确定IT行业性能的一个有力方法是基准测试：对平台和系统进行定量和定性评估，以衡量与类似平台和系统的性能。可以利用设计良好的测试方法对云上的分析进行基准测试，以确定您的云分析解决方案的性能是否与您所在行业的类似企业相当、低于或高于同类企业。

为此，Trianz公司创建了数字企业演化模型™，或认为。它允许Trianz顾问快速确定客户的云计算分析成熟度，有效地指导企业数字化转型的下一步。

以下简要探讨一下数字企业演化模型的五个成熟度级别™.

1级：

在这个层次上，企业主要使用手工流程，很少或没有自动化。这可能包括Excel电子表格中的跟踪数据，通过电子邮件通知或帮助台软件手动管理系统报告。这一级别的企业可能更被动而不是主动，并且缺乏数据流程和程序的广泛数字化。

约30%的企业只达到这一成熟度。

2级：

在第2级，企业正在采取措施更有效地管理其数据。企业可能有一个云数据仓库解决方案，主数据管理(MDM)用于在其网络边缘实施数据治理策略。对于二级企业来说，报告通常是在临时的基础上进行的，在特定的情况下使用定制的报告指标，但并不全面。

约30%的企业处于这种成熟度。

3级：

在第3级，企业正在使用更有针对性的专用工具来控制和分析数据。3级企业可以使用商业智能(BI)报告仪表盘来可视化数据，使用趋势或预测分析来实现更主动的方法。企业可以利用公共数据、大数据甚至社交数据来产生更多的分析洞察力，将这些大量数据存储在云数据湖中。

约20%的公司在这一水平上已经成熟。

4级：

在第4级，企业将使用预测性和规范性分析相结合的方法来指导业务决策，避免依赖于最高收入者的观点(HiPPO)。越来越多地依赖数据驱动的洞察力来证明整个业务的决策过程是正确的。通过使用自动化或人工智能(AI)和机器学习(ML)，人类仍然在评估这种洞察力之后做出最终决定。

约15%的公司在这一水平上已经成熟。

5级：

在第5级，企业充分利用其数据生成洞察，特别是通过人工智能和机器学习实现系统和流程的自动化。免提方法可以为关键利益相关者提供自我修复的IT基础架构、自动化的报告和警报，以及具有更高准确度的长期预测。

约5%的企业在这一水平上已经成熟。