企業數字化轉型規劃模型研究

張志亮 張九麗 楊自誠 喬玉

摘要：本文在數字化轉型規劃實踐的基礎上，結合現有數字化成熟度模型和數字化轉型發展方向，通過大量的實踐數據總結、分析、研究，形成較為切合企業數字化轉型實際的數字化轉型規劃模型，以有效支撐數字化轉型規劃業務的開展。本文主要從業務數據化到數據業務化兩個維度、數據分析的四個階段、信息化及數字化發展的六個等級、數字化轉型六個層面等方面進行分析和研究，總結出一套為企業數字化轉型規劃的開展提供強有力支撐的數字化轉型總體規劃模型（DSLR）。

關鍵詞：數字化規劃模型；數字化轉型；業務數據化；數據業務化；數據分析

引言

產業數字化逐步成為發展大趨勢，數字化服務的行業需求市場空間廣闊。數字經濟成為企業數字化發展的驅動力，我國企業使用數字化系統的趨勢愈發顯著。成功的數字化轉型必須具有清晰明確的戰略規劃和契合的規劃模型，并有效實施轉型行動。同時，數字化轉型是長期過程，需要不斷試錯才能達到較為理想的效果。但是，一定要保持堅定的方向，這需要在進行深度的可行性分析后，制定出行動計劃和方向，并堅持實施下去。契合的數字化規劃模型是數字化轉型的總體指導和有效方向支撐。

1. 企業數字化轉型模型現狀分析

企業數字化轉型需求越來越強烈，相應的數字化轉型模型也應運而生。下面主要從信通院、國有企業、賽迪智庫和中關村聯盟等數字化轉型模型來簡要分析模型現狀。

1.1 中國信通院發布的數字化轉型模型（IOMM模型）

參考中國信息通信研究院發布的IOMM成熟度模型，該能力成熟度模型IOMM標準分五個階段：基礎保障、業務支撐、平臺服務、客戶運營、創新引領。整體框架還包括兩大領域、四大象限、六大能力、六大價值，從能力和價值兩個角度全面衡量數字基礎設施的能力和體現的價值[1]。

1.2 國有企業全鏈路數字化轉型白皮書中的五化能力評估模型

國企數字化轉型能力評估模型主要包括運營數字化、決策智能、業務在線、觸點數字化、基礎設施云化，從數智大腦、數據運營、全程在線、關聯交互、基礎設施等五個層面進行了數字化轉型的五化模型分析。

1.3 《國有企業數字化轉型橙皮書（2021）》中的六化模型

國有企業數字化轉型的橙皮書中主要從產品、制造、營銷、服務、管理、平臺六個方面的數字化，進行了數字化轉型的全面闡述。

1.4 賽迪智庫的六化模型

賽迪智庫主要從設施數字化、資源數字化、要素數字化、業務數字化、戰略數字化、數字化效益六個層面進行了數字化轉型的全面闡述。具體的實現主要表現在平臺支撐（“上云”）、數據驅動（“用數”）、智能主導（“賦智”）三個方面。

1.5 中關村發展聯盟數字化轉型成熟度模型

中關村發展聯盟數字化轉型成熟度模型由成熟度等級、成熟度水平檔次和評價域構成，主要從發展戰略、新型能力、系統性的解決方案、治理體系、業務創新轉型等五個評價領域及其對應的22個子域，進行數字化轉型的全面闡述。成熟度等級按照規范級、場景級、領域級、平臺級、生態級等五個等級進行了劃分[2]，并從轉型深度和轉型廣度將其細分為十個水平檔次。

2. 數字化轉型規劃模型研究

依據上述模型現狀，結合規劃實際，下面主要從業務數據化到數據業務化兩個維度、數據分析的四個階段、信息化及數字化發展的六個等級、數字化轉型六個層面等方面進行分析和研究，總結出一套為企業數字化轉型規劃的開展提供強有力支撐的數字化轉型總體規劃模型（DSLR）。

2.1 從業務數據化到數據業務化兩個維度

2.1.1 業務數據化

完成業務數據化實際上需要經過簡單數字化和流程數據化兩個步驟，簡單的數字化是IT時代信息化所做的事情，而流程的數據化則是DT時代數字化轉型所做的事情。信息化是數據化的初級階段，信息化能提升效率、沉淀相關數據，并為數據化輸入提供必要的數據，信息化為數據化奠定基礎，數據化將倒逼IT系統的完善和優化。

2.1.2 數據業務化

數據業務化為業務數據化的自然延伸。數據業務化是指通過對業務系統中沉淀數據的二次加工，找出數據中的規律，讓數據更懂業務，并用數據驅動各個業務的發展，將數據滲透各個業務的運營當中，讓數據反哺業務，最終釋放數據價值，完成數據價值的運營閉環。

2.1.3 業務數據化與數據業務化之間的關系

（1）數據應用的深度：淺與深的關系。業務數據化是數據的淺層應用，數據業務化是深層應用。前者是前提和基礎，后者是前者的延伸與深化。

（2）數據應用的節奏：先與后的關系。先有業務數據化，再有數據業務化。在“數據價值釋放”這首歌曲中，業務數據化是前奏和序曲，數據業務化是主體和高潮部分。

（3）數據價值釋放的進度：doing與done的關系。在數據價值釋放的進程中，業務數據化是done、是先手，數據業務化是doing、是后手。業務數據化是過去式和現在完成時，而數據業務化則是現在進行時和將來完成時。

（4）相會于數據中臺：相輔相成的關系。業務數據化與數據業務化相會于數據中臺，是數據中臺戰略落地的左右手。業務數據化與數據業務化相輔相成，業務數據化是為了更好地開展數據業務化。數據業務化對業務數據化提出更高的要求，倒逼業務數據化做得更精細，兩者共同服務于業務運營和數據價值釋放。

2.2 從數據分析的角度看數字化的四個階段

根據應用系統的總體建設目標和建設優先級，可將整體數字化建設分為四個階段：描述性分析、多維性分析、預測性分析、指導性分析。

2.2.1 統計報表：描述性分析階段

完成數據的標準化體系建設，實現企業所有指標數據的管理，實現數據的標簽化，統一數據口徑；建立元數據的管理體系，為大數據分析與挖掘提供強力基礎。完成核心指標的數據和前后對比的描述性分析，引入可視化報表，呈現目前業務的現狀，如管理層關注哪些業務、用到哪些指標、如何衡量變好/變壞等，并沉淀分析架構。

2.2.2 數據分析：多維性分析階段

對數據進行多個維度的觀察和分析，通過對數據進行切片、切塊、聚合、旋轉、鉆取等各項分析操作，全面剖析數據，使經營層領導能夠從多個側面、多種維度和多項數據的綜合度去查看數據，從而深入了解數據中所包含的信息、規律。

2.2.3 數據挖掘：預測性分析階段

通過海量的數據挖掘，實現大數據的預測性分析能力，如能夠提前測試業務年度成本、年度目標、未來收益大小等。

2.2.4 指導性分析階段

根據對數據的描述性分析、多維度分析和預測性分析，定位業務變化的原因，找到影響結果的因素，給出可能的結果，在業務層面給出合理的指導性建議，為領導層提供業務需求或解決運營問題所需的最佳解決方案。

2.3 信息化及數字化發展的六個等級

數字化轉型實質為信息技術所引發的系統性變革，根本內容是企業價值體系重構；核心手段是管理和信息平臺的新能力封裝和建設，驅動的要素就是數據。讓數據流動起來，以便挖掘數據中蘊含的最大價值。從信息化建設到數字化有六個等級：弱信息化、中信息化、強信息化、弱數字化、中數字化、強數字化[3]，如圖1所示。

2.4 數字化轉型六個層面

以統一的綜合管理系統為核心平臺基座，大中臺，小前臺，將可復用的業務功能和技術中間件沉淀到中臺，前臺靈活化；統一入口，整體集成；統一規劃，分步實施；高度重視系統數據的準確性、安全性、可分析性，審批流程的規范性、嚴謹性。結合上述數字化轉型模型和分析，結合各企業實際，總結契合企業數字化轉型需求的六個層面，具體內容如圖2所示。

2.5 數字化總體規劃模型-DSLR

結合上述各類模型和企業實際，總結出如下適合企業的“12466”數字化總體規劃模型（DSLR）。

DSLR（維度dimensions、階段stage、等級level、層面range），是指兩個維度（業務數據化、數據業務化）、四個階段（描述性分析、多維度分析、預測性分析、指導性分析）、六個等級（弱信息化、中信息化、強信息化、弱數字化、中數字化、強數字化）、六個層面（基座靈活化、資源數據化、工作在線化、業務智能化、組織平臺化、產業生態化）的總體規劃模型，具體如圖3所示。

結語

數字化是信息化基礎上的再升級，數字化轉型是利用數字化技術，以數據為驅動，打通企業的生產、管理各個板塊，使信息匯聚形成大數據，通過數據挖掘、清洗和分析，形成數據資產，打造企業發展的新引擎。企業數字化轉型的基座靈活化、資源數據化、工作在線化、業務智能化、組織平臺化、產業生態化的程度，是企業數字化發展的六項重要指標，每個指標的成熟度都可以從初始級、優化級、成熟級、卓越級來衡量，是數字化水平的重要標尺和對標，是后續實施成果復盤和后評估的重要依據。

參考文獻：

[1]張志亮，龔加劍，許鍇.企業數字化轉型頂層規劃方法研究[J].互聯網周刊，2023（18）： 35-37.

[2]中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟.關于發布《數字化轉型 成熟度模型》團體標準的公告（聯盟函〔2023〕6號）[A/OL].（2023-05-19）[2023-12-20].https：//www.ttbz.org.cn/Home/WebDetail/56422.

[3]王兵，馬剛.政企數字化頂層設計方法研究[J].智能城市，2023，9（7）：10-12.

作者簡介：張志亮，本科，高級工程師，研究方向：數字化轉型、政企信息化、大型承載網絡。