1.1.5　判断企业的数字化程度

许多企业认为在业务中加入人工智能、数字中台等数字化工具就可以加速自身的数字化转型进程，但实际上，企业的数字化程度不在于这些工具的使用情况，而在于数据发挥的作用。企业可以利用数字化MAX成熟度模型判断企业的数字化程度，从而制定最合适的数字化转型方案。该模型将企业分为6个级别。

1．第0级

第0级企业即没有使用数据分析工具，也没有将数据应用于企业的日常运营工作中的企业。这类企业完全没有认识到数据的重要性，通常由管理层根据经验直接下达决策。

2．第1级

第1级企业即主要使用Excel进行数据的存储和分析的企业。这类企业进行数据分析的频率较低，处理的数据少且零散，由此得到的分析结果也相对片面，无法为上层决策提供帮助，也无法为企业的数据体系提供支撑。

3．第2级

第2级企业即已经建立起专业的数据分析部门的企业。这类企业会使用BI分析工具辅助管理层进行决策，数据分析的方法也更具规模、更成体系。但由于BI分析工具有技术门槛，其使用者几乎只有技术人员，因此其无法全面覆盖企业的各项业务，也无法实时响应业务人员的需求。

4．第3级

第3级企业即可以系统地进行数据应用，利用数据分析的结果支撑自身业务的企业。这类企业已经搭建起较为完善的数据分析体系，组建了专业的数据分析团队，可以为企业解决一些数据问题。但其数据化运营成本过高，因此要想实现全面数据化运营的难度较大。

当企业的数字化水平达到第3级时，需要处理的数据出现大幅增长，对数据进行治理就显得格外重要。数据的整合、维护、业务赋能等环节需要多个部门配合完成，其运作逻辑如图1-2所示。

我们不难发现，在这个过程中，业务人员只需提出业务需求，模型建立、代码实现、运行检验的过程都需要由技术人员完成，这会严重损耗他们的精力，阻碍产品研发的进程。同时，由于数据分析的结果并未应用于企业的核心业务中，数据的使用程度不深，这也会对企业的数字化转型进程造成阻碍。

5．第4级

第4级企业即围绕企业的核心业务进行运营，能够利用数据为业务赋能的企业。这类企业通过将自身的数据资产进行沉淀，实现了数据的良性循环，构建了较为完整的数据中台。业务人员可以利用这些数据及工具自主完成80%的业务需求，如图1-3所示。

数据中台的构建还加快了企业内部的数据、模型、算法等资料的共享进程，极大地提升了数据的传输效率，使得每个部门都可以随时调用需求数据。业务人员可以直接将数据资料上传至BI分析工具并获得分析结果，这极大地减轻了技术人员的工作压力，使他们将精力集中于对数据资产的梳理上，从而建立企业的盈利增长点，加速企业的数字化进程。

6．第5级

第5级企业即能够利用数据实现业务的创新与变革的企业。这类企业已经实现了数据资产的沉淀，将企业内外部的数据链打通，据此制定先进、完善的数据战略，利用数据驱动自身发展。

企业发展到第5级时，便能够将自主研发的算法、模型、程序等转化为自身的数据资产，形成独有的数据生态，使每位员工都可以快速获取需求数据。同时，企业的数据运营思路、数据人才的培训体系也趋于完善，能为企业发展提供源源不断的力量。

我们可以根据这个模型判断企业的数字化水平，了解企业的数字化劣势，明确数字化建设的重点及难点，制定最合适的数字化转型方案，使企业快速实现数字化转型。