1.4.2 数字化工程实施的核心要素

根据对各大企业数字化能力的分析和研究，结合对数字化转型实践的总结提炼，本书总结出数字化工程实施需要考虑的核心要素，如图1-5所示。企业可以以此作为对照，对自身的能力进行分析和定位。

图1-5 数字化工程实施需要考虑的核心要素

数字化过程实施需要合适的基础，企业可以借助成熟度模型进行测评。企业是否适合开展数字化工程建设？发展到什么级别的企业可以通过合适的数字化工程进行数字化转型？回答这两个问题前，我们需要明白，数据及技术工具并不能代表数字化运营程度，如运用Excel不能代表数字化运营程度低，运用大数据、商业智能（Business Intelligence，BI）、中台等工具也并不能代表数字化运营程度高。

企业开展数字化转型，首先可以参考相应的成熟度模型进行自我评估，然后制定符合自身需求的数字化转型方案。成熟度模型包括两个方面的测评：

（1）数字化的基本级别测评。成熟度模型将企业数字化程度设为0～5级共6个级别。0级代表未应用数据，完全依靠负责人主观决策；1级代表采用Excel存储和分析数据，数据文件零散，数据量小；2级代表依赖技术部门进行数据分析；3级代表以技术为中心，系统性地应用数据，利用数据支撑业务；4级代表以业务为中心的数据化运营，数据赋能业务；5级代表数据引领业务，赋能业务创新和变革。

（2）数字化运营级别测评。数字化运营级别测评可以从多个角度对企业数字化水平进行评估，包括但不限于以下几个方面：

1）战略与规划。评估企业是否制定了明确的数字化战略和规划，是否根据业务需求制定了相应的数字化转型目标；考察企业在数字化战略和规划方面的落实情况，如是否有明确的目标和路线图，是否有专门的数字化团队负责执行。

2）技术基础设施，即评估企业数字化基础设施的完备性和先进程度；考察企业是否有稳定可靠的网络和服务器设备，是否有足够的存储容量和计算能力来支持数字化运营需求的实现；评估企业是否采用新兴的数字化技术，如云计算、大数据分析和人工智能等，以提升运营效率和创新能力。

3）数据管理和分析能力。评估企业是否能够有效地收集、整合和管理大量的数据，通过数据分析和挖掘来进行洞察，并以此为基础做出决策。

4）业务流程自动化和集成。评估企业是否已经实现了关键业务流程的自动化和集成，能够通过应用软件和系统的协同，提高运营效率和客户服务质量。

5）数字化创新能力。评估企业在创新方面的能力，包括推出新产品、服务和解决方案的能力，以及应对市场变化和竞争压力的能力。

6）客户体验和数字化营销。评估企业在数字化营销和客户体验方面的能力，包括通过网站、社交媒体、移动应用等渠道与客户互动和建立关系的能力。

7）人员技能与培训。评估企业人员在数字化领域的技能和知识水平，包括培训和发展计划，以保证员工能够满足数字化转型的技能要求。

8）数据安全与隐私保护。评估企业在数据安全与隐私保护方面的能力，包括对数据进行备份和恢复的能力，网络安全措施的落实情况，以及是否符合相关的法律法规和隐私保护规定。

9）合作伙伴关系和生态系统建设。评估企业与合作伙伴之间的合作关系和生态系统建设情况，包括与供应商、客户、科研机构和创新企业等的合作关系，以及是否能够共享资源和实现优势互补。

10）组织文化和变革管理。评估企业的组织文化是否有利于数字化转型，包括是否有开放和创新的文化氛围，能否成功管理与数字化转型相关的变革过程。通过对上述多个方面的评估，企业可以全面了解自身的数字化水平，并根据评估结果确定数字化转型的必要性。