数字化转型基础：实践指引（1）：数字化转型相关成熟度模型
数字化转型基础：实践指引
数字化转型相关成熟度模型
成熟度模型是一种重要的能力评估和提升工具方法。它定义了一系列覆盖研究对象全要素的等级与标准，用以评估现状、识别短板，明确方向，指导从当前状态向更成熟、更高阶状态持续发展。
为了给各组织提供数字化转型指引，许多专业机构、政府部门发布了相关的成熟度模型。在国内，GB/T43439-2023《信息技术服务 数字化转型 成熟度模型与评估》、GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》、《智能制造能力成熟度模型/评估方法》（GBT 39116-2020/GBT 39117-2020）三个模型得到普遍认可运用。相应地，国家相关部委及地方政府出台了许多政策，鼓励企业”贯标“。企业遵循标准更容易获得政府支持和政策优惠，确保运营的合规性。
数字化转型成熟度模型与评估
GB/T 43439-2023《信息技术服务 数字化转型 成熟度模型与评估》是第一部适用于各个行业和组织、以信息技术服务为依托的数字化转型领域的关键性通用国家标准。标准旨在指导组织运用数字技术全面改进服务流程，提高服务质量，加速整体业务的转型进程。
标准确立了成熟度模型的构成，定义了组织、技术、数据、资源、数字化运营、数字化生产、数字化服务7个能力域、29个能力子域及相应要求。
图：数字化转型成熟度模型框架
标准将转型成熟度划分为五个等级，详细列出了各级的成熟度要求、评估内容与流程，提出了评分方法、评估域权重、计算方法以及成熟度等级判定方法。
图：数字化转型成熟度等级
标准适用于数字化转型的战略制定、业务规划和工作实施。通过模型，组织可以清晰地了解自己在转型过程中的位置，明确未来发展方向和重点。
数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）
GB/T 36073-2018 《数据管理能力成熟度评估模型》（英文简称：DCMM）是首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助组织利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分释放数据在数字化转型中的价值。
DCMM定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域、28个过程域及相应要求。
图：DCMM框架
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，不同等级代表组织数据管理和应用的成熟度水平不同。
图：DCMM成熟度等级
DCMM是针对组织数据管理和应用能力的评估框架，帮助组织掌握科学的数据管理方法，为其指引提高数据管理能力的路径。
智能制造能力成熟度评估模型（CMMM）
智能制造能力成熟度评估模型（英文简称“CMMM”）包括GBT 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GBT 39117-2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，是用于实施智能制造过程改进提升的评估模型，指导企业提升智能制造水平，增强竞争力。
《智能制造能力成熟度模型》（GBT 39116-2020）定义了4类能力要素、12个能力域、20个能力子域及相应要求。
图：CMMM框架
标准将智能制造能力成熟度划分为五个等级，对应不同的智能制造能力成熟度水平。
图：CMMM等级
与上述标准同步发布的GBT 39117-2020 《智能制造能力成熟度评估方法》标准，规定了智能制造能力成熟度的评估内容、过程和成熟度等级判定方法，用于指导、规范评估过程。
CMMM适用于制造行业，是政府部门遴选数字化车间、智能工厂、试点示范、标杆企业的重要评价依据。企业获得认证，有助于提升其行业地位和影响力，并有机会获得政府的资金支持。
其它组织提出的相关成熟度模型
许多著名服务机构和企业，如：咨询服务商埃森哲、德勤、麦肯锡以及颇具行业影响力的中国石化、华为等企业，结合自身研究成果与实践经验，也提出了各具特色的”数字化转型成熟度模型”。虽然它们关注的特定行业和业务领域不同，但其“为组织提供指导，助其认清现状，针对性地改进和提升能力”的思想是一致的。这些“模型”具有特定的行业和专业代表性，可供借鉴。
综上，数字化转型相关的成熟度模型多种多样，各组织可结合自身情况，选择合适的模型进行评估和指导，建立转型战略目标和实施规划框架，稳步推进转型升级。
