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数字化成熟度评估模型.docx
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2023-05-05
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数字化成熟度评估模型
近两年数字化转型非常热,大家关注的问题都集中在:有哪些数字化转型的方法和技
术?企业如何成功实现数字化转型?数字化转型过程如何避免踩坑?数字化转型有没
有捷径?数字化转型到底该从哪里开始?……
说实话,这些问题根本没有答案。
虽然目前很多企业都已启动了数字化转型战略,但对大多数企业而言,数字化转
型都是“摸着石头过河”,根本没有可供借鉴的经验。即便是具有数据基因的科技
互联网巨头,他们也在谈数字化转型,也就是说科技公司也不能说自己是数字化
企业。而对于那些号称是成功转型的企业,其实也只是比其他企业多走了一步。
— 01 —
如何界定数字化转型是否成功?
麦肯锡的一份报告指出:企业数字化转型成功率仅为 20%。
也就是说,80%的企业数字化转型都失败了。
数字化转型成功或失败,不好界定!
如何定义数字化成功?可能不同的人会有不同的理解。
完成了数字化的绩效目标,算转型成功吗?即使没有建立数据思维、缺少数字文
化。
建立了数字化组织,配置了数字化人才,培育了数字化文化,算转型成功吗?即
使数字化战略目标没有实现。
搭建了数字化基础环境,使用了数字化技术(如云计算、大数据、AI 等),算转
型成功吗?即便业务决策用到了数据。
数字化成功或失败,不能从一个维度考量!
在笔者看来:企业数字化转型不是从 0 到 1,而是从 1 到 100。转型是一个过程,
场景从简单到复杂,应用从局部到广泛,持续优化、逐步成长。
也就是说,虽然不好界定数字化转型的成功或失败,但是数字化是有成长周期的,
是一个从萌芽,不断生长,不断成熟的过程。而企业数字化成熟度的评估,就是
帮助企业找到数字化到底位于何处,还有哪些不足,应该从哪里改进等问题的答
案。
— 02 —
CMMI 成熟度评估模型
提到“成熟度评估模型”,不得不提一下能力成熟度模型的鼻祖——CMM。可以
说,几乎所有成熟度模型都借鉴了 CMM 的思路,基本都是将所涉及的能力(例
如:软件能力、数据治理能力、数字化能力)划分为多个领域,每个领域又可以
划分多个子领域,每个子领域又可以分为多个评估指标。然后综合这些评标进行
评估,从而得到该领域的成熟度情况。而所谓成熟度就是几个可以逐步提升的等
级(CMM 示例),如下图所示:
能力成熟度模型集成(CMMI)
— 03—
DMM 数据管理能力成熟度等级
1. Performed(已执行级)
主要特点:数据作为项目实施的需求进行管理。
解读分析:这个阶段,企业和组织的数据管理过程是临时性的,主要在项目级别
执行。没有形成跨业务领域数据管理流程,数据管理过程是被动的,例如,对于
数据质量的修复。关于数据管理的基本改进可能存在,但改进尚未在企业或组织
范围内进行明确、宣贯和推广。
2. Managed(可管理级)
主要特点:企业意识到数据作为企业关键资产的重要性,局部实现了常态化管理。
解读分析:这个阶段,数据资产化的观念被企业或组织所认可,企业尝试并开展
了数据管理的相关工作。按照企业的目标制定了相关政策和执行过程,雇佣有专
业知识的数据管理人员来对数据进行管理,使得核心数据能够受控输出;数据管
理在企业局部范围开展,涉及部分业务部门或利益相关者;部分数据开始进行数
据的监控、控制和过程审查,估过程是否符合其数据管理的要求。
3. Defined (可定义级)
主要特点:数据在组织级被视为关键生产要素。
解读分析:随着时间的推移,数据已经被企业视为除了人员、资金和物资的第四
种生产要素。企业内部已经建立和改进了一些数据管理的流程,改进了数据质量。
根据企业的数据战略和指导方针,从一组标准的数据管理过程中能够定制满足企
业特定需求的数据管理方法,并赋以执行。
4. Measured (可度量级)
主要特点:数据被视为竞争优势的来源分析。
解读分析:这个阶段,企业已基本建立起可预测和度量数据的指标体系,以提升
数据质量。对不不同类别的数据启动有差异的管理流程,企业使用了元数据管理、
数据质量管理、主数据管理等应用,对数据的业务含义、业务规则、质量规则进
行了统一的描述,在公司范围内形成一致性的理解,并在整个数据的生命周期中
进行管理。
5. Optimized(优化管理级)
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jane9872
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