一、数据要素x的关键认知
一、数据要素x的关键认知要点拆解
- 1. 数据成为生产要素
- 大数据杀熟引发的思考
- 数据为什么会成为生产要素？
- 什么样的数据能被成为生产要素？
- 2. 如何从数据中掘金
- Label思维和Tag思维
- 用户画像标签是如何产生的？
- 什么叫做数据驱动业务？
- 探讨分析：字节跳动为什么可以持续推出爆品？
- 数据要素x的本质洞察
数据要素x：数据赋能产业智能化变革
从树根互联的发展看产业智能化的变革之路和数据资产化的前沿实战与三次流通会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
黄洁 · 中关村人工智能学院副院长
课程大纲
二、产业智能化的范式变迁
二、产业智能化的范式变迁要点拆解
- 1. 产业智能化的前沿案例分析
- 从挖掘机指数谈起
- 信息化与数字化的异同分析
- 数字化转型的两重内涵
- 案例分析：从树根互联的发展看产业智能化的变革之路
- 2. 数据赋能与商业智能的形成
- 数字化运营与商业智能
- 高德纳数字化平台商业组件分析
- 数据和分析能力成熟度模型
- 典型案例：麦当劳的数字化运营与商业智能
三、数据价值化的前沿实践与路径分析
三、数据价值化的前沿实践与路径分析要点拆解
- 1. 数据价值化
- 有形资产与无形资产
- 什么样的数据资源可以转化为数据资产
- 数据资产化的具体实施路径
- 2. 设计数据资产产品以及分析交易过程的价值实现
- 深度理解数据要素的放大、提升和叠加效应
- 数据资产是如何交易并增值的
- 设计一种数据资产的增值模式
- 案例分析：数据资产化的前沿实战与三次流通
- 3. 必须具备的数字经济大思维
四、人工智能与数据要素的关系
四、人工智能与数据要素的关系要点拆解
- 1. 人工智能+与数据要素x
- 大数据杀熟引发的思考
- 数据为什么会成为生产要素？
- 什么样的数据是生产要素？
- 数据要素x的概念内涵解析：放大、叠加、提升
- 理解数据要素的资源化、资产化、资本化
- 典型案例：数据资源化——谷歌
- 数据资产化——亚马逊
- 数据资本化——芝麻信用
- 算法+算力+数据构建新型生产关系
适合对象
政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干
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，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 理解基本概念：数据资源化-数据资产化-数据资本化，理解数智化时代的创新范式
- 掌握数据赋能的商业模式： 能结合行业对数字化转型路线进行解构和分析，并掌握相关商业模式：数据资产化以…
- 行业应用洞察：通过实际案例分析，您将学习到数据要素如何在金融、医疗、教育等领域实现创新应用，提升您解决行业问题的能力
查看更多收益 收起更多收益
- 数据驱动决策：培养您利用数据分析和决策的能力，让您在商业竞争中凭借数据洞察力做出更精准的业务决策
- 未来趋势预测：通过课程，您将能够预测技术的未来发展趋势，为您的职业规划和企业战略布局提供前瞻性指导
- 创新思维培养：本课程将激发您的创新思维，让您在面对快速变化的数据赋能领域时，能够灵活应对，创造性地解决问题
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起从树根互联的发展看产业智能化的变革之路、数据资产化的前沿实战与三次流通和数据要素x的关键认知，先把可落地路径说清楚。
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01从树根互联的发展看产业智能化的变革之路
02数据资产化的前沿实战与三次流通
03数据要素x的关键认知
04数据成为生产要素
05大数据杀熟引发的思考
讲师介绍
黄洁
中关村人工智能学院副院长
中关村人工智能学院副院长，数字化转型与人工智能应用专家。累计培训1500+场次，辅导学员10000+人次。著有《再造独角兽》，推动RFPA软件上市及AI储能项目落地，具备深厚的产学研资整合能力
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《数据要素x：数据赋能产业智能化变革》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 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？
适合政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干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？
理解基本概念：数据资源化-数据资产化-数据资本化，理解数智化时代的创新范式，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
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
