课程ID:37025

李勇:工程管理培训|提升数据治理与AI应用能力,助力企业数字化转型

在数字化转型的浪潮中,企业如何有效构建数据治理体系并推动AI技术的应用?通过系统学习与实践,帮助管理者掌握数据治理的核心要素与实施策略,提升数据治理与人工智能的应用能力,助力企业在智能化升级中脱颖而出。适用于希望提升数据治理与AI应用能力的工程领域专业人士与管理者。

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曹大嘴老师
  • 数据治理体系全面理解数据治理的核心要素与构建方法,明确数据战略与目标设定,建立有效的数据组织架构与管理制度。
  • 数据治理平台掌握主流数据治理平台的功能与使用技巧,了解数据集成、质量管理及安全保护的策略与方法。
  • 人工智能技术了解AI技术的发展历程及其在工程企业中的应用潜力,识别AI在项目管理、设计与施工中的实际应用场景。
  • 项目实施策略学习数据治理项目的规划、执行与控制策略,确保项目的顺利推进与有效落地。
  • 融合应用认识数据治理与AI技术的互动关系,探索如何实现两者的有效融合,提升企业的决策与管理能力。

数字化转型驱动下的治理与智能应用 在数据时代,企业的成功依赖于有效的数据治理与智能应用。课程围绕数据治理体系构建、平台工具应用、人工智能技术在工程领域的实际应用等关键内容展开,助力企业在数字化转型中实现可持续增长。

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从治理到智能:构建企业数字化转型的核心能力

在瞬息万变的市场环境中,企业需要建立起系统的数据治理与智能应用能力,才能在数字化转型中立于不败之地。课程通过九个重点模块,帮助企业全面提升数据治理与人工智能的应用能力,构建可持续增长的战略基础。
  • 数据治理的定义与重要性

    深入探讨数据治理的基本概念,理解其对企业发展的重要性及在数字化转型中的关键作用。
  • 数据治理平台的功能架构

    分析数据治理平台的核心功能,包括数据集成、质量管理和安全保护,为企业选择合适的工具打下基础。
  • 平台与工具的应用实操

    通过操作演示,掌握数据治理平台的安装、配置及实际操作技巧,提升实际应用能力。
  • 数据治理项目的规划与实施

    学习如何制定数据治理项目的目标与计划,确保项目成功实施并有效控制风险。
  • 数据治理体系的落地

    掌握数据治理体系的构建与推广策略,确保其在企业中的有效运行。
  • 人工智能技术的应用潜力

    深入理解AI技术在工程企业的应用场景,探讨其在提升效率和降低风险方面的潜力。
  • AI在项目管理中的应用

    学习如何利用AI技术优化项目管理流程,提高项目的进度预测与成本控制能力。
  • AI在设计与施工中的应用

    探讨AI技术在设计优化与施工质量控制中的应用实例,提升工程质量与安全管理水平。
  • 数据治理与AI的融合

    研究数据治理与AI技术之间的互动关系,探索如何实现两者的有效融合,推动企业智能化发展。

掌握数据治理与AI应用关键技能,提升企业竞争力

通过系统学习与实践,学员能够全面掌握数据治理与人工智能的核心知识与应用技能,为企业的数字化转型提供坚实支撑。
  • 全面理解数据治理体系

    深入掌握数据治理的核心要素与构建方法,为企业数字化转型打下坚实基础。
  • 熟练掌握数据治理工具

    掌握主流数据治理平台与工具的使用技巧,提升数据管理的效率与质量。
  • 明确项目实施步骤

    清晰掌握数据治理项目的落地实施步骤,确保项目的有效推进与控制。
  • 了解AI技术应用场景

    识别人工智能技术在工程企业中的应用场景与潜力,推动智能化转型。
  • 评估AI解决方案

    具备评估与选择适合工程企业的AI解决方案的能力,提升决策的科学性与有效性。
  • 推动AI技术应用

    掌握结合数据治理推动AI技术有效应用的方法,提高企业的智能化水平。
  • 培养数据治理文化

    学习如何在企业内部推广数据治理文化,确保治理体系的长期有效运行。
  • 提升项目管理效率

    通过AI技术提升项目管理的效率与准确性,降低项目风险。
  • 构建智能化运维能力

    了解如何利用AI技术提升工程运维与企业管理的智能化水平,推动企业的可持续发展。

解决企业数字化转型中的关键问题

通过系统的学习与实践,帮助企业识别并解决在数据治理与AI应用过程中的各类问题,实现数字化转型的顺利推进。
  • 数据治理体系不完善

    解决企业在数据治理体系构建中遇到的挑战,明确治理战略与实施路径。
  • 工具应用能力不足

    通过实操训练,提升企业人员对数据治理工具的使用能力,确保有效的数据管理。
  • 项目实施过程不顺利

    学习如何规划与管理数据治理项目,确保项目按时按质完成。
  • 缺乏AI技术应用意识

    帮助企业识别人工智能技术的应用场景,推动其在工程管理中的落地应用。
  • 决策缺乏数据支持

    通过数据治理与AI应用,提升企业决策的科学性,降低决策风险。
  • 企业文化落后

    推动数据治理文化的建设,确保企业在数字化转型中的文化支持。
  • 项目管理效率低下

    通过AI技术提升项目管理效率,降低项目风险与成本。
  • 运维管理能力不足

    提升企业在智能化运维方面的能力,实现管理的升级与转型。
  • 数据治理与AI融合不足

    探索数据治理与AI技术的融合应用,推动企业智能化发展的新路径。

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