韩迎娣：《数据资产变现》-- 企业大数据决策系统与商业价值

韩迎娣注册讲师 333查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5670

联系老师

行业不限

适用对象

董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

课程介绍

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

【课程时间】1小时

【课程背景】

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，企业面对这些痛点则是“有数据不会用，无法产生实际价值”

课程将以大数据资产与价值管理为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据是什么？主要价值体现在哪些方面？企业如何根据所学来做大数据应用，释放数据资产与价值？使学员学之解惑，学之能用，带领实现企业新的经营增长突破点。

【课程收益】

大数据特征、特点、价值能力、商业场景
大数据决策体系、如何价值变现及资产化
如何让数据引导企业业务、驱动企业决策
如何数字化经营管理，成本变收益方法

【课程宗旨】

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理等高管人员

【课程时间】1小时

【课程大纲】

一、大数据与数据价值

1、大数据现状及应用痛点

2、大数据能做什么？

3、大数据特征与特点

4、大数据价值能力

5、大数据的商业场景

小城青年
社交电商

案例：

二、大数据决策支持系统、数据资产与智能商业

1、大数据决策模式

2、让数据驱动企业决策

3、价值导向的数据应用

4、数据资产与属性是什么？

5、大数据资产管理概述

6、数据资产管理架构

7、数据全生命周期的安全管理

8、基于大数据的服务用户的三大特征

9、智能商业、未来已来

案例：

韩迎娣老师的其他课程

• 韩迎娣：数据分析的客户、用户经营: 【课程对象】总经理、营销负责人及营销团队【课程时间】9小时【课程背景】随着银行数字化的逐步成熟与实际落地，各种数据分析及创新应用不断涌现，数据库里沉淀大量的数据，但任何孤立的数字都没有意义，数据无疑是经营好市场、服务好市场的有力“武器”，也是提升盈利、业务创新的重要“法宝”。然而如何将数据蕴藏的价值充分挖掘出来，为银行高质量发展赋能？数据该如何理解业务与客户？这要靠数字思维来驱动，让使用数据的人对数据的要求，形成感知能力。通过数据来重新理解经营环境，把金融产品、服务与客户形成数字间的强关联，给予多角色的全场景体验与内心价值认同，最终实现高商业价值。课程将以数据分析体系与数据洞察为切入点，还原金融环境中的实际案例，帮助学员认知该如何打破常规思维禁锢与边界，构建数字思维能力？数据分析与客户洞察是什么？主要价值体现在哪些方面？如何通过数据理解和挖掘客户、用户需求？数字营销场景有哪些？如何提升银行的数据分析、应用、数字化营销与运营能力？使学员学之解惑，学之能用，实现银行新的经营增长突破点。【课程收益】思维创新与数字思维，打破思维禁锢，更好的理解数据分析与数字场景数据挖掘、分析、建模、标签体系、金融应用场景、商业洞察与价值数据分析标签体系、客户与用户的需求挖掘、用户行为特征分析及增长系统金融场景与用户关系、用户故事地图、向运营要增长实战解析以用户为核心的内容运营、内容场景应用、5A效果评估及数据反馈指导策略优化数据驱动金融洞察、智能营销、用户价值链打造、客户解决方案与智能金融【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】总经理、营销负责人及营销团队【课程时间】9小时【课程大纲】一、思维创新与数字思维1、思维创新技术路径2、打破思维禁锢3、数字思维协同分权成果4、数字场景思维5、数字化创新思维连接赋能破界6、数字化的目的7、客户与用户的区别案例讨论：二、数据分析与客户洞察1、数据挖掘、建模与分析数据挖掘流程与逻辑数据建模逻辑数据＋模型＝能力2、数据分析5W1H标签3、数据分析的标签体系业务场景倒推标签需求标签自动化标签迭代标签可视化数据输出4、数据分析的三大类应用场景工具类分析服务类人工智能5、什么是应用场景6、金融应用场景分析产品场景服务场景价值场景7、基于数据分析洞察的新商业价值客户体验，用产品和服务，重新定义客户体验运营效率，数据运营的降本增效大法智能数据，以效率和客户为中心，建立数字化运营模式价值再造，新物种与新商业机会效能转化，流量的三浪叠加案例讨论：三、数据分析的客户、用户营销1、数据标签体系的应用层用户画像精准营销个性化推荐第三方应用2、数据挖掘探寻客户需求企业级客户需求特征个人用户需求特征3、用户特点用户结构X、Y、Z世代金融能力分析4、Z世代用户分析数字化原住民，在互联网环境中成长消费能力强，能赚敢花社交与消费行为紧密捆绑社交关系特点5、客户营销与行为分析客户分层与分群定位营销目标群体客户行为分析模型让客户乐于传播6、增长系统客户增长框架客户生命周期用户AARRR体系7、金融应用场景与用户关系可运营人群数 – 活跃用户人群转化率 – 关系加深率高价值人群总量高价值人群活跃度8、创新实践，端到端的整合场景场景总览预设GMV目标，反推各阶层客户体量9、用户故事地图现场练习：营销活动的用户故事地图四、向运营要新增长1、以用户为核心的内容运营2、内容运营理论重构后互联网时代，营销的困境增长从哪里来？内容成为增长的重要动力3、内容在场景里的应用与运营方法向细分客户传达精准内容信息核心内容与用户关系优化内容投放策略优化KOL策略，打造丰富的分层分类媒体矩阵4、内容运营“5A”评估效果5、数据反馈指导策略优化6、内容联合创作策略7、UP主共创：官网之外的价值洼地8、内容投放作业流程完全指南前期：明确目标、制定策略、挑选合适UP主中期：沟通、执行后期：效果核查，舆情观察分析9、内容传播渠道内容矩阵数字媒介矩阵融合匹配KOL选择10、基于内容营销闭环的布局基础内容投放头部内容资源人群关系触达案例讲解五、数据驱动金融洞察与智能营销1、与客户关系的核心传统价值高阶价值2、数据驱动的客户洞察-数据维度真实性立体性即时性3、数据的用户洞察 – 营销维度目标用户旅程营销活动评估社交表现追踪行为趋势洞察5、基于用户洞察体验升级需求6、未来用户价值链打造懂我与我互动聆听我的心声为我赋能愉悦我7、未来客户的解决方案营业厅产品解决方案交易交付互动8、智能银行服务用户的三大特征9、云是智能金融的基础设施10、智能金融未来已来

• 韩迎娣：数据安全: 【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员【课程时间】18小时【课程背景】全球大数据产业正值活跃发展期，技术演进和应用创新加速推进，数据挖掘分析在电信、互联网、金融、汽车交通、医疗、教育、生产制造、房产、智慧城市等行业创造商业价值和应用价值的同时，数据安全问题逐渐暴露。大数据因其蕴藏的巨大价值和集中化的存储管理模式成为网络攻击的重点目标，针对大数据的勒索攻击和数据泄露问题日趋严重，全球大数据安全事件呈频发态势。课程将以大数据带来的商业变革为切入点，探讨了大数据安全区别于传统安全的特殊内涵，聚焦技术与应用两个层面，分别从平台安全、数据安全和个人隐私安全三个方面梳理数据环境下面临的安全威胁及相应的数据安全解构体系。还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据与数据安全是什么？数据安全在多商业应用场景中有哪些挑战？平台安全、数据安全及隐私安全的相互关系与策略？大数据安全的技术体系和方向有哪些？如何提升企业数字化安全应用能力，做到攻防有术？使学员学之解惑，学之能用，满足企业数字化发展需求的同时，解决大数据安全实际应用问题。【课程收益】识别大数据、数据安全、数据安全范围及数据生命周期整个数据生命周期的数据安全管理体系、组织及总体视图从平台安全、数据安全及隐私安全三个角度的数据安全管理策略大数据安全问题、挑战、解决办法及现状商业应用场景的数据构成，分析数据关键问题、风险及安全策略数据安全技术未来发展、数据资产管理智能商业环境对大数据安全挑战及发展趋势【课程宗旨】【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员【课程时间】18小时【课程大纲】一、识别大数据与数据安全1、什么是大数据？2、大数据能做什么？3、大数据特征与特点4、大数据技术图谱大数据技术基础大数据的数据源特点大数据技术逻辑大数据全域识别大数据数据展现5、数据生命周期6、数据安全认识7、数据安全涉及范围技术法律监管社会治理8、数据安全思考从“大安全”视角审视数据安全数据安全成为与实体经济融合重要影响因素数据应用过程中，数据流动是常态数据共享是刚需便利化服务与个人信息权利的两难抉择案例：二、大数据安全管理1、数据安全防护思路与体系2、数据安全管理组织结构3、数据安全管理策略4、数据生命周期与防护措施5、大数据安全技术总体视图平台安全数据安全隐私安全案例：三、大数据安全问题与挑战1、大数据平台安全问题与挑战整体安全规划与安全机制场景多样性带来的挑战存储与计算模式使安全配置难度成倍增长2、数据安全问题与挑战数据价值与存储模式成为风险重点数据采集环节成为影响决策分析的新风险点数据处理过程中的机密性保障问题数据流动路径的复杂化3、个人隐私安全挑战大数据超强分析为个人隐私技术带来严峻挑战隐私保护技术难以适应大数据的非结构化数据库四、大数据安全技术思路1、大数据安全技术现状2、数据平台安全技术Hadoop开源社区增加了基本安全机制商业化大数据平台安全机制商业化通用安全组件3、数据安全的数据行为审计与追踪溯源4、敏感数据识别能力与技术体现5、数据防泄漏技术6、结构化数据库安全防护技术7、密文计算技术成为研究热点8、数字水印技术9、数据血缘追踪技术10、个人隐私保护技术数据脱敏技术匿名化算法将成为未来解决隐私保护的有效途径案例：五、商业应用场景中数据安全策略1、什么是应用场景？2、大数据应用场景大数据场景场景模型分析3、大数据商业场景解析及数据安全风险金融服务医疗健康汽车服务智慧交通房产服务智慧城市4、商业场景数据安全策略金融服务医疗健康汽车服务智慧交通房产服务智慧城市案例六、大数据安全技术未来发展1、大数据安全综合防御体系构建贯穿大数据应用云管端的综合防御提升大数据平台的安全防御能力从被动“防”到主动“测”2、攻防结合，强化大数据平台安全保护运行安全理念创新推演攻击形态3、加强关键环节和关键技术，完善安全体系数据流动与共享数据应用生态环境数据采集和溯源跨组织数据合作4、兼顾数据利用与隐私保护双重需求5、构建三方安全检测评估体系案例七、大数据数据资产管理策略1、什么是数据资产？什么是数据资产数据资产属性2、大数据资产管理概述3、大数据资产管理定位4、数据资产管理数据资产管理架构数据资产管理方法案例八、智能商业环境下大数据安全发展趋势1、无数据不AI2、数据为基础的智能商业环境3、云是智能商业的基础设施4、数字化和智能化是商业发展的主要推动力5、智能商业服务用户的三大特征6、企业在经营各个环节实现智能决策7、个性化、多场景生态应用对数据安全的挑战8、大数据安全发展趋势及策略

• 韩迎娣：市场调研与数据分析: 【课程对象】产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队、营销、营销分析、运营【课程时间】6小时【课程背景】现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，同时也会释放出庞大的数据能量，大数据就是这个高科技时代的产物，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘、应用比数量更为重要。对于需求的动态变化，需建立一个多维度的产品应用、客群画像，才能够做到“大数据比产品本身更了解产品，比客户自己更了解自己需求”，大数据的产品应用场景让数据重新理解产品，把产品自身、服务与客户形成强关系，在产品使用过程中建立数据触角，随时可清晰了解产品应用状态，客户的体验与场景需求。课程将以大数据分析切入点，还原金融环境中的实际案例，帮助学员理解大数据是什么？大数据有什么特点，区别在哪里？数据如何洞察产品需求？产品整个生命周期的数据管理该如何做？大数据洞察的客群特点是什么？如何构建金融应用场景与客群关系？使学员学之解惑，学之能用。【课程收益】金融大数据的应用现状与痛点，大数据特点，技术图谱及大数据思维大数据分析、建模、标签化管理、数据洞察产品需求大数据下的产品场景，找回需求原点，构建金融产品需求场景金融产品数据分析与挖掘、金融产品研发前置分析及商业应用全周期大数据洞察的客户关系，洞察维度，客群分析，客群在线的四大场景金融应用场景与客群关系，基于用户洞察体验需求升级【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队、营销、营销分析、运营【课程时间】6小时【课程大纲】一、市场调研维度与用户认知1、思维创新技术路径2、市场调研的目的调研目的调研对象需要收集的数据需要达成的效果网点周边商业3、调研的五大维度网点周边社区网点周边用户竞争对手合作单位3、调研的三种方法实地调研文案调研特殊调研4、市场调研的3个目的5、市场调研的数据陷阱6、用户存在无意识的感知偏误7、用户观念跟不上企业创新二、市场调研方法与失效因素1、市场调研中容易混淆的3种误差固有误差随机误差主观误差13、市场调研 - 行业成熟度14、市场调研 - 市场发展空间15、市场调研 - 未来市场规模16、市场调研 - 行业发展趋势17、致使市场调研失效的7个因素某些消费者有“隐形需求”调研的时间太远，不具备结论霍桑效应偏见与歧视沉迷市场机会和体量导致市研失效消费者是自我的导致市研失效消费者难以场景化导致市研失效8、从众心理导致虚假信息9、维护形象导致虚假信息10、思维锚定导致低效信息11、广告干扰导致低效信息 18、如何整理市场调研数据19、市场调研分析报告整个大市场分析整体市场下的细分市场分析典型产品分析新机会风险大数据技术图谱大数据技术基础大数据的数据源特点大数据技术逻辑大数据全域识别大数据数据展现5、大数据思维全样容错相关智能案例：二、数据分析1、数据分析意识对比关系看趋势重点数据2、数据分析方法对比分析法结构分析法交叉分析法分组分析法漏斗分析法杜邦分析法矩阵关联分析法2、数据分析报告对产品研发的影响3、数据预处理4、特征分析5、算法建模线性回归聚类分类6、数据表达分布数据可视化分类数据可视化线性关系数据可视化7、数据挖掘8、统计分析方法集中趋势离散程度相关程度参数估计假设检验9、大数据分析与建模建模训练模型应用模型优化模型2、大数据标签化管理数据标签标签多样化标签与场景化应用基于标签化的产品画像3、数据洞察金融产品需求4、大数据为金融产品赋能5、金融大数据的数据挖掘与建模大数据挖掘流程与逻辑大数据基本算法逻辑大数据挖掘特性大数据建模逻辑数据＋模型＝产品能力？案例：三、贯穿整个金融产品生命周期的数据挖掘1、金融大数据分析与数据挖掘业务场景数据建模挖掘算法相关分析2、大数据应用场景及场景解析3、找回需求原点，构建产品需求场景4、产品数据分析与挖掘的样本条件5、产品研发前置分析需求任务研究目的关键指标6、产品生命周期 - 产品研发设计策略研究概念评估产品研发产品测试7、产品生命周期 – 商业应用导入发展成熟衰退8、产品商业应用的数据触角案例：四、大数据洞察的客群分析1、与客户关系的核心传统价值高阶价值2、大数据驱动的客群洞察-数据维度真实性立体性即时性3、大数据驱动的客群洞察 – 营销维度目标客群旅程营销活动评估社交表现追踪行为趋势洞察4、客群洞察与分析基础属性需求解构客群分层客户心智内容偏好产品能力场景故事金融价值逻辑解析5、客户在线的四大场景输入场景浏览场景搜索场景交易场景6、金融应用场景与客群关系可运营人群数 – 活跃用户人群转化率 – 关系加深率高价值人群总量高价值人群活跃度7、创新实践，端到端的整合场景场景总览预设GMV目标，反推各阶层用户体量8、内容传播渠道内容矩阵数字媒介矩阵融合匹配KOL选择9、基于内容营销闭环的布局基础内容投放头部内容资源人群关系触达10、基于用户洞察体验升级需求

韩迎娣：《数据资产变现》-- 企业大数据决策系统与商业价值

课程概要

适用对象

课程介绍

韩迎娣老师的其他课程

相关课程

添加企业微信