王卓 企业数智化能力成熟度模型（EDMM）标准体系解读

信通院云大所大数据与智能化部信通院云大所大数据与智能化部2一、数据智能背景二、EDMM标准体系三、未来规划3u中国信通院持续深耕数据领域技术、产业、政策、生态研究，自2014年起首次发布《大数据白皮书》，持续发布7版《大数据白皮书》《数据智能白皮书》持续发布7版《大数据白皮书》4数据与“智能”关系的两大变化智能化技术反向赋能数据技术和非结构化数据数据智能的概念可以初数据智能的概念可以初步概括为，以全形态数据为关键资源，以大数据和人工智能深度融合后的新技术体系为关键手段，以决策式、生成式人工智能和传统数据应用形式协同应用于生产生活各领域为最终目标，由此形成的新兴生产生活方式，以及相应延展出的新技术、统计机器学习发展过程：技术自发探索和发展核心技术：分布式计算、流处理、深度学习发展过程：数据量和数据类型的爆发式增长带来新需求核心技术：流批一体、湖仓一体、多模化处理、多模态发展过程：场景和价值需求驱动技术融合应用加深56个人生产效率极大提升个人生产效率极大提升 产业层面直接带动相关技术服务产业发展产业层面直接带动相关技术服务产业发展部分行业，专业分工进一步细化和整共创等模式转变，孕育着更多旧赛道提高信息、知识的易获取性以提升其在全社会范围内的流动效率信息的互通和技术的应用强化总体协推动生产力的发展和社会进步提升企业从数据中提取有效信息、精炼转化为知识、最终指导决策这一过程的总体效率半自动化、自动化决策方式逐步落地提高企业经营的响应速度和市场适应能力，促进业务流程优化和创新72023年2月《数字中国建设整体布局规划》提出要全面赋能经济社会发展2023年2月《数字中国建设整体布局规划》提出要全面赋能经济社会发展，推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交2022年1月《“十四五”数字经济发展规划》要求产业数字化转型迈上新台阶。农业数字化转型快速推进，制造业数字化、网络化、智能化更加深入，生产性服务业融合发展加速普及生活性服务业多元化拓展显著加快。2020年9月《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》提出加快推进产业数字化创新，推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、产业体系生态化。美国于2024年5月6日发布《美国国际网络空间和数字政策战略》，鼓励数字技术可持续的创新、发展以及应用，强调构建符合自身利益的网络空间和数字生态欧盟于2021年4月批准“数字欧洲计划”，以2021年至2027年为实施周期，为欧盟的数字化转型提供支持，确保民众和企业获得高质量的公共服务，提高欧洲在全球数字经济中的竞争力并实现技术主权8技术发展伴生认知提升，为企业数智化转型提供现实基础专逻家辑系推统理深度学习大模型计通算用装自专逻家辑系推统理深度学习大模型计通算用装自置动人工智能（AI）概念诞生以来，智能计算领域经历了多个阶段。2014年左右，由深度学习技术路线成为主流方向，近年以大模型为代表的生成式人工智能技术效果显著成为热点ChatGPT新版内核GPT-4版本模型已具备多模态输入处理、多语言处理、推理、创意生成等能力，能实时对图像、音频、视频等多种形式输入进行理解，并根据要求完成检索材料、回答问题、生成创意性内容等多种任务，其能力已能够通过大量面向人类的多年发展，大数据已形成数据存储与数据流通、数据应用、数据安全五大核心领域综合而成的庞大技术体系“2023年，数据生产总量达32.85泽字节（ZB全国数据存储总量为1.73泽字节（ZB新增数据存储量为0.95泽字节（ZB生产总量中2.9%的数据被保存。存储数据中，一年未使用的数据掘复用。”——《全国数据资源调查报告（2023年）》如何适应当前数据要素时代下充分利用发挥数9数智化转型为企业带来新的机遇以及问题和挑战企业数智化转型的建设应用方法论？如何发掘和提炼有价值应用场景？企业数智化转型的建设应用方法论？如何发掘和提炼有价值应用场景？在转型过程中有哪些需要建设的能力？如何选择技术路线和产品？使企业可以利用大数据、人工智能等相关技术，从数据中挖掘具有价值的知识，支撑重要决策，创新业务形态，提升企业经营管理效率和效果。数智化转型的成效如何评价？企业数智化能力成熟度模型（EDMM）系列工作成熟度模型（成熟度模型（EDMM）系列工作，厘清企业进行数智化转型所需的关键能力框架，提供可对标的能力水平成熟度模型，助力《智能中台能力模型》完成《知识中台能力模型》完成《智慧财务能力模型》启动《数据素养能力模型》启动2023年12月《数据中台能力模型》框架《数字营销能力模型》完成2022年4月2024年6月《智能风控能力模型》完成《数据可视化能力模型》完成2022年12月EDMM系列工作启动（提供最终直接服务于业务产生实际价值的能力）数据素养成效评价场景类通用类行业类（提供支撑各类应用的数据、算法模型、知识的中枢性生产与供给能力）数据中台知识中台知识中台智能中台（提供支撑所有数据、智能生产活动的基础技术能力）一、数据智能背景二、EDMM标准体系三、未来规划（提供最终直接服务于业务产生实际价值的能力）数据素养成效评价场景类通用类行业类（提供支撑各类应用的数据、算法模型、知识的中枢性生产与供给能力）数据中台知识中台知识中台智能中台（提供支撑所有数据、智能生产活动的基础技术能力）企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数智基础设施基础级（1基础级（1级）：自动化能力三级增强级（2级）：部分智能化能力）：智能化人才体系、智能化应用《数据智能基础设施建设成熟度模型》围绕企业数据智硬件资源多模数据采集与存储一、数据智能背景二、EDMM标准体系三、未来规划（提供最终直接服务于业务产生实际价值的能力）数据素养成效评价场景类通用类行业类（提供支撑各类应用的数据、算法模型、知识的中枢性生产与供给能力）数据中台知识中台知识中台智能中台（提供支撑所有数据、智能生产活动的基础技术能力）企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数智中台u数据、算法模型、知识的持续生产和供给，是维持企业数据智能体系运转的中枢能力，可以分为u三大部分能力各自均需要构建一套完成的能力体系，维持相应生产供给活动的持续运模型数据服务数据开发知识汇聚知识抽取掘知识服务与应用构识知识汇聚知识抽取掘知识服务与应用构识建组织知识收集与生产 企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数据中通过构建各项能力，弥合数据供需鸿沟，使数据能够驱动企业提升经营效率、实现业务价值能力集合技术工具、架构管理、数据开发、数据服务、数据管理、数据运营等六大能力《数据中台能力成熟度模型》技术工具：是数据中台的物理基础设施，从工具功能的角度集中体现了企业建设数据中台所需的技术能力集合架构管理：是依据企业自身需求对数据中台内部架构进行设计并持续管理的过程数据开发：是持续将数据开发成满足业务需求内容以维持数据中台运转的重要能力数据服务：是数据中台对外实际直观可感的服务内容统一出口数据管理：是提升数据中台中数据质量和潜在价值的重要工作数据运营：是基于策略和评价体系，执行运营动作以提升数据中台使用效果的重要能力技术工具能力域从软件平台功能的角度集中体现了企业建设数据中台所需的技术工具能力集合架构管理：数据中台的整体设计图湖仓设计、数据建模、数据集成、平架构管理是指，基于企业数据中台建设及业务需求，参考已有战略和企业架程规范和技术工具等，对数据体系和技术体系的蓝图进行设计和管理，以最大限度湖仓设计、数据建模、数据集成、平数据架构技术架构服务架构设计数据架构设计数据安全设计集成架构设计计计数据流向数据集成数据资源目录数据分层存储安全数据分域加工安全数据模型数据服务：数据中台面向用户的服务内容出口数据探索、数据获取、自助分析、模型管理、指标和标数据探索、数据获取、自助分析、模型管理、指标和标能力域子能力域数据获取及探索数据分析服务数据服务管理一级能力项数据获取服务数据目录务分析模型服务指标及标签二级能力项数据导出分析模型管理指标体系管理控持数据推送览模型运行标签体系管理数据开发：维持数据中台持续运转的生产过程数据开发是面向数据全生命周期，聚焦于协同从数据需求输入到交付数据开发本身的能力及相关流程和环境的管控数据开发本身的能力及相关流程和环境的管控能力域子能力域开发能力流程管理能力环境管理能力一级能力项数据模型设计数据接入数据开发处理数据交换及分发任务编排调度需求与设计管理开发过程管理部署发布管理运维管理平台资源管理平台系统状态管理权限及协作管理20数据运营：促进数据中台应用的策略和措施数据价值评估体系、运营制度与数据运营能力域包括数据的运营规划、应用、推广、审计、成本管理及价值评估数据价值评估体系、运营制度与数据运营数据运营规划数据应用数据推广数据审计数据成本管理数据价值评估21数据管理：保障数据质量及安全的制度及措施数据管理是提升整体数据质量，保障数据安全可用的具体分为主数据管理、数据标准、数据质量、数据安全四能力域子能力域主数据管理数据标准数据质量数据安全22数据中台能力成熟度模型的4个维度u聚焦四大能力维度，面向数据中台各项能力差异化要求，提升企业数据中台实践能力23数据中台能力成熟度模型的5个等级入门级入门级具备支持临时业务需求的能力，以个人经验为工作基础，以满足临时出现的业务需求进阶级具备支持局部业务需求的能力，以内部可复用的经验为工作基础，依据可实践的计划完成工作等级要求优秀级具备支持全局业务需求的能力，以组织级的标准化、规范化等级要求优秀级具备支持全局业务需求的能力，以组织级的标准化、规范化流程为工作基础4卓越级具备支持企业业务敏捷优化的能力，建立可测量的目标，确定各能力的量化测量，根据业务需求变化实现各能力的优化具备持续优化迭代发布能力，为行业提供优化解决方案，在业界分享最51324数据中台能力成熟度评估参与企业平安寿险 平安寿险数据管理企业数智化能力成熟度模型（EDMM）—由中国信通院牵头，联合30余家单位50余位专家共同编制，该标准围绕企业智能化能力建设的全流程展开，对企业的AI研发能力、AI运营能力、AI服务能力、AI安全能力、资源管理能力、组织保障能力六大能力域、24子能力域均制定了详细的分级能力要求，通过标准评估，旨在助力企业理清智能化能力现状，持续完善和提升企业的智能化能力水平。引领级卓越级优秀级进阶级入门级 •2024年3月启动相关工作调研•2024年3月召开第一次标准讨论会引领级卓越级优秀级进阶级入门级 •2024年3月启动相关工作调研•2024年3月召开第一次标准讨论会•组织五次全体标准讨论会、数十次点对点沟通会•2024年6月完成定稿•首批评估报名正式开启主要参编单位：PERCENT百分点C-)阿里云AI研发能力：支持面向判决式和生成式模型的开发能力1级1）支持结构化数据的标注2）支持对1级1）支持结构化数据的标注2）支持对）；2级1）提供增强的标注工具2）支持至少3级1）能够处理至少一种跨数据模态的标注任务（如图像-文本对应等2）支持至少3种26能力域子能力域能力项等级要求AI研发能力数据标注样本标注能力AI特征工程数据预处理模型训练训练任务构建算法及模型管理模型仓库模型开发AI运营能力：贯穿业务到技术的AI能力闭环运营体系AI运营能力是指形成贯穿业务到技术的AI能力运营闭环评估体系，构建全生命周期的指标体系，覆盖模型离线评估与在线指标监控，形成从业务到技术的价值指标归因关联，结合特征库与样本库的建设，支撑AI能力的持续迭代和2727能力域子能力域能力项等级要求AI运营能力模型生命周期管理模型管理能力AI指标体系运营工具28AI服务能力：高效纳管内外部AI能力，支持对外服务AI服务能力是指基于云原生与数据基础设施构建，管理和维护AI核心资产的生命周期，提供联机API调用和流批推理作业的部署、发布与管理，提供高效纳管内外部AI能力，同时面向技术、业务人员提供按需动态组合，形成智能化服务解决方案。能力域子能力域能力项等级要求AI服务能力模型与应用集市模型集市AI服务类型AI服务管理资源和服务控制模型部署与推理AI安全能力：全方位保障系统的安全性和稳健性29AI安全能力专注于全方位保障AI系统的安全性，从数据安全、合规到模型全生命周期安全、合规，再到服务安全、合规，确保整个AI生态在面临内外部威胁时的稳健性。要求综合应用多项安全技术和政策，确保数据隐私、模型完整性和算法公平性，同时符合行业标准和法规要求，为企业赋能以信任和可靠的AI解决方案。29能力域子能力域能力项等级要求AI安全能力数据安全模型与服务安全模型与服务内容安全基础设施安全资源管理能力：为模型研发和运营提供底层资源支撑资源管理能力是指形成支持智能中台运营的完整管理体系，覆盖数据管理、算法管理、算力管理、平台管理，在底层支持模型能力域子能力域能力项等级要求资源管理能力数据管理数据管道管理知识管理预置算法管理预置算法用例管理算力管理算力资源监控与调度平台管理3031组织保障能力：优化组织模式保障智能中台高效运作组织保障能力是指深度整合组织建设、制度流程、人员能力，从而确保智能中台的健康可持续性发展和高效运作。能力域子能力域能力项等级要求组织保障能力组织建设制度流程培训服务体系人员能力人才发展机制企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——知识中中国信通院联合30余家企业完成了此标准编制工作，包含知识汇聚、知识抽取、知识组织构建、知识挖掘与加工、知识管5个级别：初始级进阶级优秀级卓越级5个级别：初始级进阶级优秀级卓越级引领级开放正在启动第一批分级评估知识共享及协作知识检索知识推荐内容生成智能代理服务智能算法支撑服务知识展示知识权限管理知识分类管理知识安全管理知识质量管理知识版本管理外部知识接入内部知识汇聚数据解析元数据解析知识建模知识存储知识补全知识关联知识融合知识推理主要参编单位：3233一、数据智能背景二、EDMM标准体系三、未来规划（提供最终直接服务于业务产生实际价值的能力）数据素养成效评价场景类通用类行业类（提供支撑各类应用的数据、算法模型、知识的中枢性生产与供给能力）数据中台知识中台知识中台智能中台（提供支撑所有数据、智能生产活动的基础技术能力）34企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——数智应用数据智能应用是指从数据中提取有价值的信息和知识、构筑智能算法和模型、推动决策和行动的能力。数据智能应用是指从数据中提取有价值的信息和知识、构筑智能算法和模型、推动决策和行动的能力。通用数智应用多样化发展通用数智应用呈效率提升优化体验模式创新部分场景应用转向成熟落地营销、运营、风控、财务等场景具备高价值、共性强、数据密集、成效明确等特点的场景应用优先落地行业应用加速渗透差异明显农业等行业类数智决策业务运营反馈优化数智基础能力数智决策业务运营反馈优化数智基础能力数字营销风控运营安全合规财务数据分析应用 数智财务场景类场景类数据可视化数据可视化数据分析应评估模型数据API通用类通用类企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——通用数智应用《数据分析应用能力分级要求》标准框架《数据分析应用能力分级要求》标准框架评价企业的数据分析应用能力，即数据团队满足业务部门的用数需求，完成数据分析应用任务，实现数据驱动、业数《数据可视化能力分级要求》标准框架评估企业内部的《数据可视化能力分级要求》标准框架评估企业内部的数据可视化项目建设及服务能力，适评项目通常包含数据可视化大屏、可视化报表、管理驾驶舱等35《数据35《数据API服务能力分级要求》标准框架评估企业内部的数据API的研发应用及发布调控、运营管理、安全保障等能力企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——场景化数智应用（数字营销）上海浦东发展银行股份有限公司上海浦东发展银行股份有限公司交通银行股份有限公司华夏银行股份有限公司泰康在线财产保险股份有限公司神策网络科技(北京)有限公司广州云徙科技有限公司武汉卓尔数字传媒科技有限公司北京植德律师事务所数库(上海)科技有限公司面向企业数字营销相关业务，围绕数据流转过程，从业务流程、组织协作、技术应用、产出物等维度评估数据应用项目全生命周期的数据价值释放能力。构建科学合理的数字营销能力视图5个级别：数据采集反馈优化数据建模数据驱动数据决策365个级别：数据采集反馈优化数据建模数据驱动数据决策36能力域数据采集及整合数据建模及洞察数据决策数据驱动运营优化反馈能力项数据采集完整度数据指标体系数据驱动文化智能监控预警实时数据采集能力策略执行结果分析数据采集安全合规数据整合能力算法安全合规活动运营企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——场景化数智应用（智能风控）风控运营能力可观测性稳定性安全合规能力白名单鉴权机制5个级别：初始级进阶级风控运营能力可观测性稳定性安全合规能力白名单鉴权机制5个级别：初始级进阶级优秀级卓越级引领级开放•正在启动第一批分级评测规则管理能力规则管理能力模型训练能力模型训练能力模型部署监控能力模型部署监控能力策略cut-off制定A/Btest数据基础平台能力3738企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——场景化数智应用（数智财务）价值管理数据标准规范数据架构模型数据安全合规数据生命周期系统平台数字技术国资委于2022年3月2日发布了《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，旨在为进一步深入开展对标世界一流管理提升行动，指导中央企业立足新发展阶段要求和信息技术变革大势，加快提升财务管理能力水平，更好支撑企业实现高质量发展。信通院拟牵头编制《企业数智财务能力成熟度模型》（进行中），为各方开展数据智能驱动的财务管理体系建设提供参考价值管理数据标准规范数据架构模型数据安全合规数据生命周期系统平台数字技术39一、数据智能背景二、EDMM标准体系三、未来规划（提供最终直接服务于业务产生实际价值的能力）数据素养成效评价场景类通用类行业类（提供支撑各类应用的数据、算法模型、知识的中枢性生产与供给能力）数据中台知识中台知识中台智能中台（提供支撑所有数据、智能生产活动的基础技术能力）40企业数智化能力成熟度模型（EDMM）——长效机制除自下而上的除自下而上的各类通用能力建设之外，企业仍需要通过大量长效机制，作用于自身软性能力，长期可持续性的提升自身数