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      2022-06-03 14:43:14       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    ——挖掘數據價值,創新數據服務,賦能業務探索,加速數字轉型

    劉老師

    北航管理學碩士/數字化轉型實戰專家 

    課程背景

    數字化轉型進入了數據驅動的階段,從商品推薦到無人駕駛,從互聯網廣告到新藥研發,數據在創造新世界的同時,也在顛覆傳統的商業規則。但數據和信息有什么區別,如何實現從數據到價值的轉換,數據驅動企業的動力是什么,大數據應用的正確場景特征是什么,數據資產的管理使用有什么變化,企業如何利用數據產生業務價值,如何識別高價值的數據應用場景,如何識別和管理高價值數據資產,這些都成為了構建數據驅動的數字化企業的重要問題。

    大部分企業對“數據”并不陌生,傳統企業向數據驅動(Data-Driven)轉型,不僅要掌握新興數據技術和先進使用方法,平衡中長期與短期的商業目標,更重要的是打破組織“憑經驗,靠感覺”的思維慣性,讓數據變成顯微鏡,幫助業務發現之前靠“肉眼”看不到的問題,讓數據變成望遠鏡,幫助業務洞察之前憑“經驗”無法辨識的潛在趨勢和機會;

    我們常常發現,企業散落著數量眾多的“表哥表姐”群體。他們每天都要和EXCEL表格打交道,他們每季度都要分析報表跟不上業務變化而煩惱;他們需要加班加點制作報表,反復核對瑣碎數據,排隊等待其他部門“輸送”數據。這些人群其實是企業向數據驅動轉型的星星之火,如何賦能“表哥表姐”們高效探索數據能力幫助他們洞察業務規律,發現異常隱患,尋求最優方案,也是企業向數據驅動轉型的重要任務;

     

    授課形式

    理論講解20%+案例分析30%+案例實戰+互動答疑10%突出理論特點,注重案例分析與實戰體驗

    課程收益

    1. 了解數據思維,打造數據驅動型組織的高績效團隊

    2. 了解新興的數據技術、應用場景、典型案例;

    3. 理解數據驅動創新的思維方法和組織實踐;

    4. 掌握敏捷業務分析的方法和數據準備技巧;

    5. 掌握敏捷業務數據探索的工具使用方法;

     

    受眾對象

    1. CEOCIOCDO…,企業數字化轉型戰略負責人;

    2. 有數據分析和量化管理需求的業務崗位,推動組織進行量化管理的部門負責人;

    3. 負責企業數字化戰略落地、數據資產和治理、產品&服務的數字創新部門;

    4. 信息技術部門的相關人員(數據分析平臺設計和開發,數據平臺架構等);

    5. 對大數據、人工智能、機器學習、增強分析、云計算等課題興趣的業務人員

     

     

    時間安排

    1. 系統學習16小時)

    2. 上午理論課:概念講解、案例分析、方法介紹;

    3. 下午實操課:工具介紹和實際演練、問題交流和建議

     

    實戰演練

    1. 敏捷業務分析工作坊:圍繞企業營銷/銷售/服務/客戶價值(RFM)等主題分析實踐;

    2. 數據創新思維工作坊:組織數據資產的盤點、價值、創新、探索和應用

     

    課程內容

     一、打造數據驅動型組織

    1. 商業進化:從數字化轉型到數據驅動,什么是數據思維;

    2. 技術創新:前沿的數據技術和應用場景,數據思維的技術支撐;

    3. 先進實踐:數據驅動型組織和案例分析,數據思維的企業最佳實踐;

    二、數據思維的組織實踐

    1. 創新實踐:數據驅動創新的四種模式和案例分析;

    2. 技術實踐:數據驅動創新的中臺理念和建設方法;

    3. 組織設計:隱現的新角色-首席數據官(CDO-角色和職責設計;

    三、數據思維的四個視角

    1. 資產視角:如何把數據變成資產,企業數據的精益治理方法;

    2. 敏捷視角:基于假設的推導驗證,業務數據的敏捷化探索方法;

    3. 算法視角:從因果分析到相關分析,AI如何助力數據模式發現;

    4. 探索視角:從數據報表到可視化分析,業務數據探索的實操技巧;

     

    四、數據思維的能力落地

    1. 銷售數據探索 —— 某品牌的產品銷售&服務數據探索和應對量化決策;

    2. 客戶價值探索 —— 某品牌的客戶RFM模型價值分析,客戶畫像構建和分析;

    3. 廣告投放分析 —— 某品牌的廣告投放ROI分析和應對策略;

    4. 人員流失分析 —— 某品牌的人員流失原因探索和應對策略;

    5. 采購成本分析 —— 某品牌的采購成本構成探索和異常分析;

     根據學員的背景和關注點,從以上案例選擇1-2個進行深入分析

    五、數字化轉型組織實踐和演練

    1. 敏捷業務分析工作坊 —— 圍繞營銷/銷售/服務/客戶價值(RFM)等主題分析實踐; 

    掌握先進的業務導向的敏捷數據分析方法,探索數據價值,汲取組織經驗,激發團隊創意,加速數據價值實現。同時,通過集成人工智能機器學習的分析工具實際操作,幫助業務人員高效探索業務機會,察覺經營風險,尋求改善機會,提升組織的競爭能力,形成團隊和個人的數據思維和數字決策能力,賦能組織強大的商業洞察和智能分析,推動組織決策模式的轉變,加速數字化轉型戰略的落地。

    2. 數據創新思維工作坊 —— 組織數據資產的盤點、價值、創新、探索和應用 

    傳統的業務模式和流程改進是互相孤立的,商業文化的重點是創新、執行和驗證(做和改進),而不應止步于現狀、分析和理解。洞察這一點對提高企業在數字化時代的生存能力至關重要。

    利用持續積累的數據資產,進行高效創新和精準決策,是傳統產業對抗互聯網“數字原生”企業跨界打劫的重要方法。圍繞數據資產的商業創新,也是數據、業務和技術持續跨界融合過程。數據創新思維工作坊通過數據價值創新畫布,利用敏捷精益的建設思想,高效盤點組織的數據資產,場景式融入大數據和人工智能技術,游戲化激發業務和技術團隊的場景共創靈感,加速建設企業的數據資產利用能力,建立先進的數據思維和數據驅動文化,推動組織決策方式進化,助力企業數字化轉型;

    具體而言,可以幫助企業回答如下問題:

    如何從企業數據和AI技術中發現價值創新場景?

    企業現有數據資產能夠轉化成哪些業務價值?

    企業如何規劃大數據,數據中臺,人工智能類的項目建設和投資策略?

    企業的數據中臺應該具備什么能力,數據中臺的構建策略是什么?

    企業如何管理數據創新中的不確定性?


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