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【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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