Отчёт по практике на тему Построение модели оценки уровня цифровой зрелости предприятия (Учебная практика)

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ 3

1. Цифровая зрелость предприятия как источник исследования 5

1.1 Понятие цифровой зрелости 5

1.2 Методы оценки цифровой зрелости 10

2. Модель оценки уровня цифровой зрелости предприятия 14

2.1 Исследование параметров модели 14

2.2 Алгоритм построения модели 14

2.3 Построение модели цифровой зрелости предприятия 15

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 23

Введение:

ВВЕДЕНИЕ

Учебная практика проходила с __ ____________ 2022 года по __ __________ 2022 года. Руководитель практики – _______________. При прохождении практики были сформированы следующие общепрофессиональные компетенции:

ОПК-1 «Способен решать актуальные задачи фундаментальной и прикладной математики»,

ОПК-4 «Способен комбинировать и адаптировать существующие информационно- коммуникационные технологии для решения задач в области профессиональной деятельности с учетом требований информационной безопасности»;

ПК-4 «Способен участвовать в разработке проектов совершенствования производства на основе средств автоматизации производства».

Содержание практики охватывает круг вопросов, связанных с умением применять фундаментальные знания математических и естественнонаучных дисциплин для решения задач в профессиональной области.

Целью данной учебной практики является построение модели оценки уровня цифровой зрелости предприятия.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

— Понятие цифровой зрелости.

— Методы оценки цифровой зрелости.

— Исследование параметров модели.

— Алгоритм построения модели.

— Построение модели цифровой зрелости предприятия.

Таким образом, объект исследования данной учебной практики представляет собой данные по цифровой зрелости предприятия, по которым могут работать выпускники, освоившие программу магистратуры по направлению подготовки 01.04.02 прикладная математика и информатика, а предмет исследования – информационные технологии, которые можно использовать для построения необходимой модели.

К используемым методам исследования в данной работе можно отнести моделирование, системный анализ.

 

Заключение:

Во время прохождения данной учебной практики была построена модель обеспеченности рынка профессий, позволяющая выпускникам магистратуры по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» оценить свои возможности трудоустройства в определенный момент времени. При построении данной модели был выполнен следующий список задач:

— Понятие цифровой зрелости.

— Методы оценки цифровой зрелости.

— Исследование параметров модели.

— Алгоритм построения модели.

— Построение модели цифровой зрелости предприятия.

 

Фрагмент текста работы:

1. Цифровая зрелость предприятия как источник исследования

1.1 Понятие цифровой зрелости

Цифровая зрелость или digital-зрелость — это показатель цифрового развития. У компании высокий уровень цифровой зрелости, когда она использует современные цифровые технологии для продвижения, коммуникации с клиентами, организации продаж, управления внутренними процессами.

Компании с низкой или нулевой цифровой зрелостью работают «по старинке»: например, менеджеры по продажам хранят данные о клиентах в своих блокнотах или собственных Excel-файлах, продают только по телефону. Компании с высокой digital-зрелостью инвестируют в технологии и внедряют их для разных процессов бизнеса — от автоматизации продаж до регулярной аналитики HR-бренда компании.

Цифровая зрелость складывается из внутренних и внешних процессов. Первые могут увидеть клиенты, вторые открыты только сотрудникам.

Крупные агентства и сервисы ежегодно исследуют уровень цифровой зрелости компаний. Его называют Digital IQ — по аналогии с обычным IQ, которое определяет уровень развития человека.

Google выделил 4 стадии зрелости: зарождение (nascent), формирование (emerging), на связи (connected) и мультимоментность (multimoment). Мультимоментность — высшая ступень зрелости бренда. Стадии определяют анализом 5 маркетинговых показателей:

Анализ аудитории (Audience) [10]

Этот показатель демонстрирует, как и в каких объемах бренд собирает информацию о покупателях.

— Зарождение. Компания пользуется поверхностными данными, не сегментирует клиентов, ориентируется на верхнюю или нижнюю часть воронки продаж.