课程ID:37025

李勇:数据治理课程|助力企业数字化转型,破解数据管理与AI应用难题

在数字化转型的浪潮下,如何有效构建数据治理体系、应用主流工具,并将人工智能技术融入工程企业?通过深入解析数据治理的核心要素与应用实践,掌握人工智能在工程管理中的关键应用,助力企业在智能化升级中实现高效运营与持续增长。

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曹大嘴老师
  • 数据治理体系全面理解数据治理的概念及其在企业转型中的重要性,为企业提供清晰的数据管理框架与目标设定方法。
  • 工具应用熟练掌握主流数据治理平台与工具的使用,提升数据清洗、质量监控及安全管理能力。
  • 项目实施明确数据治理项目的实施步骤与管理技巧,确保项目的有效启动、执行与控制。
  • AI应用场景探索人工智能在工程企业中的应用潜力,识别具体场景与案例,推动企业智能化转型。
  • 融合实践掌握数据治理与AI技术的融合应用,提升数据质量为AI模型提供支撑,实现数据治理的智能化升级。

数据治理与AI的双重赋能:提升企业竞争力 课程涵盖数据治理体系构建、工具应用与人工智能技术的实战案例,通过系统性的学习,帮助企业明确数据治理的重要性,掌握主流工具的使用技巧,并探索AI在工程企业中的应用潜力。

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九大核心模块,全面提升数据治理与AI应用能力

通过系统化的九大模块,课程涵盖从数据治理的基础知识到人工智能技术的深度应用,帮助企业构建全面、可持续的数据治理与AI应用体系。
  • 数据治理的重要性

    理解数据治理在企业数字化转型中的核心角色,明确其对提升决策效率与业务灵活性的影响。
  • 治理平台功能

    掌握数据治理平台的功能架构,了解各模块的作用及其在企业中的应用场景。
  • 工具操作实操

    通过实操演练,熟悉数据治理工具的配置、操作及优化技巧,提高治理效率。
  • 项目管理策略

    学习如何规划、启动及管理数据治理项目,确保项目进度与质量的有效控制。
  • 体系落地实施

    掌握数据治理体系的搭建与推广策略,确保治理工作能够长期有效运行。
  • AI技术概述

    了解人工智能技术的基本概念与发展现状,识别其在工程领域的应用潜力与挑战。
  • AI在管理中的应用

    探索AI技术在项目管理、设计及施工中的具体应用,提高管理效率与决策准确性。
  • 运维与管理

    掌握AI在企业运维与管理中的应用,实现资源管理的智能化与决策的科学化。
  • 数据与AI的融合

    理解数据治理与AI技术的互动关系,掌握其在企业应用中的最佳实践。

提升综合能力,锻造企业数字化转型的核心竞争力

通过系统学习,学员将掌握数据治理与人工智能技术的核心知识与应用能力,为企业在数字化转型中提供强有力的支持与保障。
  • 全面理解数据治理

    深入了解数据治理的核心要素及其对企业战略的影响,提升数据管理意识。
  • 掌握工具使用技巧

    熟练应用主流数据治理工具,提升数据质量管理与安全保障能力。
  • 明确项目实施步骤

    掌握数据治理项目从规划到执行的全流程,确保项目顺利落地。
  • 评估AI解决方案

    能够基于企业需求,评估并选择合适的人工智能解决方案,推动智能化转型。
  • 推动AI有效应用

    掌握数据治理与AI技术结合的策略,提升AI在企业中的应用效果。
  • 培养数据治理文化

    在企业内部推广数据治理文化,提高全员的数据管理意识与技能。
  • 提升决策支持能力

    通过数据与AI的结合,提升企业管理层的决策能力与准确性。
  • 优化资源配置

    能够通过数据分析与AI技术优化企业资源配置,提高运营效率。
  • 增强市场竞争力

    提升企业在瞬息万变的市场中,快速应对变化的能力,增强市场竞争力。

破解企业数字化转型中的关键难题

通过系统培训,帮助企业识别并解决在数据治理与AI应用过程中面临的各种挑战,提升整体管理与决策能力。
  • 数据治理体系不完善

    解决企业在数据治理体系构建过程中的盲区与不足,确保治理的全面性与有效性。
  • 工具应用不熟练

    提升企业员工对数据治理工具的使用能力,确保工具应用的高效性与准确性。
  • 项目管理缺乏规范

    为企业提供数据治理项目的管理规范与策略,确保项目的顺利推进与控制。
  • AI应用场景不清晰

    帮助企业明确人工智能技术的应用场景与潜力,提升技术应用的有效性。
  • 融合应用缺乏指导

    为企业提供数据治理与AI技术融合的最佳实践,确保两者的高效协同。
  • 决策支持不足

    通过数据与AI的结合,提升企业管理者的决策支持能力,确保决策的科学性与准确性。
  • 资源配置效率低下

    优化企业在数据治理与AI应用中的资源配置,提高整体运营效率。
  • 治理文化缺乏

    在企业内部推广数据治理文化,提升全员的数据管理意识与参与度。
  • 市场竞争力不足

    通过提升数据治理与AI应用能力,增强企业在市场中的竞争力与应变能力。

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