在上一篇文章《企业数字化转型：数字化成熟度评估模型》中，我给大家介绍了业界几个对于数字化成熟度的评估模型，其中有一个叫做 ODMM 不晓得大家还有没印象？
对，就是传说中华为公司提出的那个数字化转型评估模型。不过也有人说这个模型不是华为提出的，提出者“另有其人”。
通过笔者多方打探，网上求证，得悉这个模型来源于华为牵头成立的叫做“Open ROADS Community”的凋谢组织，该组织是由寰球 ICT 领导者组成的数字化征询委员会，致力于孵化 ICT 数字化转型最佳实际。该组织聚合了电信业务提供商、解决方案提供商、咨询机构及高等学府的先进思维，旨在构建凋谢的行业生态系统，发明常识共享、深刻摸索与协同单干的气氛，促成 ICT 行业倒退，进一步向更美妙的全联接世界迈进。
既然华为是“Open ROADS Community”牵头单位和重要成员之一，那么说 ODMM 是由华为提出其实也没什么可争议的吧。
一、意识 ODMM
接下来，咱们对 ODMM 做一个整体介绍。
ODMM，全称是 Open Digital Maturity Model（凋谢数字化成熟度模型），是掂量企业数字化能力成熟度的一个整体模型。ODMM 评估的后果是一个量化的、优先排序的列表，列出了企业的数字业务现实与其以后数字成熟度程度之间的差距。企业能够利用这些差距为数字化转型制订一个可行的打算，使其可能为数字化转型指明致力的方向。
ODMM 模型目前已更新到了 6.0 版本，其将企业的数字化成熟度评估划分为为 4 个档次，6 个评估维度，18 个评估子维度，174 个评估指标。如下图：
纯“打分”的数字成熟度评分对企业并没有太大帮忙，而 ODMM 旨在为企业的数字化转型创立一个可行的打算。ODMM 在成熟度模型中自成一家的中央在于，它是依据企业的数字化成熟度与其冀望的现实状态之间的差距来确定数字化成熟度得分，从而为企业的数字化改良方向提供更有价值的参考。
有对于 ODMM 的介绍也能够看下这个视频：https://v.qq.com/x/page/g0511…
ODMM 将企业数字化能力划分为：策略能源，以客户为核心，数字文化、人才和技能，翻新与精益交付，大数据与人工智能，以及技术当先等 6 大评估维度，每个评估维度都蕴含 3 个子维度（或称子畛域），一共 18 个子维度，如下图所示：
二、ODMM 模型：策略维度
这一维度评估用于评估企业如何基于清晰的企业愿景和一系列指标来定义和施行无效的数字化策略。这个维度包含数字策略，金融投资模式，业务敏捷性等三个子维度，每个子维度关注的三级因素及评估内容如下表。
2.1 数字策略
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 目标明确 | 该企业是否概述了数字愿景和策略，并说明了它打算在数字生态系统中表演的角色？ |
| 谋求新价值 | 高级管理层是否对现有产品和服务的业务后劲有事实的认识，他们是否制订了一个协调一致、思考周全的打算，以便在必要时转向新的平台或服务模式？ |
| 跨行业参加 | 该企业是否采纳凋谢和扩大的办法与传统关系之外的新参与者接触，以反对其整体企业策略？ |
2.2 金融投资模式
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 财务策略 | 企业的财务策略是否反对长期的、有时危险更大的策略投资，以反对企业整体愿景的实现？ |
| 投资估算 | 企业是否采纳灵便的估算流程，以便及时评估和赞助数字化打算，确保可能的收益与企业的策略相一致？ |
2.3 业务敏捷性
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 协调能力 | 企业是否无效地协调资源、流程和构造，以便疾速无效地施行其策略？ |
| 策略投资组合治理 | 企业是否决定并利用适当的投资政策来无效治理数字服务组合，以减速采纳数字实际和技术？ |
| 综合数字化经营 | 数字化能力是否适当地、全面地整合到企业的策略中，同时与必要的传统做法保持一致？ |
三、ODMM 模型：以客户为核心
此维度评估企业如何踊跃利用客户洞察为其客户提供个性化路线体验。ODMM 假如最好的数字企业通过关注品牌、由外而内的客户体验和体验治理来做到这一点。以客户为核心蕴含以下子维度。
3.1 品牌信赖
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 品牌承诺 | 组织是否在所有业务流动中分明地表白了一个通过三思而行、清晰统一的品牌承诺，该承诺与客户和员工的需要以及相干欲望保持一致？ |
| 品牌定位 | 公司提供和提供的服务和体验是否反对并在现实状况下增强了品牌宣传？ |
| 品牌信赖 | 品牌是否受到所有利益相关者和支持者的信赖？ |
3.2 客户体验
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 个性化和主动性 | 产品和服务是否依据集体 / 企业实体的需要被动定制、提供和交付？ |
| 客户可视性和管制 | 客户是否轻松拜访和管制所承受服务的各个方面？ |
| 在线社交 | 客户是否应用社交渠道和社区与企业及其其余客户接触，以取得和提供帮忙和反对、宣传、发现新产品并提供反馈？ |
| 结构性和额定价值 | 是否为客户提供了额定的价值和便当来阻止客户散失？ |
3.3 治理教训
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 跨职能部门问责 | 组织内的所有职能部门是否都非常重视客户体验并致力改良？ |
| 教训驱动设计 | 向最终用户提供的端到端体验是设计和引入新产品和服务的关键因素吗？ |
| 全渠道治理 | 全渠道治理是否被视为调整和合理化客户接触点的工具，以及继续进步所有接触点的客户体验程度？ |
| 客户体验测量 | 组织是否可能接触到客户之声提供的反馈，并依据反馈采取行动？ |
| 繁多客户视图 | 组织是否对每个客户的状态和行为有一个繁多的全面的认识？ |
| 合作伙伴协调 | 组织的合作伙伴是否有相似的客户体验治理实际和规范？ |
四、ODMM 模型：数字文化、人才和技能
这一维度掂量了加强数字化劳动力所需的工具、技能和流程，评估了一个组织如何招聘、保留和激励其团队成员。
4.1 数字文化
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 数字化领导力 | 组织是否激励和展现数字化领导的特色和行为，如佣人领导和循证治理？ |
| 适应心态与个体习惯 | 组织如何利用数字连贯和资源来发明激励翻新和发明独特个体文化的工作环境？ |
| 团队敏捷性和赋权 | 组织如何提供和激励由不同技能、职能和地区组成的团队（“变形虫静止”）？具体措施包含社会化独特指标和独特责任，为他们提供实时治理和跟踪可交付成绩所需的数字工具和资源。 |
| 数字化工作场合教训 | 工作的设计，工作环境和相干的政策是否能带来良好的员工体验？ |
| 社会化媒体互连性 | 员工是否通过社交媒体参加外部流动？ |
4.2 组织数字人才
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 人才获取 | 组织在吸引、招聘和留住最佳数字人才方面做得如何？ |
| 扩大劳动力 | 是否利用了众包和寰球信息栅格等非传统人力资源提供的机会？ |
| 动机和成就 | 员工的积极性和成就感如何？ |
4.3 继续学习
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 退职结构化学习 | 学习是否被视为一种继续的流动，并作为商业运作的一部分受到踊跃的激励和促成？ |
| 组织常识治理 | 常识在整个组织中的获取和共享状况如何？ |
| 数字化学习交付 | 组织是否充分利用数字化办法来布局、提供和跟踪集体培训和倒退需要？ |
| 资格和认证 | 组织是否通过认证来培养人才，进步员工的整体数字技能？ |
五、ODMM 模型：翻新与精益交付
该维度评估组织与合作伙伴生态系统一起疾速高效地创立和交付翻新数字产品和服务的能力。
5.1 规模翻新
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 翻新范畴和筹备水平 | 组织是否在明确界定的范畴内翻新？ |
| 参加生态系统 | 组织是否与生态系统合作伙伴无效单干以推动翻新？ |
| 设计思维实际 | 设计思维是否在组织内宽泛实际，以反对以人为核心的想法和解决方案的生成？ |
| 业务推广 | 是否制订了无效引入和推动疾速采纳新数字服务的流程？ |
| 生命周期治理 | 基于真实世界数据的定义良好的流程是否管制着数字服务 / 产品的整个产品生命周期？ |
5.2 精益交付
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 麻利开发 | 在服务 / 产品开发过程中，需要和解决方案是否通过自组织和跨职能团队及其客户 / 最终用户的合作而演变？ |
| 全栈监控 | 是否集成了来自各个监控解决方案的数据以创立一个残缺的堆栈监控显示？ |
| 反馈和基于剖析的响应 | 真实世界的生产信息和反馈是否被用作经营和服务治理的根底？ |
| 继续交付 | 开发团队是否在短周期内生产服务 / 产品，确保服务 / 产品能够在任何时候牢靠地公布给客户 / 最终用户？ |
5.3 按需供应链
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 回应变动 | 供应链是否与无摩擦的信息共享紧密结合，以及作为一个整体疾速响应一直变动的环境所需的灵活性？ |
| 延长价值链 | 合作伙伴的优化设计价值链是否用于为客户提供最大价值？ |
六、ODMM 模型：大数据与人工智能
该维度评估组织通过进步经营效率和降低成本以及通过增加收入来利用数据发明业务价值的水平。
6.1 数据治理
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 元数据管理 | 组织是否通过提供元数据、业务上下文、标记、关系、数据品质和应用的全面、对立的视图，通过业务剖析和数据治理最大化信息资产的业务价值？ |
| 主数据管理 | 治理共享数据是否能够升高与数据冗余相干的危险，确保更高的品质，并升高数据集成的老本？ |
| 数据品质 | 组织是否将品质治理技术利用于数据，以确保数据适宜生产并满足数据消费者的需要？ |
| 数据策略和政策 | 是否制订了数据资产治理的策略和政策，包含相干决策权的确定和执行？ |
| 数据安全和隐衷 | 组织如何布局、制订和执行平安政策和程序，以提供数据和信息资产的适当身份验证、受权、拜访和审计？ |
6.2 数据利用
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 数据驱动决策 | 业务决策是否基于相干数据，而不仅仅是直觉，并由此带来可量化的经营绩效改良？ |
| 数据货币化 | 是否通过更个性化的营销和销售以及改良业务流程和决策产生额定支出？信息是否与新的和现有的客户和合作伙伴进行了内部货币化？ |
| 数据迷信与人工智能 | 组织是否领有弱小的剖析（机器学习 / 数据迷信）能力来形容、预测和改良业务绩效？ |
| 数据可视化 | 数据的图片和图形示意是否用于帮忙解释概念、想法和事实？ |
6.3 数据工程
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 数据集成和互操作性 | 应用程序和组织外部及之间的数据挪动和整合是否失去良好治理？ |
| 数据仓库和数据存储 | 布局、施行和管制过程是否到位，以反对疾速不便的报告、查问和剖析的形式存储数据？ |
| 数据架构和建模 | 是否确定了组织的数据需要，并制订了主架构（architecture）蓝图以满足这些需要？这包含确定数据需要的范畴和在综合数据模型中捕捉这些需要。 |
七、ODMM 模型：技术的先进性
这一维度评估了组织在多大程度上可能采纳新的数字技术以及定义明确、无效的治理，以提供齐全自动化、可扩大和牢靠的经营。
7.1 技术治理
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 网络安全和数字风险管理 | 该组织是否有一个强有力和无效的网络安全政策和实际，以确保其信息和通信技术资产的平安，同时实现业务指标？ |
| 凋谢规范 | 组织如何无效地利用凋谢源代码、凋谢规范和开放平台实现 ICT 敏捷性？ |
| 技术政策和路线图 | 组织如何定义和施行其技术策略、治理、架构和路线图，以实现敏捷性，同时确保规模上的协调？ |
| 环境影响和老本 | 组织如何治理其环境影响，包含能源消耗？ |
7.2 技术操作
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 服务编排 | 是否有一个齐全自动化、自我修复、可扩大和牢靠的操作环境？ |
| 可靠性工程 | 软件工程实际和技术是否利用于云级操作以实现更高级别的可靠性和可恢复性？ |
| 开发平台和工具链 | 组织是否领有所需的开发平台和反对应用程序，以便应用最合适的技术高效地开发新的应用程序和服务？ |
| 智能自动化 | 组织是否对过程自动化解决方案，特地是 RPA 进行了适当的考察和投资？ |
7.3 根底技术
| 三级因素 | 评估的具体方面 |
|---|---|
| 云计算 | 组织是否充沛无效地利用了云计算和相干的古代基础设施实际？ |
| API 和微服务 | 数字服务在多大程度上是应用基于微服务的体系结构和 API 连贯实现的？ |
| 网络虚拟化 | 网络性能是否作为一个在规范硬件上运行的基于软件的实体来实现？ |
| 千兆连贯、视频和物联网 | 该组织在多大程度上采纳了最新的无线、固话、物联网和边缘计算技术来提供数字服务？ |
| 新兴的技术 | 组织在多大程度上放弃对新兴技术的意识和利用？ |
八、写在最初的话
好了，对于 ODMM 模型就介绍到这里了。
看到这里你有什么感觉？是不是感觉 ODMM 和我之前分享的数据治理能力成熟度评估模型相似呀？都是先划分能力域，再划分能力指标，而后依据企业现状对每个指标进行打分，最初再给出综合评估，从而失去企业数字化的成熟度。
这个过程很好了解，然而我猜你须要的不仅是理解应用 ODMM 的过程，更须要 ODMM 的具体评估指标和打分模板。
没错，咱们曾经为你筹备好了，下图关注公众号后盾回复关键字“ODMM”，即可下载数字化能力成熟度评估的全套模板！
起源：谈数据
作者：石秀峰
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