- 战略与组织准备
战略对齐：企业高层是否明确数智化转型目标（如效率提升、成本优化、创新服务），并与业务战略紧密关联？
组织架构：是否设立跨部门数智化委员会（含IT、业务、管理层），明确职责分工？
资源投入：预算是否涵盖技术、人才、培训，且具备长期投入规划？
员工意识：是否开展全员培训，消除对技术变革的抵触情绪？
- 技术选型与基础设施
技术评估：是否评估AI、物联网、大数据等技术的适用性，匹配业务需求（如制造业侧重设备监控，零售业侧重客户分析）？
基础设施：现有IT系统（如ERP、CRM）是否支持数据集成，或需升级？
云服务：是否考虑云平台以增强灵活性和可扩展性？
安全合规：数据加密、访问控制等安全措施是否到位，符合法规要求？
- 数据治理核心步骤
数据标准：是否统一关键数据定义（如"客户"包含姓名、联系方式），避免部门间歧义？
数据质量：是否建立清洗机制，处理重复、缺失或错误数据？
数据集成：能否整合多源数据（如CRM、电商平台），形成统一视图？
数据资产化：是否分类打标签（如客户、生产数据），构建可检索目录？
数据安全：是否实施权限管理和审计跟踪，保护敏感信息？
- 业务流程优化
流程数字化：核心流程（如采购、生产）是否已数字化，减少手工操作？
自动化潜力：是否识别重复任务（如报表生成），适合自动化处理？
智能应用：是否规划AI应用（如预测分析、智能客服），提升决策效率？
- 试点与推广
试点选择：是否在可控场景（如单一生产线或门店）启动小规模试点？
效果评估：试点是否量化效率提升（如时间节省、成本降低）？
风险预案：是否制定应对技术故障或数据泄露的应急计划？
- 持续改进
反馈机制：是否建立渠道收集员工和客户反馈，优化系统？
迭代升级：是否定期评估技术，引入新工具（如AI模型更新）？
文化培育：是否鼓励创新思维，将数智化融入企业文化？
评估结果应用
高可行性：若多数项达标，企业可快速推进转型，聚焦技术深化。
中可行性：部分项未达标（如数据治理薄弱），需优先补足短板。
低可行性：若关键项缺失（如战略不清晰），建议重新规划或寻求外部咨询。
此清单帮助企业系统评估数智化准备度，识别风险点，确保转型稳健落地。