课程总览
一、数据开发是企业数字化运营的底座
- 1. 大数据的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 大数据时代企业生存之道——保持危机感
二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
- 【行动指南】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？
三、数据驱动是传统产业的短板
- 1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
- 2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
- 3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
- 4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
- 5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例
- 【行动指南】如何完善数据埋点，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环
四、大数据运营体系和应用方向
- 1. 产品研发：数据反馈与产品定义
- 【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑
- 2. 用户画像：客户心理及行为分析
- 【案例解析】头条、抖音快速崛起背后的算法加持
- 3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
- 【案例解析】大数据杀熟、江小白、小罐茶
- 4. 风险管控：数据监测与风险预警
- 【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示
- 5. 运营效率：智能化和精细化管理
- 【案例解析】亚朵酒店全面升级安心工程
一、大数据管理与开发流程
- 1. 大数据三个要素
- （1）大——海量，平台级
- （2）数——信息，结构化
- （3）据——精准、可依赖
- 2. 大数据的三种类型
- 3. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
- 4. 符合实际情况的数据开发流程
- （1）数据采集
- （2）数据整合
- （3）数据清洗
二、大数据分析挖掘方法和要点
- 1. 统计性分析
- （1）结合业务场景设定关键指标
- （2）不同维度组合的统计模型
- （3）导向性的数据提取
- 2. 预测性分析
- （1）捕捉各个因素之间的内在关联
- （2）通过历史数据发掘规律和趋势
- （3）风险评估，预判和管控
- 3. 可视化分析
- （1）形成观点和结论
三、大数据管理运营实施路径（应用模型）
- 1. 内部管理信息化
- （1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
- （2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体
- 2. 业务流程可视化
