数据猿报告解读:两个数据智能模型,帮助企业实现数字化转型

企业动态 数字化转型
正在进行数字化转型的企业,是数据智能厂商最主要的服务对象。能否实现数据赋能业务的目标,是检验数据智能行业价值的关键。

 

正在进行数字化转型的企业,是数据智能厂商最主要的服务对象。能否实现数据赋能业务的目标,是检验数据智能行业价值的关键。

这一篇文章中,我们介绍两个模型——“企业数字化程度评估模型”和“数据智能厂商能力评估模型”。其中,“企业数字化程度评估模型”帮助企业合理评估自身所处的数字化阶段,“数据智能厂商能力评估模型”则帮助企业进行数据智能厂商选型。

企业数字化程度评估模型

在数字化转型过程中,企业普遍面临没有合适的数据智能服务商、数据智能平台和工具,数据智能产品与企业的组织架构、业务流程、管理文化等不匹配。数据智能平台与企业业务“油水分离”,而不是“水乳交融”。此外,企业员工尤其是管理层的数据应用意识还不够强,对于数据价值的认知还比较浅,这些都严重阻碍了数据智能产品在企业当中的应用普及,进而延缓企业的数字化转型进程。

 

 

阻碍企业数字化进程的因素(数据来源:数据猿市场调研)

因此,企业要实现数字化转型,首先要建立全员数据应用意识,然后要将数据智能工具与企业的具体业务结合起来,具体来看,包括三个方面:

员工尤其是管理层的数据应用意识:企业数字化转型,并不是简单的部署一套软件,而是对企业全方位的数据赋能,是对企业的根本改变。所以,成功的数字化转型,首先管理层要有数据意识,认知要明确,要有足够的决心来推动这个事情。企业数字化是要付出一定的成本,承担一定风险的。如果战略决心和定力不够,企业的数字化转型进程,很可能会因为资金超预算、风险不可控等因素而中途放弃或者停滞。

数据智能产品与服务:数字化、智能化软硬件工具,也是企业能否成功转型的关键。虽然数据智能服务商很多,新技术、新产品层出不穷,但依然存在与企业需求不匹配的问题,优质数据智能服务商,是企业进行数字化转型的重要伙伴。

业务流程数字化改造:企业数字化、智能化,关键在于让数据赋能企业的业务和经营管理。如果只是为了数字化而数字化,不能将数字化工具深度嵌入企业的业务和管理流程中,那不但不能提升企业效能,反而会成为一种负担。

不同行业、不同企业,在数据应用意识、数据智能平台建设、业务流程的数字化改造三个方面,往往存在很大的差异。

数据猿基于上述三个方面,构建起“企业数字化程度评估模型”,通过对企业的综合评估,合理划分其所处的数字化发展阶段。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,可以将企业分为初级数字化、中级数字化和深度数字化阶段。

 

 

依据数据猿的市场调研,目前大部分企业还处在初级、中级数字化阶段,在部分领域开始实现数字化升级,实现了全面数字化的企业占比还很小。

 

 

企业数字化发展阶段(数据来源:数据猿市场调研)

从上面的分析可知,要提升企业的数字化水平,需要从数据应用意识、数据平台建设以及数据平台与业务的融合三个方面着手,逐步将企业的数字化程度从初级、中级推向高级阶段。

 

 

数据智能厂商能力评估模型

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。那么,企业在选择服务商的时候,如何对其能力进行评估呢?数据猿建立了一个“数据智能厂商能力评估模型”,列出厂商选型的评估指标体系,帮助企业从品牌实力、产品体系、行业方案、服务能力四个维度,来对数据智能厂商进行综合评估。

一个优秀的数据智能服务商,应该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。

在此基础上,数据智能产品体系,是选型的关键。在产品选择方面,产品体系的完备性、产品性能、功能丰富度是主要考虑因素。尤其是对大型企业而言,选择的数据智能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。

 

 

不同行业之间的业务存在很大差异,数字化程度不同,面临的现实挑战不同,其数字化需求也千差万别。比如:

政务数字化:政府数字化转型,需要将管理机制、政务流程与数据平台进行深度融合,以数据驱动流程优化。政府需要加强不同部门的数据融合,推进政府行政体制内部数据贯通,例如公民户籍、教育、就业、生育、医疗、婚姻等基本数据的融合统一,构建统一的数据标准,实现数据的有序流动,推动部门间的数据共享。

金融数字化:金融行业需要应对互联网金融带来的冲击,以数据智能改变传统信贷模式,下沉客户群体的精细化运营,重点在于智能营销、自动贷款审批、智能客服、开放银行、智能投顾、大数据风控、征信等应用场景;

工业数字化:工业领域由于设备多样,标准不一,数据采集和流通难度大。同时,业务复杂度高、特异性强,数据应用需要与业务深度绑定。工业企业的数字化、智能化,必须与业务高度融合,这就加大了数字化成本,如何实现产品标准化与业务多样性的平衡,成为关键。

因此,除了产品能力外,针对不同行业制定个性化解决方案的能力,也是企业选择数据智能厂商时的重要参考因素。

综上,企业要实现成功的数字化转型,需要对照“企业数字化程度评估模型”,从数据应用意识、数据工具平台建设情况、数据平台与业务的融合度等方面,来合理评估企业目前的数字化水平,了解自身所处的数字化阶段。然后,依据“数据智能厂商能力评估模型”,从品牌实力、产品、行业方案、服务能力等多个角度,来选择合适的数据智能服务商,作为自己数字化转型的可靠伙伴。

应该指出,企业的数字化转型是一个系统工程,需要管理层的战略远见,也需要全体员工的积极配合。数字化转型并不是一蹴而就的,但一旦完成数字化转型,企业将获得强大的竞争力,在数字化时代具备领先优势。

相关企业:字节跳动&火山引擎、网易数帆、亚信科技

【报告获取方式】关注“数据猿”微信公众号,后台回复关键词“数据智能报告”可免费下载完整高清版《2021中国数据智能产业发展报告》

责任编辑:赵立京 来源: 网络
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