数字化时代，企业数据治理成熟度如何建设

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。

数据治理的成熟度评估模型

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：

其实，之所以分享数据治理成熟度模型，是因为在笔者看来所有的成熟度评估的套路都是一样的，掌握了数据治理能力成熟的评估，则会更加容易理解数字化转型成熟度模型。

基础设施云化：构建企业的”数智大脑”是企业数智化转型的重要方向。基于复杂智能算法的推荐、预测、决策等结果，企业在系统层级直接采取相应行动并根据数据不断的完善和补充。企业的智能化场景会日益丰富，智能化决策通过对大数据进行不断的训练与学习，从而做出更加智能的决策，形成良性的学习反馈闭环，最终帮助企业实现全链路的高效决策。

消费品生态全链路数智化转型框架

触点数字化：企业在数智化时代需要启动和激活数据的商业价值，充分挖掘自身高价值的“小数据”并充分结合生态的“大数据”，实现数据驱动业务，进而形成分析和洞察驱动型的企业文化。通过完善的数据体系，数智化企业可以利用数据洞察赋能企业的全价值链，为企业的员工和合作伙伴提供运营指导，实现降本增效，同时，提高合作伙伴之间协同效率，改善消费者体验。

业务在线化：企业通过业务能力服务化的方式帮助企业完成业务流程的数字化和业务价值的提升。一方面，企业需要快速响应来自各触点的变化，对业务流程进行重塑与优化，实现组织沟通与协同的效率提升；另一方面，为了应对日益复杂的业务场景与需求，企业需要对全链路数字化业务系统进行升级，通过不断的业务服务重构来实现业务共享和创新，促进生态之间的开放与协同。

运营数据化：企业借助AIOT、移动互联网等技术，保持与消费者、员工、商品、合作伙伴等全链路的连接。触点数字化反映了企业数智化转型过程中，企业与各方交互触点数智化水平的成熟度。数智化的触点主要通过各个触点的数字化、移动化、智能化达到多维度的消费者行为感知、员工和组织感知、商品状态感知、合作伙伴和生态感知，使得企业在全链路保持连接和数据获取能力。

决策智能化：基础设施云化程度反映了企业数智化转型的基本技术能力。云计算除了为企业数智化转型提供了算力基础外，还涵盖到支撑企业智能运算的算法模型能力、数据存储能力、数据之间传输的网络连通能力、敏感数据的安全能力以及对数据实时和离线处理的能力等。此外，企业同样需要一个敏捷的、连续稳定的、成本优化的、安全和风险可控的智能运算环境。

企业数字化成熟度评估架构

1. 数字化战略：从企业的战略规划和投资等角度，衡量企业推行数字化的决心和力度;
2. 数字化业务应用：从各个业务条线最终使用数字化的深浅程度，来衡量企业数字化转型的成果。业务条线包括衡量价值链环节的研发、采购、生产、营销、客服等，也包括内部管理条线，如战略、人力、财务、IT等；

1. 数字化技术能力：是否具备先进的、支撑企业未来数字化应用的IT架构的，以及相应的技术组织能力，比如新技术人员、数字技术、组织结构和运作方式等；
2. 数据能力：企业能够应用数据分析进行业务决策的程度，包括数据可得性以及数据分析能力两个方面。打造强有力的数据能力涉及数据战略、数据架构、数据治理、数据安全、人员技能等多个方面；
3. 数字组织能力：企业采取怎样的组织机制/流程/文化/员工技能等，来支持企业数字化转型和运营工作；
4. 变革管理：企业推进数字化转型的机制是否成熟，比如数字化治理模式、变革管理人员技能等。

企业数字化转型是一个从1到100的持续过程，这个过程必然会经历从起步到成熟等多个阶段。

数字化能力成熟度评估，将有助于帮助企业厘清当前所处的数字化位置，并对数字化转型的路径有个清晰的认知，为后续制定适合企业的数字化转型战略和可行的行动计划提供参考和决策依据。

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