神策數據發佈“數據化成熟度評估模型2.0版”

(原標題神策數據發佈“數據化成熟度評估模型2.0版”)

2019年,神策數據首發中國企業數據化成熟度評估模型,從IT化、DT化、DO化三個層面評估企業的數據化建設現狀;2020年,神策數據基於1500+家中國數字化轉型領先企業原型升級迭代成“數據化成熟度評估模型2.0版”,並於“神策2020數據驅動用戶大會”現場正式發佈。

一、科技產品投放市場的五個階段

在大會上,神策數據創始人&CEO桑文鋒詳解了他在市場、產品、認知方面的思考與迭代。他講到,《跨越鴻溝》這本書教會他如何把科技產品推向市場,科技產品投放市場分爲五個階段:革新者,早起使用者、早期大衆、後期大衆、落後者

革新者與早期使用者,是理想主義者,他們會思考新技術給產品帶來的顛覆性;早期大衆是實用主義者,會關注這個產品能否真正發揮價值;晚期大衆,關注產品是否有用,是否好用、易用等;落後者即是對新技術無任何興趣的羣體,比如智能手機完全普及時,還有些人不願意接受智能手機。

當產品推向市場,市場環境在改變,市場成熟度不同,客戶羣體也存在行業差異,企業需要做市場細分,感知不同客戶羣體的需求,從而採用不同的市場策略、營銷策略等。

二、數據化成熟度評估模型2.0版

該模型分別從IT、DT、DO三個方面來進行評估。

IT是企業數據化的載體,主要看企業是否有穩定的線上產品,是否有自研團隊

DT評估企業面向數據流信息化建設,將SDAF融合考覈標準,從數據建設的基礎上的投入和建設情況考量企業採集數據的廣度顆粒細度、數據準確性以及是否有基於基層數據的二次開發應用等。

DO(Data Organization數據組織),則從數據意識、組織與流程方面評估企業對數字化的接受和應用情況。具體包括數據意識,涵蓋高層的數據意識、分析模型的使用情況、分析使用者的覆蓋範圍等;組織與流程,評估企業是否有數據部門、是否有埋點的流程和規範、是否有把數據應用到業務流程中等。

通過對IT、DT、DO各項指標的評估,給出企業數字化程度的綜合評分。通過某行業內多個企業的統計分析來評估該行業的數字化水平

如上圖,數據化成熟度評估模型2.0版主要升級了DT化評估維度,基於SDAF模型重新梳理評估體系,新增迭代用戶畫像感知力、人工決策能力機器決策能力、數據運營能力、數據反饋能力等維度,全方位綜合評估分析企業的數據化成熟度情況。

通過對泛互聯網、品牌零售、金融、廣電等國有背景企業的數據化成熟度分值對比,發現各行業數據化建設日趨成熟,近三成處於世界領先水平,其中,互聯網細分行業的數據化成熟度,仍處於全行業高位。神策數據所服務的客戶中,有54家是財富全球500強、65家財富中國500強;在銀行、證券、保險TOP50中,各佔15、19、16家,而他們的數據化成熟度水平均高於客戶所在行業平均值

根據1500+企業數據化成熟度調研結果,從3大維度、13個一級指標分類的相關性分析得出,企業的數據化成熟度水平,跟DT化與DO化呈現出高度正相關特徵,相關係數高達0.8;企業的用戶畫像感知能力、數據運營能力、機器決策能力決定了企業DT化的水平。

綜合來說,在企業數據化建設歷程中,IT是基礎,DT是引擎,DO是助推劑。

神策數據創始人&CEO桑文鋒表示:只有全面瞭解不同行業、不同企業的數據應用情況,清楚地知道行業和企業目前處在哪個階段,知道這個階段存在的問題,然後匹配合適的產品和服務。這樣,提供的服務才能更好滿足企業的數字化需求,真正做到“對症下藥”,最大化發揮數據價值。

神策數據依據數據化成熟度模型,將企業分爲三個階段:

階段一:數據準備階段。這個階段企業剛開始接觸數據應用,還存在大量的問題,比如接入數據系統的業務線多且繁雜,不同業務線的訴求不一,數據標準不統一,接口不規範,不同業務系統之間用戶賬戶不統一,數據孤島現象嚴重等。

階段二:數據應用階段。這個時候,企業基本具備一定的數據基礎,開始將數據應用於其業務和經營流程中。這個階段,企業關鍵的問題是缺乏具備數據應用能力的專業人才,不知道如何將數據與企業的業務實際有效結合起來。

階段三:全員數據階段。此時,企業數據化發展相對成熟,核心工作在於“如何讓企業內部形成數據驅動業務的意識與認知”,以及“如何推動更多的業務角色充分使用和挖掘數據的價值。

也就是說,數據化是企業整體的變革,不僅與某個業務息息相關,也牽涉到企業整個經營流程甚至是企業文化。

目前,神策數據團隊規模已超過700人,服務30+行業超1500家客戶,日處理數據超過2000億條,接下來將持續深耕互聯網、開拓開拓互聯網+,堅持行業化,從市場實際出發,立足客戶真實需求,以“幫助客戶實現數據驅動”爲使命,以“給客戶帶來價值”爲價值觀,真實幫助行業實現數字化經營。