化转型

两个数据智能模型分别为“企业数字化程度评估模型”和“数据智能厂商能力评估模型”，它们分别帮助企业评估自身数字化阶段和进行数据智能厂商选型，助力企业实现数字化转型。

一、企业数字化程度评估模型

• 模型构建背景

  企业数字化转型面临诸多问题，如没有合适的数据智能服务商、平台和工具，数据智能产品与企业组织架构、业务流程、管理文化不匹配，员工尤其是管理层数据应用意识不强，对数据价值认知较浅等，阻碍了数据智能产品的应用普及，延缓了企业数字化转型进程。

• 企业数字化转型的关键要素

  员工尤其是管理层的数据应用意识：数字化转型是对企业的全方位数据赋能和根本改变，管理层要有明确的数据意识和足够的决心来推动，因为企业数字化需要付出成本并承担一定风险，若战略决心和定力不够，进程可能中途放弃或停滞。

  数据智能产品与服务：数字化、智能化软硬件工具是企业成功转型的关键，优质的数据智能服务商是企业数字化转型的重要伙伴，但目前存在服务商与企业需求不匹配的问题。

  业务流程数字化改造：企业数字化、智能化的关键在于让数据赋能业务和经营管理，若数字化工具不能深度嵌入业务和管理流程，不仅不能提升效能，反而会成为负担。

• 模型维度与数字化阶段划分

  数据猿基于上述三个要素构建模型，依据管理层和员工的数据意识、数据智能工具与平台的建设情况、业务流程的数字化改造三个维度，将企业分为初级数字化、中级数字化和深度数字化阶段。

  

  根据数据猿的市场调研，目前大部分企业处于初级、中级数字化阶段，在部分领域开始实现数字化升级，全面数字化的企业占比较小。

  

• 提升企业数字化水平的方向

  要提升企业数字化水平，需从数据应用意识、数据平台建设以及数据平台与业务的融合三个方面着手，逐步将企业数字化程度从初级、中级推向高级阶段。

  

二、数据智能厂商能力评估模型

• 模型构建目的

  在数据智能平台建设方面，选择合适的服务商是成功的基础，该模型列出厂商选型的评估指标体系，帮助企业进行综合评估。

• 评估维度

  品牌实力：优秀的数据智能服务商应具备一定的品牌知名度，在行业内有良好的口碑，并具备业界领先的技术实力。

  产品体系：产品体系的完备性、产品性能、功能丰富度是产品选择的主要考虑因素，对于大型企业，服务商最好具备一站式产品与服务能力，能够提供综合性的数据平台。

  行业方案：不同行业业务差异大，数字化程度和需求不同，如政务数字化需要深度融合管理机制、政务流程与数据平台，加强部门数据融合；金融数字化要应对互联网金融冲击，改变传统信贷模式，重点在智能营销等应用场景；工业数字化因设备多样、业务复杂，需平衡产品标准化与业务多样性。因此，针对不同行业制定个性化解决方案的能力是选型的重要参考因素。

  服务能力：虽然文中未详细阐述服务能力的具体内容，但它是评估数据智能厂商能力的一个重要维度。

企业要实现成功的数字化转型，需对照“企业数字化程度评估模型”评估自身数字化水平，了解所处阶段，再依据“数据智能厂商能力评估模型”选择合适的服务商作为可靠伙伴。企业的数字化转型是系统工程，需要管理层的战略远见和全体员工的积极配合，虽非一蹴而就，但完成后企业将获得强大竞争力，在数字化时代具备领先优势。

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