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中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始( 二 )


中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始
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2、 如何评价企业的数商？
那么 ， 到底该如何评价企业数商呢？一个基本原则就是既要有过程性指标 ， 又要有结果性指标 ， 同时还要兼顾数据化运营相关的人员、技术和应用 。 因此 ， 笔者制定了一个评价企业数商的框架 ， 即从人员配置、基础能力、技术实力和应用效果四个维度进行评价 。
人员配置指的是在企业中专职从事数据化运营相关的人数数量和结构 ， 数据化运营相关人员包括：数据库开发、大数据工程师、架构师、数据科学家、数据产品经理等 。 不同行业 ， 合理的数据化运营人员的配置要求不一样 ， 可以在行业平均水平的设定数据团队专职人数的评分标准 ， 也可以参照互联网头部公司的要求进行配比 。

基础能力指的企业数据采集、汇聚、存储和处理能力 。 数据是开展数据化运营的原料和基础 ， 没有数据“巧妇难为无米之炊” ， 所以这些方面是企业数据化运营的基础能力 。 可以从数据采集能力、数据存储量、日新增数据量、日处理数据量等指标进行测评 。
技术实力指的是在数据治理、算法与建模、安全保障等方面的能力 。 数据质量管理、数据资产管理的规范化等是考察企业数据化运营的重要方面 ， 数据运算速度、大数据平台的性能是衡量数据团队技术实力的重要指标 ， 算法和建模能力则是用来评价数据挖掘技术高低的 ， 而数据安全能力则是守卫用户隐私和企业信息安全的屏障 。
人员、技术方面的评价以过程性指标为主 ， 而应用效果则是以结果性指标为主 。 应用效果评价的是数据化运营所带来的结果和价值 。 具体来说 ， 包括：数字化收入占比、数据化运营的投入产出比、收入增长拉动率等 。

中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始
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以上是从人员配置、基础能力、技术实力和应用效果四个维度构建的数商指数评价指标体系 ， 这个框架比较粗放 ， 每个维度下的指标是否合适、可操作性如何等都需要再细化 。 关于三级指标的数据来源、计算口径、权重确定、评分标准等这些也没有深入展开 。 相对而言 ， 建立企业数商的一个合理的评价指标体系是最关键的 ， 后续的指标计算、权重和评分都比较容易实现 。
数商指数建议采取100分制 ， 可按照得分将企业的数商分为四个等级：得分在【90,100】区间的评为数商卓越者 ， 是数据化运营的引领者；得分在【80,90）区间的数商优秀 ， 是数据化运营的强者；得分在【60,80）区间的数商普通 ， 是数据化运营的追随者；得分在【00,60）区间的数商堪忧 ， 是数据化运营的弱者 。
中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始
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3、 拍一拍CEO们 ， 数智化转型从提升数商开始
“没有测量就没有管理” ， 没有对比就没有伤害 ， 数商就是用来测量和对比的一把标尺 。 借助这把标尺 ， 可以度量和评估企业的数据化运营水平和效果 ， 在此基础上企业可以对比标杆、找出差距与短板 ， 有针对性的提升数商 。 基于此 ， 笔者期待数商能成为数字经济时代的标志性热词 ， 也希望数商成为企业数智化转型之路上的最重要的一个参数 。
正在谋求转型的企业CEO们 ， 我要“拍一拍”你们了 ， 数智化转型从提升企业的数商开始！


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