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数字化转型是企业在数字化环境下进行的全方位变革和创新，旨在提升企业的竞争力和适应能力。在这个过程中，企业的数字化成熟度评估变得尤为重要。
本文将介绍10个企业数字化转型成熟度评价模型的评估框架。这些模型基于对众多企业数字化转型案例的研究和实践经验，综合考虑了企业的战略、组织、技术和文化等方面的因素。
企业数字化转型成熟度评价模型应该根据企业的不同属性进行选择和参考。不同行业、规模和发展阶段的企业在数字化转型方面的需求和挑战各不相同，因此需要选择适合的评价模型来进行评估和指导。
中国企业数字化转型指数模型&数字企业进化图
根据埃森哲和国家工业信息安全发展研究中心合作的研究，他们发现领先企业在数字化转型方面追求三个关键价值维度：智能运营、主营增长和商业创新。这三个价值维度相互支持、相互促进：智能运营巩固了企业在核心业务上的竞争优势；核心业务的提升又为企业在探索新市场和新业务方面提供了充足的财务投资能力；新兴业务的验证和扩展也与核心业务形成了协同效应。
基于以上发现，埃森哲与国家工业信息安全发展研究中心合作，开发了中国企业数字转型指数模型，通过评估企业在智能运营、主营增长和商业创新三个价值维度上的数字化进展，帮助企业进行数字化转型评估。
埃森哲还基于转型四大维度，结合多年来服务各行各业转型的经验，设计了数字企业进化图，将数字化转型分为准备、启航、续航、远航、领航五大阶段，帮助企业对标行业领先实践并校准数字化转型之路。
中小企业全数字化成熟度模型
根据IDC与Cisco联合发布的《2020亚太区中小企业全数字化成熟度报告》，IDC提出了中小企业全数字化成熟度模型，以帮助中小企业明确评估其当前的数字化能力。
中小企业全数字化成熟度指数包括四个关键维度：全数字化战略和组织、全数字化流程和监管、全数字化技术以及全数字化人才和技能。每个维度都关注数字化掌握程度的不同方面，并可独立评估业务功能和绩效的特定方面的相对成熟度水平，从而为中小企业在数字化转型之旅中设定目标提供指导。
该指数将中小企业的全数字化成熟度分为四个阶段，从最早期的漠不关心阶段开始，到最成熟的游刃有余阶段。
数字化转型 成熟度模型（TAIITRE 10004—2023）
评价域给出各成熟度等级评价的主要方面，依据 T/AIITRE 10001 给出的数字化转型主要视角，包括发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型 5 个域及其对应的 22个子域。
成熟度等级给出数字化转型成熟度的等级划分，依据 T/AIITRE 10001 给出的数字化转型发展阶段，分为规范级、场景级、领域级、平台级和生态级等五个等级。
数据要素是数字化转型的关键驱动要素，按照不同成熟度等级的组织，在以数据为核心的要素资源获取、开发和利用中所呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的广度和深度趋势与特征，数字化转型规范级、场景级、领域级、平台级、生态级五个成熟度等级可以相对应细分为十个水平档次。
制造业数据建设成熟度评估模型
根据《数据建设成熟度评估模型》，制造业数据建设可以划分为以下五个阶段。相应地，关于不同阶段的制造企业如何 继续推进数据建设，帆软也给出了行动方案供参考。
 
此模型指出企业在数据建设过程中的五个阶段：传统阶段、起步阶段、加速阶段、成熟阶段和智慧阶段。每个阶段都对应着企业文化、企业投入、组织人才、基础设施、业务覆盖、组织协同、数据与业务管理融合、规范体系和数据安全的不同成熟度水平。
模型强调了数据文化的重要性，指出企业应如何从信息碎片化逐步过渡到智能生态化，实现数据的全面价值化。它还提供了关于IT部门职能、数据建设岗位设置、数据应用方式、信息系统部署、数据价值开发、组织协同方式、数据建设规范和数据质量管理等方面的深入分析。
《制造业数据建设白皮书》为制造业企业在数字化转型过程中的重要参考，为企业提供了数据建设的成熟度评估工具，帮助企业识别当前的数据建设水平，并指导企业如何有效地推进数据建设，以支持企业的长期发展战略。点击文末阅读全文链接或扫描下方二维码获取完整资料
零售企业数字化成熟度模型
此模型由德勤在报告《中国零售企业数字化转型成熟度评估》中提出，从数字化程度、数字化转型管理和数字化转型驱动力三大维度、十项指标评估企业的数字化发展现状和目标。
1分：导入阶段。“百人一面，铜墙铁壁”，通过熟悉而传统的客户、实体渠道、流程、指标、商业模式和 POS\ERP\电商技术进行运作。业务和技术融合性不高，对公司战略和愿景的承接差，客户体验差。
2分：起步阶段。开始以虚拟项目组形式进行数字化流程、接触点和人员的客户体验的改善和增强，驱动公司内的数字化能力打造。但尚未建立明确的数字化转型目标、路径和时间表。
3分：实践阶段：“千人百面、若即若离”，数字化触点有限、洞察粗浅、与实体之间两线作战、体验实时互动差。有组织地在局部采纳新技术、合作伙伴和外部资源推动数字化产品、服务创新和客户体验的产生，并将实验结果在公司内部进行推广。
4分：优化阶段。开始关注消费者个体需求、保持局部实时在线。通过数字技术持续改造和决策端到端供应链、商品供给、商品结构和客户交付物流。在企业层面制定数字化转型战略，搭建在企业级的容纳和融合数字技术的新基础设施上的客户体验、流程和系统支持转型。
5分：智慧阶段。“千人千面、永远在线”，围绕生活场景的全渠道数字化触点传达一致精准个体体验。
信息化和工业话融合管理体系新型能力分级要求（GB/T 23006-2022）
1、 CL1（规范级）
CL1（规范级）能力应符合以下建设要求，包括但不限于：
a）建立了两化融合管理体系，能够规范有效开展职能驱动型的能力建设过程管理；
b）开展了规范级能力建设，支持和优化相关业务范围内的生产经营管理活动，但尚未有效建成支持主营业务范围内关键业务数字化和柔性化运行的新型能力。
注：职能驱动是指按照确定的组织分工和岗位职能职责标准化开展各项活动。
2、 CL2（场景级）
在达到或高于CL1（规范级）能力建设要求的基础上，CL2（场景级）的新型能力还应符合以下建设要求，包括但不限于：
a）面向主营业务范围内关键业务环节，建成支持关键业务资源配置效率提升、关键业务活动数字化、场景化和柔性化运行的场景级能力；
c）主要达成关键业务效率提升、成本降低、质量提高等预期价值效益目标。
注：技术使能是指通过基于各类技术融合应用形成的专业技能赋能各项活动专业化和柔性化开展。
3、 CL3（领域级）
在达到或高于CL2（场景级）能力建设要求的基础上，CL3（领域级）的新型能力还应符合以下建设要求，包括但不限于：
a）面向组织主营业务领域，建成支持主营业务领域内资源全局优化配置，以及主营业务集成融合、动态协同和一体化运行的领域级能力；
b）开展了知识驱动型的领域级能力建设过程管理，且支持过程管理动态优化；
c）实现组织整体业务成本降低、效率提升、质量提高等预期价值效益目标，并有效拓展延伸业务。
注：知识驱动是指通过构建主营业务领域专业知识模型及其数字化、网络化应用赋能各项活动智能化开展。
4、 CL4（平台级）
在达到或高于CL3（领域级）能力建设要求的基础上，CL4（平台级）的新型能力还应符合以下建设要求，包括但不限于：
a）面向组织全员、全要素和全过程，建成支持组织以及组织之间资源动态配置，以及主营业务网络化协同和社会化协作的平台级能力；
b）能够按需开展数据驱动型的平台级能力建设过程管理；
c）实现供应链/产业链整体成本降低、效率提升、产品/服务创新、用户连接与赋能等价值效益目标，有条件的组织培育发展平台级数字业务，开辟业务平台化价值创造新空间。
注：数据驱动是指构建基于模块化、平台化数据模型的在线感知、实时分析、动态决策、精准执行体系，以大数据赋能各项活动大范围动态优化。
5、 CL5（生态级）
在达到或高于CL4（平台级）能力建设要求的基础上，CL5（生态级）的新型能力还应符合以下建设要求，包括但不限于：
a）面向跨组织、生态合作伙伴、用户等的生态圈，建成支持智能驱动的生态资源按需精准配置，以及生态合作伙伴间业务智能化、集群化、生态化发展，实现价值开放共创的生态级能力；
b）能够自组织开展智能驱动型的生态级能力建设过程管理；
c）全面实现生态圈用户/生态合作伙伴连接与赋能、数字业务培育、绿色可持续发展等价值效益目标。
注：智能驱动是指构建基于自学习、自优化认知模型的智能感知、智能分析、智能决策和智能运行体系，以人工智能赋能各项活动按需自主开展。
制造业中小企业数字化水平评测指标
2022年11月8日，工信部出台了《中小企业数字化水平评测指标（2022年版）》，其中专门针对制造业中小企业，从数字化基础、经营、管理、成效四个维度综合评估中小企业数字化发展水平。
满分100分，根据得分情况，可将数字化水平划分为四个等级：
一级（20—40分）：开展了基础业务流程梳理和数据规范化管理，并进行了信息技术简单应用。
二级（40—60分）：利用信息技术手段或管理工具实现了单一业务数字化管理。
三级（60—80分）：应用信息系统及数字化技术进行数据分析，实现全部主营业务数字化管控。
四级（80分以上）：利用全业务链数据集成分析，实现数据驱动的业务协同与智能决策。
企业数字化转型是一个从1到100的持续过程，技术从IT到DT，场景从简单到复杂，应用从局部到广泛，每个企业都可能会走很多弯路，趟很多坑。
开放数字化成熟度模型（ODMM）
ODMM全称为Open Digital Maturity Model，是衡量企业数字化能力成熟度的一个整体模型。ODMM将企业数字化能力划分为：战略动力，以客户为中心，数字文化、人才和技能，创新与精益交付，大数据与人工智能，以及技术领先等6大评估维度，每个评估维度都包含3个子维度，一共18个子维度，如上图。
以客户为中心：评估企业如何积极利用客户洞察为其客户提供个性化流程体验，包括品牌信任、客户体验、管理经验三个子维度。
数字文化、人才和技能：衡量增强数字化劳动力所需的工具、技能和流程，评估企业如何招聘、保留和激励其团队成员，包括数字文化、数字人才、持续学习三个子维度。
创新与精益交付：评估组织与合作伙伴生态系统一起快速高效地创建和交付创新数字产品和服务的能力，包括规模创新、精益交付、随需供应链三大子维度。
大数据与人工智能：评估企业利用数据创造价值的程度，如实现运营效率提升、成本降低、收入增加。包括数据治理、数据利用、数据工程三大子度。
技术领先：评估企业在多大程度上能够采用新的数字技术以及定义明确、有效的治理，以提供完全自动化、可扩展和可靠的运营，包括技术治理、技术操作、基础技术三大子维度。
工商银行数字化转型能力框架及成熟度评价方法
基于能力模型，最终可将银行数字化转型成熟度分为5个等级阶段：
初始认知阶段：商业银行刚完成信息化银行建设，对数字化的认知还处于最初始的阶段。
探索入门阶段：商业银行已经了解了数字化转型的实现路径和成效，开始储备数字化人才，积极开展组织架构转型，探索新技术研究和数字化场景实践。
实践阶段：商业银行开启大范围数字化转型实践，数字化场景应用更广泛，更多聚焦在体验式的精准营销、大数据分析、敏捷管理、新技术应用、开放生态建设等。
优化阶段：商业银行在实践的基础上，提升深化转型效果。
智慧最佳阶段：商业银行数字化最成熟的阶段，各方面都达到了最佳实践。
数字化成熟度评估模型
2022年11月，百信银行联合安永咨询在《中国金融电脑》上发布文章《百信银行数字化成熟度评估模型研究与应用》，详细介绍了其数字化成熟度评估模型。
该模型以价值链和业务线为横、纵两轴，构成了二维矩阵来表达银行业务架构，同时以数字化能力作为第三维度，共同构建了数字化价值空间。该模型将银行数字化转型概括为七项数字化能力，包括战略与组织流程建设能力、连接与在线能力、数据能力、智能能力、云化能力、敏捷能力及安全能力。
然后进一步将七项一级能力分解，最终形成了二十九项可以度量的二级能力，并围绕每一项二级能力设置了定性和定量两种评估方式。其中，定性方式可分为初始、探索、形成、优化和成熟等五个等级，定量方式是指使用量化评估指标来进行评价。
不同模型聚焦的行业不同，划分的方法不同，可以参考相似的行业进行数字化转型成熟度评估，根据成熟度评估，开展后续的数字化转型相关功能，有助于提高转型的成功率。 | 
