神策数据发布“数据化成熟度评估模型2.0版”
2019年，神策数据首发中国企业数据化成熟度评估模型，从IT化、DT化、DO化三个层面评估企业的数据化建设现状；2020年，神策数据基于1500+家中国数字化转型领先企业原型，升级迭代成“数据化成熟度评估模型2.0版”，并于“神策2020数据驱动用户大会”现场正式发布。
在大会上，神策数据创始人&CEO桑文锋详解了他在市场、产品、认知方面的思考与迭代。他讲到，《跨越鸿沟》这本书教会他如何把科技产品推向市场，科技产品投放市场分为五个阶段：革新者，早起使用者、早期大众、后期大众、落后者。
革新者与早期使用者，是理想主义者，他们会思考新技术给产品带来的颠覆性；早期大众是实用主义者，会关注这个产品能否真正发挥价值；晚期大众，关注产品是否有用，是否好用、易用等；落后者即是对新技术无任何兴趣的群体，比如智能手机完全普及时，还有些人不愿意接受智能手机。
当产品推向市场，市场环境在改变，市场成熟度不同，客户群体也存在行业差异，企业需要做市场细分，感知不同客户群体的需求，从而采用不同的市场策略、营销策略等。
二、数据化成熟度评估模型2.0版
该模型分别从IT、DT、DO三个方面来进行评估。
IT是企业数据化的载体，主要看企业是否有稳定的线上产品，是否有自研团队；
DT评估企业面向数据流的信息化建设，将SDAF融合考核标准，从数据建设的基础上的投入和建设情况，考量企业采集数据的广度、颗粒细度、数据准确性以及是否有基于基层数据的二次开发应用等。
DO（Data Organization数据组织），则从数据意识、组织与流程方面评估企业对数字化的接受和应用情况。具体包括数据意识，涵盖高层的数据意识、分析模型的使用情况、分析使用者的覆盖范围等；组织与流程，评估企业是否有数据部门、是否有埋点的流程和规范、是否有把数据应用到业务流程中等。
通过对IT、DT、DO各项指标的评估，给出企业数字化程度的综合评分。通过某行业内多个企业的统计分析来评估该行业的数字化水平。
如上图，数据化成熟度评估模型2.0版主要升级了DT化评估维度，基于SDAF模型重新梳理评估体系，新增迭代用户画像感知力、人工决策能力、机器决策能力、数据运营能力、数据反馈能力等维度，全方位综合评估分析企业的数据化成熟度情况。
通过对泛互联网、品牌零售、金融、广电等国有背景企业的数据化成熟度分值对比，发现各行业数据化建设日趋成熟，近三成处于世界领先水平，其中，互联网细分行业的数据化成熟度，仍处于全行业高位。神策数据所服务的客户中，有54家是财富全球500强、65家财富中国500强；在银行、证券、保险TOP50中，各占15、19、16家，而他们的数据化成熟度水平均高于客户所在行业平均值。
根据1500+企业数据化成熟度调研结果，从3大维度、13个一级指标分类的相关性分析得出，企业的数据化成熟度水平，跟DT化与DO化呈现出高度正相关特征，相关系数高达0.8；企业的用户画像感知能力、数据运营能力、机器决策能力决定了企业DT化的水平。
综合来说，在企业数据化建设历程中，IT是基础，DT是引擎，DO是助推剂。
神策数据创始人&CEO桑文锋表示：只有全面了解不同行业、不同企业的数据应用情况，清楚地知道行业和企业目前处在哪个阶段，知道这个阶段存在的问题，然后匹配合适的产品和服务。这样，提供的服务才能更好满足企业的数字化需求，真正做到“对症下药”，最大化发挥数据价值。
神策数据依据数据化成熟度模型，将企业分为三个阶段:
阶段一：数据准备阶段。这个阶段企业刚开始接触数据应用，还存在大量的问题，比如接入数据系统的业务线多且繁杂，不同业务线的诉求不一，数据标准不统一，接口不规范，不同业务系统之间用户账户不统一，数据孤岛现象严重等。
阶段二：数据应用阶段。这个时候，企业基本具备一定的数据基础，开始将数据应用于其业务和经营流程中。这个阶段，企业关键的问题是缺乏具备数据应用能力的专业人才，不知道如何将数据与企业的业务实际有效结合起来。
阶段三：全员数据阶段。此时，企业数据化发展相对成熟，核心工作在于“如何让企业内部形成数据驱动业务的意识与认知”，以及“如何推动更多的业务角色充分使用和挖掘数据的价值。
也就是说，数据化是企业整体的变革，不仅与某个业务息息相关，也牵涉到企业整个经营流程甚至是企业文化。
目前，神策数据团队规模已超过700人，服务30+行业超1500家客户，日处理数据超过2000亿条，接下来将持续深耕互联网、开拓开拓互联网+，坚持行业化，从市场实际出发，立足客户真实需求，以“帮助客户实现数据驱动”为使命，以“给客户带来价值”为价值观，真实帮助行业实现数字化经营。