“十四五”規劃綱要将“加快數字化發展，建設數字中國”作為獨立篇章，彰顯了我國推進數字強國建設的決心。在席卷全球的數字化浪潮下，各行業紛紛擁抱數字化轉型，期望通過數字化轉型降本增效，提高産品質量，改善用戶體驗，進而提供更有價值的産品和服務。

但數字化轉型是一個過程，場景從簡單到複雜，應用從局部到廣泛，這個過程必然會經曆從起步到成熟等多個階段。那麼如何進行數字化轉型成熟度評估是數字化轉型應用促進工作的下一步要點。

企業數字化轉型成熟度評估，一方面可以幫助企業全面評估自身數字化轉型的程度，明确已經具備的數字能力和所處的階段；另一方面也能在同一标準下，與同類标杆企業對比，明确自身轉型的進展，找到自己的優勢與不足，為未來數字化發展計劃的制定提供一些參考。今天小億就來說說與企業數字化成熟度評估相關的知識。

一、什麼是數字化成熟度？

數字化成熟度最重要的一個方面是擁有能夠快速、輕松地适應技術和消費者行為變化的能力。例如，數字原生組織必須學會敏捷，以便在數字世界中生産和發展。像谷歌、亞馬遜和Facebook這樣的組織能夠快速創造新産品和服務，并經常在此過程中颠覆傳統行業。數字化成熟的其他标志還包括數據驅動、利用技術推動創新以及強大的數字文化。

對于較老的組織來說，數字化成熟度意味着有意識地努力擺脫遺留系統和流程，擁抱新的技術和工作方式。特别是對于保險業和銀行業，數字化成熟度意味着能夠為客戶提供既方便又安全的數字化體驗。這意味着擁有強大的數字基礎，包括高效的數字流程和技術，以及可靠的安全措施。

在這方面，數字領先者和數字落後者之間的差距将越來越大。數字領先者正在利用數字技術和渠道來進一步推動商業價值發展，而數字落後者還在努力追趕，或者在某些情況下，仍在使用過時的技術與客戶交互。

二、開展數字化成熟度評估的好處

數字化能力成熟度評估，将有助于幫助企業厘清當前所處的數字化位置，并對數字化轉型的路徑有個清晰的認知，為後續制定适合企業的數字化轉型戰略和可行的行動計劃提供參考和決策依據。

落到數據層面，數據管理能力成熟度模型是數據管理和應用的重要基礎，對于企業數據管理能力的提升具有重要意義。通過數據管理能力成熟度評價模型的建立，可以在以下幾個方面對于企業的數據管理提供幫助

（1）規範和标準化企業數據管理方面的專業術語

（2）規範和标準化企業數據管理方面職能域的劃分

（3）明确數據管理方面相關的工具集、技能集

（4）幫助企業準确評估目前的現狀、差距和發展方向

（5）幫助企業理解數據治理的組織架構需求

（6）建立數據管理方面相關的最佳實踐

三、數字化成熟度的4個階段

1.意識階段：此階段的組織意識到數字世界及其帶來的機遇和威脅。他們可能有一些數字化計劃，但尚未完全集成到業務中。

2.采用階段：在這個階段，組織已經接受了數字技術，并充分發揮了它的潛力。他們已經将數字化整合到他們的業務流程中，并看到了成效。

3.轉型階段：在這個階段，數字化已經改造了組織。它不再是一個獨立的實體，而是企業運營的一個組成部分。

4.領導力階段：這個階段的組織是數字化的領導者。他們為數字化轉型設定了标準，并不斷創新以保持領先地位。

數字化成熟度的每個階段都有其獨特的挑戰和機遇，需要采取不同的行動和投資方案。組織必須仔細評估他們自己的數字化成熟度，以确定他們需要采取什麼行動來進入下一階段。對于任何希望在數字時代保持競争力的企業來說，清楚地了解數字化成熟度至關重要。

四、如何評估企業的數字化成熟度

1.評估企業所提供的數字客戶體驗

這意味着客觀地衡量貴企業的全渠道計劃在吸引和留住客戶方面的表現。這包括從最終用戶的角度衡量端到端性能，例如應用的可用性、響應能力或延遲、所部署個性化和機器學習功能的有效性以及應用基礎架構管理和應用監控流程的自動化水平。

2.評估企業開發人員的經驗及其向市場快速交付新應用功能和數字化體驗的能力

企業可通過自動化以及與開發人員首選工具的集成，顯著提高開發人員的工作效率。最成熟的數字化企業往往擁有強大的測試自動化實踐和能力，實現了應用的生産部署自動化，并有着完善的工作流和工具将策略緊密貫徹到開發人員的日常工作中。

3.深入研究底層技術架構及其如何幫助企業更敏捷、靈活地響應客戶和市場需求

篩選幾項對公司重要的數字化體驗，并完成将這些體驗交付給最終用戶所涉及的各項技術的端到端映射通常大有幫助。企業往往太專注于為最終用戶提供新的業務邏輯和特性，以至于過度建設用于擴展交付規模的技術能力，而錯過了集成、協調和簡化的機會。這就需要企業反思：技術架構能否反映業務優先級，可以在哪些地方對技術和工具進行整合和合理化，并簡化操作。

4.評估企業的運營模式，包括技能集、實踐、流程和文化

這包括評估企業是否有合适的資源和能力來執行數字計劃，企業的文化和實踐能否有效地支持适當規模的應用交付，以及治理流程能否妥善管理風險敞口。此類評估會給不同的企業帶來不同的成效。有些企業可能會決定通過更深入地研究組織架構來識别阻礙效率的“孤島”，并确定可如何優化這些“孤島”。有些企業可能會發現需要通過培訓計劃或招聘來彌補技能缺口。還有一些企業可能會發現他們需要解決技術架構問題，以更好地匹配他們現有的應用組合，或開拓增長空間。

五、2種數字化成熟度模型

1.DCMM數據管理能力成熟度評估模型

DCMM模型，按照組織、制度、流程、技術對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大過程域，即：數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量管理、數據标準、數據生命周期。這八個過程域共包含28個過程項，441項評價指标。

DCMM的能力等級劃分

DCMM模型将組織的數據能力成熟度劃分為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級共5個發展等級，幫助組織進行數據管理能力成熟度的評價。

DCMM與國外的數據管理能力成熟度模型相比，DCMM是具有中國特色的數據管理模型。

DCMM建設概念圖

如果你的企業要做DCMM評估，可以找國家工業信息安全發展研究中心，是全國僅有的6家擁有DCMM評估資質的單位。

2.企業IT數字化能力和運營效果成熟度模型（IOMM）

針對不同行業數字化轉型的需求，中國信通院雲大所推出了企業數字化轉型IOMM（Enterprise Digital Infrastructure Operation Maturity Module）标準，其中I代表數字基礎設施，是标準的第一部分；O代表企業整體經營，是标準的第二部分。

目前發布的是标準的第一部分，《企業數字基礎設施雲化管理和服務運營能力成熟度模型》，共分為五類能力成熟度階段，分别是基礎保障類、業務支撐類、平台服務類、客戶運營類和創新引領類，每個類别都有合理的階段和适用單位，将對相應階段的能力進行評估定位水平，并以價值分數進行效果驗證。

IOMM标準體系針對不同行業、不同規模企業制定面向平台IT和業務IT的五類成熟度，每個類别都對相應能力進行評估，定位水平，并以價值分數進行效果驗證。适用于企業數字化轉型發展過程中的相關領導者和相關人員，梳理、定位自身數字化轉型能力水平，計劃未來發展方向。IOMM整體框架包括兩大領域、四大象限、六大能力、六大價值，從能力和價值角度全面衡量企業數字基礎設施建設的能力和體現出的價值。

六、數字化成熟度評估常見的錯誤

1.沒有選擇合适的參與者

這個錯誤很普遍，組織中計劃數字成熟度評估的人員通常很難選取到最合适的參與者，但這是成功評估的關鍵因素。合适的參與者涵蓋了不同的業務領域和級别，因此代表了組織的廣泛領域，未經适當挑選的參與者可能不具備專家知識的深度或最高管理層的權力。

2.組織内缺乏足夠溝通

假定是在數字成熟度研讨會的最後一天，與會者就轉型路線圖和下一步達成一緻，但這是評估的最後一天嗎？絕對不是。進行數字化成熟度評估時的另一個常見錯誤是研讨會結束後缺乏溝通，而恰當的做法應該是将結果傳達到組織中，讓所有員工都參與到這一轉變過程中，并從長遠角度改變他們的心态和行為，隻有真實的通信才有能力可持續地實施數字化轉型措施。

3.缺乏短期階段性勝利目标

數字化成熟度研讨會的結果之一是确定優化潛力，并為組織的數字化轉型制定具體措施。這種轉型路線圖不僅包括這些跨核心職能部門的中期或長期改進活動，還包括對階段性勝利的戰略定義。在進行數字化成熟度評估時，不确定短期内的速戰速決是另一個常見的錯誤。

在已經成功地完成了整個評估之後，管理層對組織的現狀和未來狀況有了深入的了解，并且能知道如何為漫長的轉型之旅所采取的措施。但是短期的措施，或者階段性的成功，會帶來一種瞬間的改變感，證明計劃到目前位置前進想方向是正确的，能夠為後續的數字化轉型成功能增強信心。然而階段性的勝利隻是成功轉型過程中的關鍵一步，在制定和執行計劃時依然需要謹慎和全面考慮。

七、小結

企業數字化轉型發展是一個複雜而長期的過程，數字化是最大的信息化發展曆程中的全新階段，現階段我們之所以強調數字化，是因為雲計算、大數據、5G、人工智能等新技術帶來企業生産力和生産要素的變革。

企業數字化是企業與數字技術全面融合，提升效率的經濟轉型過程，即利用數字化雲平台能力，支撐企業各要素、各環節協同高效創新，推送技術、業務、人才、資本等要素資源優化配置，通過數據價值化驅動業務流程、模式創新，從而提高企業經濟效益。

因此在此過程中，企業需要時刻了解自己所處的位置和前行的方向，即做好數字化成熟度評估模型。近年來，由于大數據熱潮的興起，世界各國對數據的重視度越來越高，很多企事業單位已經把數據管理和應用當做一個獨立的專業來對待。為此，如何準确評估各個企事業單位的數據能力成熟度就成為數據管理者關注的焦點之一。

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