国家标准:7 个能力域、29 个能力子域,数字化转型的全面指南
在数字化时代,企业数字化转型已成为必然趋势。GB/T 43439-2023 标准为企业数字化转型提供了全面的指导,其中定义的 7 个能力域和 29 个能力子域,为企业提供了具体的实施路径。本文将深入探讨这 7 个能力域和 29 个能力子域,帮助企业更好地理解数字化转型的内涵和实施方法。一、7 个能力域GB/T 43439-2023 标准中定义的 7 个能力域包括:战略与领导力、数据与数字化资产、业
-
在数字化时代,企业数字化转型已成为必然趋势。
-
GB/T 43439-2023 标准为企业数字化转型提供了全面的指导,其中定义的 7 个能力域和 29 个能力子域,为企业提供了具体的实施路径。
-
本文将深入探讨这 7 个能力域和 29 个能力子域,帮助企业更好地理解数字化转型的内涵和实施方法。
一、7 个能力域
GB/T 43439-2023 标准中定义的 7 个能力域包括:战略与领导力、数据与数字化资产、业务流程与服务、技术与架构、人才与组织、安全与隐私、治理与管理。

1. 战略与领导力:
• 特征:企业数字化转型需要高层领导的支持和推动,制定数字化转型战略,明确数字化转型的目标和方向。
• 实例:一家大型制造企业,通过成立数字化转型领导小组,制定数字化转型战略,明确了数字化转型的目标和方向,推动了企业数字化转型的进程。
2. 数据与数字化资产:
• 特征:企业数字化转型需要建立数据管理体系,加强数据治理,提高数据质量,实现数据资产的价值最大化。
• 实例:一家金融企业,通过建立数据仓库和数据分析平台,实现了对客户数据的深度分析,提高了客户满意度和忠诚度。
3. 业务流程与服务:
• 特征:企业数字化转型需要优化业务流程,提高业务效率,提升客户体验,实现业务模式的创新。
• 实例:一家零售企业,通过引入电商平台和物流配送系统,优化了业务流程,提高了客户满意度和销售额。
4. 技术与架构:
• 特征:企业数字化转型需要选择合适的技术和架构,搭建数字化转型的技术平台,实现技术创新和应用。
• 实例:一家科技企业,通过采用云计算、大数据、人工智能等技术,搭建了数字化转型的技术平台,实现了技术创新和应用,提高了企业的竞争力。
5. 人才与组织:
• 特征:企业数字化转型需要培养和引进数字化人才,优化组织架构,建立数字化文化,提高组织的数字化能力。
• 实例:一家互联网企业,通过建立数字化人才培养体系,引进数字化人才,优化组织架构,建立数字化文化,提高了组织的数字化能力,实现了企业的快速发展。
6. 安全与隐私:
• 特征:企业数字化转型需要加强安全管理,保障数据安全和隐私,建立安全防护体系,防范安全风险。
• 实例:一家金融企业,通过建立安全管理体系,加强数据安全和隐私保护,建立安全防护体系,防范安全风险,保障了客户的资金安全和隐私。
7. 治理与管理:
• 特征:企业数字化转型需要建立数字化转型治理体系,加强数字化转型的管理和监督,确保数字化转型的顺利实施。
• 实例:一家大型制造企业,通过建立数字化转型治理体系,加强数字化转型的管理和监督,确保了数字化转型的顺利实施,提高了企业的数字化转型效益。

二、29 个能力子域
GB/T 43439-2023 标准中定义的 29 个能力子域包括:战略规划、领导力与文化、数据治理、数据管理、数据分析、业务流程设计与优化、业务流程执行与监控、服务设计与优化、服务管理、技术架构设计、技术架构实施、技术创新、数字化人才培养、数字化人才管理、数字化团队建设、安全策略与规划、安全管理、安全技术、隐私策略与规划、隐私管理、隐私技术、治理体系设计、治理体系实施、治理体系监控、风险管理、项目管理、变革管理、持续改进。
三、企业如何根据自身情况选择合适的能力域和能力子域
1. 明确企业数字化转型的目标和战略
企业需要明确自己的数字化转型目标和战略,以便确定需要提升的能力域和能力子域。
2. 进行自我评估
企业可以根据 GB/T 43439-2023 标准中的能力域和能力子域,对自己在每个维度上的能力进行评估。评估可以采用问卷调查、访谈、案例分析等方法。
3. 制定能力提升计划
根据自我评估的结果,企业可以制定能力提升计划,明确需要提升的能力域和能力子域,以及提升的目标、措施和时间表。
4. 持续监控和评估
企业需要持续监控和评估数字化转型的进展情况,及时调整能力提升计划,确保数字化转型的目标得以实现。

四、结论
GB/T 43439-2023 标准中定义的 7 个能力域和 29 个能力子域,为企业数字化转型提供了全面的指导。企业可以根据自身的情况,选择适合自己的能力域和能力子域,并制定相应的能力提升计划。通过持续的努力和改进,企业可以提升自己的数字化转型能力,实现数字化转型的目标,提升企业的竞争力。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

更多推荐


所有评论(0)