大数据管理开发和运营能力提升

大数据特性解析、开发应用流程需要现场演练支撑,对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确

1天,6小时 人工智能应用

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,便于课后在同一套判断标准下继续推进

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时,课程可以用于梳理现状、练习方法,并明确课后的跟进责任

核心收益

  • 管理要求更清楚:目标要求、责任分工和过程反馈,先讲清对象、约束和判断标准
  • 围绕大数据是企业数字化建设的底座梳理关键判断点,避免停留在概念解释
  • 借助大数据特性解析、开发应用流程完成一次可复盘的应用演练
  • 输出大数据时代企业生存之道——保持危机感相关的后续跟进清单,方便课后跟踪

课程背景与交付信息

从IT到DT,大数据时代已经到来,很多企业运营模式却还停留在粗放状态,这是对数据资源的极大浪费。移动互联网高度普及,企业经营和人们日常几乎所有的行为,都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产,对于企业而言就是核心竞争力

在过去十年里,互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业,速度之快、程度之深令人目不暇接。微信作为下游应用端,却影响了运营商原本处于产业链中的主导地位;中国银联花了二十年培养的刷卡习惯,在不到两年的时间里被移动支付取代;外卖平台终结了康师傅们的业绩增长,并催生出外卖小哥这一新的职业群体;滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台;字节跳动旗下的今日头条和抖音,牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新业态、新技术和新模式层出不穷,仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构

究其根本,原因在于对数据资产的极致利用,对市场需求的深刻理解,对用户痛点的深入洞察,对业务场景的扩展和重构。进而重塑了人们的行为方式和企业经营形态

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01大数据是企业数字化建设的底座
02大数据特性解析、开发应用流程
03大数据时代企业生存之道——保持危机感
04数据驱动是传统产业的短板
05数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺

课程大纲

课程总览

一、大数据是企业数字化建设的底座
  • 1. 大数据的内涵、要素、价值
  • 2. 大数据特性解析、开发应用流程
  • 3. 大数据时代企业生存之道——保持危机感
  • 【案例解析】消费互联网VS工业互联网
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
  • 【案例解析】华为数字化工具应用的启示
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
  • 【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤
  • 【小组研讨】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】今日头条、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】亚朵酒店如何做到全面升级安心工程
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
  • 【案例解析】五常大米,下单即送
  • 4. 符合实际情况的数据开发流程
  • (1)数据采集
  • (2)数据整合
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
  • 【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具?
  • 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
  • 【案例解析】为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?
三、大数据管理运营实施路径(应用模型)

讲师介绍

张世民 讲师头像

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家,17年互联网+传统产业经验,曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略,累计授课超4500小时,服务政府、能源、金融等多行业头部客户

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《大数据管理开发和运营能力提升》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

适合企业管理层、各部门骨干、数字化相关岗位人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益?

透视数字时代变革力量,增强危机感,构建大数据管理体系,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间?

当前样板提取的课程时间为:1天,6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配