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张光利:数据资产化培训|助力企业提升数据价值,掌握数字经济新机遇

通过深入分析数据资产化的政策背景与实务操作,帮助企业管理者有效应对数字化转型过程中的挑战,提升数据的管理与利用能力,从而在激烈的市场竞争中赢得先机。该培训聚焦于数据资产的入表方法及实战案例,适合希望在数字经济中占据优势的企业高管和决策者。

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曹大嘴老师
  • 数据资产管理掌握数据资产管理的概念及其发展历程,理解数据资产的重要性以及企业应如何进行有效的管理,确保数据的合理利用与安全。
  • 政策解读深入分析最新的国家政策,理解数据资产化的制度要求,帮助企业在政策框架内合法合规地开展数据管理与利用。
  • 资产估值学习数据资产的估值方法,掌握如何对企业数据进行价值评估,提升数据的经济效益与市场竞争力。
  • 实战演练通过案例分析与实战演练,参与者能够将理论知识应用于实际操作中,提升数据资产化的实操能力,解决企业面临的实际问题。
  • 数字经济探讨数字经济时代下数据的重要性,如何利用数据推动企业的创新与发展,实现可持续增长。

数据资产化全景解析:从政策到实操的系统性指导 该培训旨在帮助企业深入了解数据资产化的政策背景与实施路径,从而实现数据价值的最大化。通过对数据管理的基本维度、资产化步骤及估值方法的系统讲解,参与者将能够掌握数据资产化的核心要素,提升企业在数字经济中的竞争力。

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数据资产化的核心要素:推动企业数字化转型的实战指南

通过对数据资产化的各个环节进行系统分析,帮助企业建立完善的数据治理体系,确保数据资源的有效配置与利用,从而推动企业的数字化转型与持续发展。
  • 数据治理

    理解数据治理的基本原则与方法,确保企业数据的安全性、合规性和有效性,提升数据管理的整体水平。
  • 资产化步骤

    掌握数据资产化的实施步骤,从战略规划到具体执行,帮助企业系统性推动数据资产化进程。
  • 政策适应

    分析政策环境对企业数据管理的影响,确保企业在快速变化的市场中能够及时调整策略,顺应政策要求。
  • 估值模型

    学习数据资产的估值模型,帮助企业准确评估数据资产的价值,为决策提供依据。
  • 市场应用

    探讨如何将数据资产化的成果应用于市场,提升企业的竞争优势,实现商业价值的最大化。
  • 风险控制

    了解数据资产化过程中可能面临的风险,建立有效的风险管理机制,保障企业数据安全。
  • 组织协同

    促进组织内部各部门协同合作,形成合力,共同推动数据资产化的实施与落地。
  • 技术支持

    掌握数据资产化过程中的技术需求与支持,确保企业能够依靠先进的技术手段提升数据管理能力。
  • 持续优化

    通过不断的反馈与调整,推动数据资产化过程的持续优化,实现长期的价值创造。

掌握数据资产化的核心技能,提升企业竞争力

通过系统的培训,参与者将掌握数据资产化的关键技能,能够在实际工作中有效应用这些技能,推动企业数字化转型与持续增长。
  • 政策理解

    深入理解国家关于数据资产化的政策法规,确保企业在合规的框架内进行数据管理。
  • 数据管理

    掌握数据管理的基本方法与工具,提升企业的数据管理能力,确保数据的安全与有效利用。
  • 资产化实施

    学习数据资产化的实施步骤,能够在企业内部推动数据资产化的落地与执行。
  • 估值技巧

    掌握数据资产的估值技巧,能够为企业决策提供科学的依据,提升数据的经济价值。
  • 实践能力

    通过案例分析与实战演练,提升实际操作能力,能够独立解决企业在数据资产化过程中遇到的问题。
  • 风险管理

    了解数据资产化过程中可能遇到的风险,并能够制定相应的风险控制措施。
  • 团队协作

    提升跨部门协作能力,推动各部门共同参与数据资产化的进程,实现组织的整体优化。
  • 技术应用

    掌握数据资产化过程中需要的技术工具,提升技术应用能力,确保数据管理的高效性。
  • 持续改进

    建立持续改进的机制,确保数据资产化的过程能够不断优化与提升。

解决企业数据管理中的痛点,实现高效资产化

通过系统培训,帮助企业识别并解决在数据管理与资产化过程中遇到的各种问题,从而提升企业的整体管理水平与市场竞争力。
  • 数据管理混乱

    帮助企业理清数据管理的思路与方法,建立有效的数据治理框架,提升数据管理的系统性与规范性。
  • 政策应对不足

    通过对政策的深入理解,帮助企业及时应对政策变化,确保数据管理的合规性与有效性。
  • 资产估值困难

    提供数据资产估值的实用工具与方法,帮助企业准确评估数据的经济价值,为决策提供支持。
  • 实施缺乏系统性

    通过系统的实施步骤指导,帮助企业有效推动数据资产化的落地与执行,确保实施的有效性。
  • 风险无法控制

    建立风险管理机制,识别数据资产化过程中的潜在风险,并制定应对策略,确保数据安全。
  • 缺乏协作机制

    促进跨部门协作,推动各部门共同参与数据管理与资产化,形成合力,提升组织效率。
  • 技术应用不足

    提升企业在数据管理过程中的技术应用能力,结合先进技术手段,提高数据管理的效率与效益。
  • 改进机制不健全

    建立持续改进机制,确保在数据资产化过程中不断优化与提升,适应快速变化的市场环境。
  • 市场竞争力不足

    通过有效的数据资产管理与应用,提升企业的市场竞争力,实现可持续发展。

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