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去年寫過一篇文章《傅一平：如何評估數(shù)據(jù)中臺的成熟度？》，談了數(shù)據(jù)中臺的初步評估方法。今天再談?wù)劼涞氐募毠?jié)，即如何打造企業(yè)數(shù)據(jù)中臺的評估指標體系，一方面指導(dǎo)企業(yè)自身的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)，另一方面為企業(yè)間數(shù)據(jù)中臺的比較提供一個參考標準。

1、行業(yè)實踐參考

第一個是DCMM。

數(shù)據(jù)管理能力成熟度評價模型（Data management Capability Maturity Model 簡稱DCMM）是國家大數(shù)據(jù)重點標準之一，是一個綜合標準規(guī)范、管理方法論、評估模型等多方面內(nèi)容的綜合框架，涉及8個能力域5個等級，目標是提供一個全方位組織數(shù)據(jù)能力評估的模型，如下圖所示，但其缺乏對數(shù)據(jù)中臺最重要特征的比如服務(wù)化，業(yè)務(wù)化等的描述。

第二個是大數(shù)據(jù)服務(wù)成熟度模型。

信通院推進的針對大數(shù)據(jù)服務(wù)成熟度評估的準國家標準，是對DCMM的有效補充，如下圖所示。

第三個是云徙科技中臺能力成熟度。

云徙科技針對中臺的成熟度評估實踐，能力域設(shè)置比較全面，還有指標體系的設(shè)置，如下圖所示。

2、數(shù)據(jù)中臺能力成熟度模型

結(jié)合行業(yè)及自身實踐，筆者建議企業(yè)數(shù)據(jù)中臺的評估從管理、技術(shù)、價值三個能力域開展，以此衡量數(shù)據(jù)中臺的管理先進性、技術(shù)先進性和服務(wù)價值貢獻，如下圖所示：

管理維度：從企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略、數(shù)字化人才和運營機制反應(yīng)企業(yè)數(shù)據(jù)中臺管理的先進性

技術(shù)維度：從架構(gòu)先進性、能效水平來衡量數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)領(lǐng)先性

價值維度：從服務(wù)規(guī)模、服務(wù)共享及服務(wù)響應(yīng)來衡量數(shù)據(jù)中臺的價值貢獻

3、數(shù)據(jù)中臺評估指標體系

這里將數(shù)據(jù)中臺價值評估指標體系分為管理、價值、技術(shù)三大能力域8個能力項共10個指標，指標類型區(qū)分為定量和定性，定性的根據(jù)劃分階段可以轉(zhuǎn)成定量，整個指標體系如下表所示：

（1）價值域

數(shù)據(jù)服務(wù)支撐度：數(shù)據(jù)服務(wù)直接支撐的接口數(shù)量/下游應(yīng)用的數(shù)據(jù)接口數(shù)量,代表了數(shù)據(jù)中臺的服務(wù)覆蓋度，如果下游應(yīng)用的數(shù)據(jù)接口大多以定制化的方式支撐，那說明數(shù)據(jù)中臺的支撐范圍有限，該指標可以避免一葉障目、PPT文化、亮點工程現(xiàn)象的發(fā)生。

數(shù)據(jù)服務(wù)復(fù)用度：數(shù)據(jù)服務(wù)直接支撐的下游應(yīng)用接口數(shù)量/數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)量，代表了數(shù)據(jù)服務(wù)的復(fù)用共享水平，如果數(shù)據(jù)服務(wù)復(fù)用度很低，復(fù)用提效就失去了意義，說明數(shù)據(jù)服務(wù)的設(shè)計出現(xiàn)了問題。

數(shù)據(jù)服務(wù)交付周期：從需求提出到交付的數(shù)據(jù)服務(wù)平均提供時間，代表了數(shù)據(jù)中臺對外服務(wù)的交付速度，數(shù)據(jù)服務(wù)如果可以采取配置化方式實現(xiàn)，那就可以大幅提升交付速度。

數(shù)據(jù)中臺是賦能業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新，但并不意味著可以跟業(yè)務(wù)產(chǎn)生的價值直接掛鉤，因此這里沒有把收入等業(yè)務(wù)指標直接歸屬到數(shù)據(jù)中臺價值域。

（2）管理域

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略水平：組織開展數(shù)據(jù)中臺工作的愿景、目標和原則。參考DCMM(數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型)，可以分為初始級、受管理級、穩(wěn)健級、量化管理級及優(yōu)化級，也可以根據(jù)項目級、部門級、公司級、行業(yè)級、標桿級來劃分，并據(jù)此評定分值，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略水平代表了公司對數(shù)據(jù)中臺的重視程度。

數(shù)據(jù)組織設(shè)置：參考數(shù)據(jù)戰(zhàn)略水平評定方式，假如企業(yè)的數(shù)據(jù)管理組織僅限于IT部門內(nèi)部，則企業(yè)即使有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，執(zhí)行力也大打折扣。

數(shù)據(jù)人才比例：數(shù)據(jù)專業(yè)人才數(shù)量/企業(yè)員工數(shù)量，企業(yè)數(shù)據(jù)人才的多寡一定程度決定了數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)質(zhì)量和運營水平。

使用人員比例：使用數(shù)據(jù)中臺的內(nèi)外部客戶數(shù)量/內(nèi)外部客戶數(shù)量，使用數(shù)據(jù)中臺的人員比例一定程度說明數(shù)據(jù)中臺的開放水平，數(shù)據(jù)中臺建的再好沒人用也是枉然。

數(shù)據(jù)匯通比例：企業(yè)采集匯通的價值數(shù)據(jù)數(shù)量/企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點后的價值數(shù)據(jù)數(shù)量，這個指標一定程度上代表了企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理水平。

（3）技術(shù)域

DataOps水平：數(shù)據(jù)開發(fā)運營一體化水平，可以分為瀑布式開發(fā)、持續(xù)集成和交付、一站式可視化集成交付、一站式量化管理及智能優(yōu)化開發(fā)五個階段，假如企業(yè)的數(shù)據(jù)需求從開發(fā)到交付的每個階段都是割裂的，那就是處于最低級階段，如果開發(fā)和交付實現(xiàn)了無縫銜接，那就到了第二個階段，如果全部是可視化操作，那就到了第三個階段，如果可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動全流程優(yōu)化，那就到了第四個階段，如果優(yōu)化基于人工智能自動進行，那就到了最高級階段，當然劃分沒有固定的標準，這里僅是一種示例。

云原生水平：基于AICDE的云化、在線化、智能化架構(gòu)水平，可以分為豎井式架構(gòu)，微服務(wù)架構(gòu)，全面云化、在線化、服務(wù)化架構(gòu)，具備量化管理的云化架構(gòu)，基于AI決策的自動化架構(gòu)五個階段，云原生水平?jīng)]有固定的標準，這里僅是一種示例。

如果對以上10個指標的分數(shù)進行標準化，就可以給出一個企業(yè)數(shù)據(jù)中臺在8個方面的評分，下面是一個雷達圖示例，如果再加權(quán)求和，就可以給出一個綜合評分：

筆者在評估數(shù)據(jù)中臺的時候有很多挑戰(zhàn)，一方面受限于自身的經(jīng)歷和水平，很難說客觀全面，也許我說得都是錯的；二是數(shù)據(jù)中臺沒有標準定義，沒有標準架構(gòu)，也沒有通用的最佳實踐，要給出評估指標體系就更難了，三是很多指標雖然可以設(shè)置，但難以量化，比如數(shù)據(jù)戰(zhàn)略水平、DataOps水平，這使得評估指標體系設(shè)計難上加難。

但無論有多少爭議，扔一個體系出來供大家參考和批判總是有益的，因為建完了數(shù)據(jù)中臺后，領(lǐng)導(dǎo)總是會問：數(shù)據(jù)中臺到底產(chǎn)生了什么獨特的價值？在行業(yè)內(nèi)處于什么樣的水平？

我們需要正面嚴肅的回答這個問題，一方面是為了獲得領(lǐng)導(dǎo)的理解和支持，另一方面也為中臺的運營指明方面，否則就真成了瞎子。

數(shù)據(jù)中臺可以沒有標準架構(gòu)，但需要有相對公允的價值評估手段，就好比雖然每個企業(yè)都在做精確營銷，大家的實現(xiàn)過程和所用技術(shù)也各不相同，但好歹還有個公認的轉(zhuǎn)化率指標可以大致衡量下自己的水平，而不是雞同鴨講。

無論如何，量化一下總比定性的講好很多，這是數(shù)據(jù)從業(yè)者應(yīng)有的態(tài)度！