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张靖笙 2019年度中国50强讲师
数字化转型、大数据、工业4.0、人工智能、智能制造、区块链
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张靖笙:企业大数据商业应用顶层设计工作指南
2017-11-03 2905
对象
ü  企业决策层班子成员; ü  首席信息官(CIO),信息管理人员; ü  业务分析相关工作者,例如财务、人事、采购、营销、客户关系管理这一系列的依赖数据分析结果开展工作的人士; ü  其他对数据分析感兴趣的人。
目的
ü  了解企业大数据前沿理论,建立对大数据的正确认识; ü  帮助学员提升数据意识,培养大数据思维,形成正确的大数据观念; ü  提升学员的企业大数据体系建构中顶层设计的有关能力,学习企业大数据建构的战略性思维; ü  运用通过业界最佳实践案例的分享和课堂互动沙盘,引导学员结合本企业实际情况体验企业大数据体系构建的顶层设计工作。
内容

课程基本信息课程时间:1-2天

      当今的商业世界是互联网和大数据引发了巨大变革的时代,企业的各项业务活动对于各类数据资源的依赖程度已经越来越深入,因此,今天已经到了不是考虑企业要不要应用大数据的问题,而是如何应用大数据的问题,能不能用上大数据、用好大数据,已经日益成为迫切的议事日程摆上企业决策者的桌面。

而另外一方面,传统的信息化由于缺乏统一的规划,事实上给企业带来很多数据方面的困扰,数据零碎、数据质量低下等问题是当下众多中国企业的切肤之痛,这些现实中的乱象和理想中的期望让大数据对于很多企业主而言,是一种爱也不容易、不爱也不舍得的纠结。

     要解开这个纠结的源头,必须在总结信息化历史的经验和教训的同时,把握好时代趋势的要求,重新审视头脑中对大数据和企业信息化的过时认识,从企业战略变革的全局,用系统性思维思考企业大数据体系究竟要怎么构建的问题,关于这个问题可以具体展开成以下三方面工作:

     首先,就是要解决构建企业大数据体系的动机问题,从思维切换的角度,审视自己的思维中是否还有很多已经脱离实际的假设,结合自己企业和实际工作的经验和教训,结合时代的要求落实大数据与企业转型和业务创新的衔接问题,明确企业大数据具体解决了什么问题,创造了什么机会。

     其次,大数据对于社会的影响是方方面面的,工作、生活和思维都因大数据在引发巨大的变革;同样,企业今天要应用大数据,就必须抛弃原来信息化建设那种被动、局部、零碎的思路,从推动企业组织变革和业务创新的角度对企业的大数据应用体系进行顶层设计,而形成清晰的企业大数据体系蓝图,指引企业后续在大数据采集、大数据处理、大数据分析、大数据挖掘的工作如何与企业的各层级各方面建立有效的衔接,真正从战略层面推动和完成组织变革与战术层面实现业务的创新增值。

      最后,企业大数据体系的构建不是可以一步到位,是一个长期和复杂的系统性工程,从整个业界来看,虽然存在共性的内容,但也存在很多个性的成分,特别是每个企业的发展轨迹不尽相同,所以那种一招鲜吃遍天下的所谓大数据神话是肤浅或者别有用心的,并不能真正地帮助企业解决大数据应用中会遇到的各种问题,所以,必须把企业大数据体系蓝图的如何落地一步步分解到具体的建设任务,而形成可行的路线图。

     本次课程主要涉及到企业大数据体系构建工作的以上三方面工作,给学员提供一个全景式的体验,以帮助学员建立正确的观念,得到明确的思路,进而能延伸到可行的办法,从而有效地指引后续企业大数据体系建设推动企业深化改革和业务创新的应用过程。


学员基础 本课程要求学员具有一定的信息系统应用经验,对于企业信息化存在的问题有体验,对于通过信息化手段提升企业管理和业务水平有强烈动机,能够就自己在工作中的问题进行思考。授课方式和主要特点  ü  以转化为目标,讲师结合有意义的知识传导和良好的课堂互动引导的学员自主探究,60%左右课堂时间用于知识传授和案例分析,40%左右课堂时间用于互动研讨;

ü  强调实战性,教与学一体化、方法论与实战沙盘模拟相结合,举案说法,理论联系实际;求真务实,宣教研讨并重;

ü  提升学员参与度和体验感,采取小组讨论、情景模拟、疑问解答等多种互动方式,达到课程在快乐的氛围中学到可以迅速用于实际实践的工具、方法和理念等。

教学大纲  

说明:整个课程时间为一到二天,每天6个课时,每个课时约一个小时,基本按如下面列出的讲座教学大纲进行,互动时间根据学员课堂表现做出针对性挑战,原则上不少于课堂时间的30%:

第一讲 互联网+与新工业革命互联网+出什么了?

  • 互联网对传统商业的颠覆
  • 传统商业思维与互联网思维
  • 新工业革命未来场景分析
  • 互联网+与新工业革命给企业带来的挑战 

第二讲 大数据与商业变革

  • 消费侧数据倒逼供给侧改革
  • 大数据的概念与特征
  • 大数据推动的商业变革趋势 

第三讲 从认知到大数据应用原理

  • 关于人脑的认知科学研究
  • 从认知到数据应用的历史渊源
  • 数据应用如何帮助人解决问题的原理 

第四讲 大数据思维及用例分析

  • 大数据思维法则
  • 一切皆可数据化
  • 更多数据法则
  • 全样数据法则
  • 相关关系法则
  • 相关性应用原理及用例 

第五讲 从企业信息化到企业大数据

  • 企业信息化发展历程回顾
  • 企业大数据 (DT)和传统企业信息化(IT)的对比
  • 当前中国企业信息化中数据困境分析
  • 互联网冲击下的企业数据变革要求
  • 企业信息化与大数据应用并行发展思路 

第六讲 企业如何用大数据进行商业创新

  • 用大数据实现创新的方法
  • 如何转变成大数据和互联网的商业模式
  • 大数据商业模式创新案例分析 

第七讲 大数据应用如何支撑企业变革

  • 大数据促进企业变革基本原理
  • 大数据应用与商业模式要素对应关系
  • 大数据如何扩展企业认知能力而达到智慧
  • 大数据促进企业变革的作用点 

第八讲 企业为什么要做大数据顶层设计

  • 传统数据管理方式已经遇到大挑战
  • 企业数据大变革已经势在必行
  • 为什么企业对大数据要做顶层设计工作? 

第九讲 企业大数据顶层设计工作内容

  • 企业经营大数据的出发点和落脚点
  • 企业大数据应用顶层设计总体思路
  • 企业经营大数据“商业模式”分析
  • 企业经营大数据的价值链分析
  • 运用业务组件化模型描述企业大数据具体工作安排 

第十讲 企业大数据顶层设计工作指南

  • 企业大数据组件化业务参考模型
  • 如何开展结合企业大数据组件化业务参考模型的顶层设计工作
  • 部分常见的热点工作分析 

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