课程ID:36998

李勇:数据要素内训|提升数据驱动价值,助力企业在AI时代逆风而上

在AI时代,数据要素成为企业竞争力的关键。课程聚焦数据要素的理解与应用,帮助企业把握数据与AI大模型之间的关系,识别潜在的业务机会,快速提升数据驱动的决策能力。通过实战案例与实操演练,学员将掌握如何优化数据应用场景,真正实现数据的价值创造。

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曹大嘴老师
  • 数据要素深入理解数据要素的概念及其在企业中的重要性,掌握数据的分类与优化策略,提升数据管理与应用能力。
  • AI大模型分析AI大模型的分类与应用现状,洞察其在企业发展中的机遇与挑战,助力企业抓住技术变革带来的机遇。
  • 应用场景掌握发现与优化企业应用场景的方法论,借助数据要素提升各领域的业务效果与服务质量。
  • 案例研究通过成功案例分享,学习如何将理论应用于实际工作中,提升团队的实战能力与创新思维。
  • 实操演练通过上机实操,增强学员对数据要素分析与AI应用的实际操作能力,为企业带来切实的价值。

构建数据驱动企业,掌握AI时代的核心竞争力 随着AI技术的飞速发展,企业对数据要素的需求日益增加。课程围绕数据要素、AI大模型与企业应用的关系,深入探讨如何将数据转化为实际价值。通过系统的知识传授与实战案例分析,帮助企业建立系统性的数据应用思维,推动企业的持续增长。

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九大重点,助力企业数据赋能与业务增长

课程内容覆盖数据要素与AI应用的各个层面,帮助企业全面提升数据驱动能力,实现从战略到执行的有效落地。九大重点明确了每个环节的重要性,为企业构建系统性增长提供了坚实基础。
  • AI大模型介绍

    系统讲解AI大模型的分类与应用现状,明确其在企业中的价值与挑战,帮助学员做好应对准备。
  • 数据与AI关系

    深入探讨数据要素在AI大模型中的作用,帮助学员理解数据与技术的互动关系,从而优化决策。
  • 数据要素本质

    解析数据要素的内涵及其与AI应用、向量数据库的关系,培养学员的系统思维能力。
  • 客服应用场景

    结合实际案例,分析数据要素在智能客服等领域的应用,提升企业服务效率与客户满意度。
  • 发现应用场景

    教导学员如何识别和优化企业应用场景,促进数据要素的有效应用,推动业务增长。
  • 案例探讨

    通过探讨成功案例,帮助学员理解数据要素在不同领域创造的价值,提升创新能力。
  • 实操演练

    通过实践演练,加强学员的实际操作能力,确保学到的知识能有效落地。
  • 总结与反思

    在课程结尾,学员共同总结经验,反思学习成果,为后续的应用奠定基础。
  • 企业转型

    帮助企业在数据驱动的时代进行成功转型,实现从传统模式向智能化、数字化的全面升级。

掌握数据驱动能力,提升企业竞争优势

通过全面的学习与实操,学员将获得数据驱动决策的能力,掌握AI大模型与数据要素的有效结合,提升企业的市场竞争力与应对能力。
  • 了解AI大模型

    掌握AI大模型的基本概念、应用现状及其对企业的影响,从而更好地适应技术变革。
  • 掌握数据要素

    深入理解数据要素的概念及其在企业中的应用,提升数据管理与决策能力。
  • 优化应用场景

    学习发现和优化企业应用场景的方法论,提升数据要素的应用效果,推动业务创新。
  • 案例分析能力

    通过案例学习,提升学员的分析能力与创新思维,能够在实际工作中运用所学知识。
  • 实操能力提升

    通过实操演练,增强学员的实际应用能力,使其能够将理论知识有效转化为实践技能。
  • 团队协作

    培养学员在实践中团队协作的能力,通过互动环节分享经验与心得,提升整体执行力。
  • 战略思维

    通过系统的学习与思考,帮助学员提升战略思维能力,更好地应对企业面临的挑战。
  • 提升创造力

    激发学员的创造力,鼓励其在数据应用中探索新思路与新方法,推动企业创新发展。
  • 市场适应性

    培养学员的市场适应能力,使其能够及时调整策略,抓住市场变化带来的机遇。

解决企业数据应用痛点,提升市场竞争力

通过系统的学习与实操,帮助企业识别并解决数据应用过程中面临的各种问题,提升决策效率与执行力,确保企业在竞争中立于不败之地。
  • 数据利用不足

    解决企业在数据资源利用上存在的短板,提升数据驱动决策的能力,增强市场反应速度。
  • AI技术应用难

    帮助企业克服AI技术应用过程中遇到的障碍,提高AI技术的有效性与落地性。
  • 缺乏应用场景

    指导企业发现和优化数据应用场景,确保数据价值的最大化,推动业务转型。
  • 团队协作不足

    提升团队在数据应用中的协作能力,促进信息共享与资源整合,实现协同效应。
  • 案例分析薄弱

    通过案例学习,增强企业团队的案例分析能力,提升问题解决能力与创新思维。
  • 市场适应性差

    帮助企业提升市场适应性,及时调整业务策略,抓住市场机遇,实现持续增长。
  • 决策效率低

    通过数据驱动决策,提升企业的决策效率,确保战略执行的有效性与及时性。
  • 创新能力不足

    激发团队的创新能力,鼓励在数据应用中探索新思路,推动业务的持续创新与发展。
  • 人才培养缺失

    帮助企业培养数据应用与AI技术相关的人才,提升团队整体素质与市场竞争力。

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