46页PPT企业数智化能力成熟度模型（EDMM）标准体系解读
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数据智能概念初探讨
数据智能的价值和意义
技术发展伴生认知提升，为企业数智化转型提供现实基础大数据和人工智能两大领域技术发展已久，均已形成相对成熟的技术体系。近年来数据要素的提 出以及生成式人工智能的爆发，为两者带来了新的变化。技术发展伴生认知提升，为企业实现数 智化转型带来现实基础。
数智化转型为企业带来新的机遇以及问题和挑战
企业数智化能力成熟度模型（EDMM）系列工作
企业数智化能力成熟度模型（Enterprise Digital and Intelligent Maturity Model，EDMM）是一种用于评估和提升企业数智化水平的工具。它通过对企业在不同维度上的表现进行评估，确定企业的数智化成熟度等级，为企业提供改进和发展的方向。一、EDMM 的重要性
- 评估企业现状
- 帮助企业全面了解自身在数智化方面的优势和不足。
- 识别关键领域的改进机会，为制定战略和投资决策提供依据。
- 为企业提供明确的数智化发展路径，分阶段提升能力。
- 确保企业的数智化建设与业务目标相一致。
- 提供统一的语言和框架，方便企业与合作伙伴、供应商进行沟通和协作。
- 有助于企业在行业中进行比较和学习，提升整体竞争力。
- 战略与规划
- 数智化战略的明确性和与业务战略的一致性。
- 规划的前瞻性和可行性，包括目标设定、资源分配等。
- 组织架构是否适应数智化转型，如设立专门的数智化部门。
- 企业文化是否鼓励创新、合作和数据驱动决策。
- 数据的采集、存储、治理和质量控制。
- 数据分析和挖掘能力，以及数据驱动的决策机制。
- 信息技术架构的稳定性、可靠性和扩展性。
- 新兴技术的应用，如人工智能、大数据、云计算等。
- 业务流程的数字化程度和自动化水平。
- 流程优化和再造，以提高效率和客户满意度。
- 创新能力，包括新产品、新服务和新商业模式的开发。
- 与外部合作伙伴的合作，共同推动数智化发展。
- 初始级
- 数智化意识薄弱，缺乏明确的战略和规划。
- 数据管理混乱，技术基础设施落后。
- 业务流程主要依靠人工操作，效率低下。
- 开始认识到数智化的重要性，制定了初步的战略和规划。
- 数据管理有所改善，但仍存在数据质量问题。
- 部分业务流程实现了数字化，但自动化程度不高。
- 数智化战略明确，与业务战略紧密结合。
- 建立了数据治理体系，数据质量得到有效控制。
- 大部分业务流程实现了数字化和自动化，效率明显提升。
- 持续优化数智化战略和规划，适应市场变化。
- 数据成为企业的核心资产，深度挖掘数据价值。
- 业务流程高度优化，实现智能化决策和运营。
- 数智化能力处于行业领先地位，成为企业的核心竞争力。
- 不断创新和拓展数智化应用，推动行业发展。
- 形成了开放、合作的数智化生态系统。
- 自我评估
- 企业根据 EDMM 的维度和成熟度等级，对自身进行全面评估。
- 可以通过问卷调查、访谈、数据分析等方式收集信息。
- 根据评估结果，确定企业的数智化成熟度等级和改进方向。
- 制定具体的改进计划，包括目标、措施、时间表和责任人。
- 按照改进计划，逐步实施各项措施。
- 加强组织领导，确保资源投入和项目进度。
- 建立监测机制，定期评估数智化建设的进展和效果。
- 根据评估结果，调整改进计划，持续提升企业数智化能力。
- 自我评估
- 该企业发现自身在数据管理方面存在较大问题，数据分散在各个部门，质量不高，难以支持决策。
- 业务流程部分实现了数字化，但自动化程度较低，存在大量人工干预。
- 技术基础设施较为落后，无法满足日益增长的业务需求。
- 制定数智化战略，明确以数据驱动为核心，提升企业竞争力。
- 建立数据治理体系，整合数据资源，提高数据质量。
- 对业务流程进行全面优化，提高自动化水平。
- 升级技术基础设施，引入云计算、大数据等新兴技术。
- 成立专门的数据管理部门，负责数据治理和分析。
- 投入资金对业务流程进行再造，引入自动化设备和软件。
- 与科技公司合作，搭建云计算平台，实现数据存储和处理的集中化。
- 定期对数智化建设的效果进行评估，发现数据质量明显提高，业务流程效率提升了 30%，技术基础设施更加稳定可靠。
- 根据评估结果，进一步优化数智化战略和规划，持续提升企业数智化能力。
企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数智中台
- 数据、算法模型、知识的持续生产和供给，是维持企业数据智能体系运转的中枢能力，可以分为数据中台、智能中台、知识中台三大部分，共同组成支撑企业实现数据智能的核心支柱。
- 三大部分能力各自均需要构建一套完成的能力体系，维持相应生产供给活动的持续运转。
企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数据中台能力成熟度模型
- 技术工具：是数据中台的物 理基础设施，从工具功能的 角度集中体现了企业建设数 据中台所需的技术能力集合
- 架构管理：是依据企业自身 需求对数据中台内部架构进 行设计并持续管理的过程
- 数据开发：是持续将数据开 发成满足业务需求内容以维 持数据中台运转的重要能力
- 数据服务：是数据中台对外 实际直观可感的服务内容统 一出口
- 数据管理：是提升数据中台 中数据质量和潜在价值的重 要工作
- 数据运营：是基于策略和评 价体系，执行运营动作以提 升数据中台使用效果的重要 能力
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