什么是数字化人才？
数字化人才是指具备较高信息素养，有效掌握数字化相关能力，并将这种能力不可或缺地应用于工作场景的相关人才。随着数字技术的快速发展和应用，数字化人才的需求日益增加，他们在大数据、“互联网+”、人工智能、智能制造等多个领域发挥着关键作用。根据数字化能力要求差异和应用场景的不同，数字化人才通常被细分为以下几类：
数字化管理人才：
这类人才主要负责对降本增效做出整体规划布局，并能够领导其他两类人才推进企业的数字化转型。他们是企业数字化转型的领导力量。
数字化应用人才：
他们的主要任务是通过实践将技术应用到业务场景上，精通业务并提出优化方案，以提高业务价值与效率。他们是企业数字化转型的创新力量。
数字化专业人才
（或数字化技术人才）：
这类人才专注于数字化技术岗位，聚焦数字化基础设施的打造。他们是企业数字化转型的支撑力量。
数字化人才画像是怎么样的？
数字化人才画像是基于职位说明书和目标公司需求，对数字化人才进行的具体化和生动化的描述。它通过对人才特质、能力、经验等多维度的刻画，帮助企业更精准地识别和选拔数字化人才。数字化人才画像的构建要点包括：
精准化：
识别有指向性、具有识别度的信息，把握关键要素，减少不重要的赘述。
简洁化：
尽量用量词替代形容词，用数据替代文字，使描述更加简洁明了。
结构化：
通过构建多维度和全面的人才标签体系与标准，形成结构化的画像框架。
动态化：
人才画像是动态的，需要持续跟踪和记录人才数据，不断迭代更新。
数字化人才画像的应用场景包括人才选拔、培养、激励、发展等全生命周期管理，有助于企业实现人才的智能分析、自动匹配和全面预测。数字化人才画像的维度是多方面的，旨在全面、细致地描述数字化人才的关键特征和能力。以下是一些主要的维度：
基本信息维度：年龄、性别、学历等基础信息。工作经验，特别是与数字化相关的项目或岗位经验。
技术能力维度：熟练掌握的数字化工具和技术，如编程语言、数据分析软件等。对新兴数字技术的了解和学习能力，如人工智能、区块链等。
业务能力维度：对所在行业的业务流程和理解深度。能够将数字化技术应用于业务场景，提升业务效率和价值的能力。
数据驱动维度：数据分析和解读能力，能够从数据中提取有价值的信息。基于数据进行决策和优化业务流程的能力。
创新思维维度：对新问题的敏感度和解决能力，能够提出创新的数字化解决方案。持续学习和适应新技术、新工具的能力。
团队协作与沟通维度：与跨部门团队有效沟通和协作的能力。在团队中扮演领导或支持角色的能力。
个人特质与价值观维度：个人的职业态度、工作习惯和自我驱动力。与企业文化和价值观的契合度。
职业发展维度：职业规划和发展目标，对数字化领域的长期热情和投入。寻求成长机会和提升自身数字化能力的意愿。
这些维度共同构成了数字化人才画像的丰富内容，帮助企业更全面地了解和评估数字化人才，从而做出更精准的招聘、培养和晋升决策。
数字化人才模型
数字化人才能力模型是对数字化人才所需能力进行系统化、结构化的描述和分类，以便于企业和个人在数字化时代中进行人才选拔、培养和管理。一个典型的数字化人才能力模型可能包含以下几个维度：
技术能力：
包括计算机基础知识、网络技术、数据库管理、编程语言等，以及行业专业知识，以便将技术应用于实际业务场景。
数据分析能力：
涉及数据采集、数据清洗、数据建模、数据可视化等，帮助企业发现业务问题，优化流程，提高决策质量。
创新能力：
包括对新技术的敏感度、解决问题的能力、团队合作能力等，以适应数字化时代快速变化的需求。
综合能力：
包括沟通能力、团队合作能力、领导能力等，以便在数字化时代与多个部门和团队有效协作。
企业可以根据数字化人才能力模型，对候选人进行综合评估，制定培养计划，实施分类管理，为数字化人才提供发展机会和晋升途径。同时，数字化人才能力模型也可以作为绩效考核的参考指标，帮助企业评估和激励数字化人才。
数字化知识能力框架体系
上图数字化知识能力框架体系，详尽地展示了数字化知识能力框架体系的全面结构，旨在为企业构建和提升数字化能力提供系统性指导。该框架体系从多个维度出发，覆盖了从理论参考到实际操作，再到运维治理的全过程。这套知识体系是打造数字化人才的知识框架，值得正在从事数字化转型的组织参考借鉴~
首先，参考模型部分作为框架的基石，引入了APQC流程框架、价值链模型、SCOR供应链模型等经典理论，为企业提供了构建数字化能力的理论基础和参考依据。这些模型帮助企业理解业务运作的核心环节，为后续的规划与实施奠定坚实基础。
接着，规划架构部分聚焦于企业数字化战略的制定与架构的搭建。它涵盖了业务架构、产品开发领域、市场营销&客户服务等多个方面，确保企业在数字化转型过程中能够全面、系统地规划其业务蓝图和技术架构。
进入设计实现阶段，框架体系深入到了数据架构、数据建模、应用架构等具体技术领域。这里不仅涉及数据的采集、处理、存储和分析，还涵盖了应用系统的设计与实现，以及微服务、大数据平台等先进技术的应用。通过这一阶段的工作，企业能够构建起高效、灵活、可扩展的数字化基础设施。
技术运营部分则关注于数字化系统的日常运行与维护。它涵盖了数据安全、数据能力开放、数据运维规范和流程等多个方面，确保数字化系统能够稳定、安全地运行，并为企业创造持续的价值。
最后，运维服务和管控治理部分则是对整个数字化知识能力框架体系的监督与保障。它们通过制定数据模型规范、过程绩效度量体系等措施，确保数字化能力的持续提升和优化。同时，这些部分还涉及到了公司治理、内控制度&合规性等方面的内容，为企业的数字化转型提供了全面的保障。
综上所述，数字化知识能力框架体系是一个全面、系统、可操作的指导方案。它能够帮助企业从多个维度出发，构建和提升自身的数字化能力，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
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