在日常生活中 ， 我们经常听到智商（IQ）、情商（EQ）等等 ， 类似“某商”这类名词所描述的是个体或组织应当具备的一种基本能力和素养 ， 比如说某人打篮球的“球商”比较高 ， 大意是说这个人打篮球的悟性好、头脑灵活 ， 善于根据球场形势进行球的支配和处理 。 可见 ， 所谓“某商” ， 其实是个体或组织在特定领域内的综合素质的体现 ， 一般在某方面的综合素质越好 ， “某商”的水平就越高 。

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最近 ， 在研究数据化运营时想到了“数商”这个词汇 ， 在网上一查才发现 ， 这个词语其实早就有人提出过了 。 数商——也叫数字智商（Digital Intelligence Quotient ， 简称DQ） ， 据称数商概念最早出现在2016年 ， 由数字智商研究所这一跨国智库提出 ， 2019年数字智商研究所发布的《2019DQ全球标准报告》中 ， 更是给出了一个详细的能力框架 。 按照数字智商研究所的理论 ， 数字智商是社交、情绪管理和认知能力的综合 ， 使个人能够应对数字生活的挑战和需求 。 数字智商从数字公民八大核心技能开始：数字身份、数字设备的使用、数字安全、数字防护、数字权利、数字文化素养、数字交际和数字情商 。 每个数字智商能力都由知识、技能、态度和价值观组成 。

【中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始】数字智商研究所对于数商的定义和分析有一定的合理性和可行性 。 但笔者认为 ， 数商不应局限于对个体的评价 ， 数商不仅仅是数字经济时代个体生存和发展的核心素养 ， 更是企业数智化转型不可或缺的核心能力 。 对数商的定义和理解 ， 应当扩展到企业数智化转型和数据化运营的时代背景下进行重新认识和深度挖掘 。 下面 ， 笔者从企业转型的角度谈谈对于数商的理解 。
1、 什么是数商？
笔者认为 ， 对于企业而言 ， 数商指的是企业进行数据化运营的综合能力与素养 。 也就是说企业在数据化运营方面做的越好 ， 数商水平就越高 。 进一步分析 ， 我们可以得到以下结论：
数商是一个相对的概念 。 数商没有绝对的高和低 ， 是相互比较的结果 。 当我们评价两家企业的数商水平高低时 ， 暗含的假设前提是这两家企业是在同一个行业 ， 从事的业务大体相似 。 如果将鞋服制造行业的头部公司与BAT之前进行数商的比较 ， 意义可能不大 ， 因为鞋服制造业与互联网巨头之间的业务模式差别太大 ， 对大数据和互联网技术的依赖程度完全不同 。

数商是动态变化的 。 数商不是一成不变的 ， 它是伴随着企业的成长与进化在变化的 。 这与人在学习中成长的道理类似 ， 我们从小学、中学再到大学 ， 在学习过程中个人的知识素养在进步 ， 智商在提升 。 企业在运用数据解决商业问题的过程中 ， 不断的“打怪升级” ， 其数商自然也会获得进步和提高 。
数商不是先天的 ， 都是靠后天的积累所得 。 数商既然与企业数据化运营有关 ， 那么 ， 数商就是跟企业所处的生命周期有关 。 企业在建立之初 ， 一般来说数据是先天不足的 ， 数据沉淀较少 ， 数据发挥的价值和作用有限 。 随着企业的逐步发展壮大 ， 企业所能掌控的数据越来越多 ， 后天积累的数据资产越来越多 ， 为数商的提高奠定了基础 。 但企业掌握的数据越多 ， 并不一定代表企业的数商就越高 。 数据再多 ， 如果没有充分利用好、挖掘出应有的价值 ， 那么 ， 企业的数商也不会高 。 同样道理 ， 并不是企业掌握的数据处理技术越高超 ， 就代表数商越高 。

数商是企业数据化运营水平的集中体现 。 数商测评的是企业进行数据化运营的能力与水平 ， 既是对数据化运营过程的考察 ， 也是对数据化运营结果的考察 。 所以 ， 数商是数据化运营过程和结果的集中体现 。 要想提高企业的数商等级 ， 就要从数据化运营的精细化程度、数据应用的效果和价值等方面入手 。分页标题

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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 。


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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 。

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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！

来源：(产业气象站)

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标题：中年|拍一拍CEO们，数智化转型从提升“数商”开始