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。
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