数据融合与价值创造｜企业内训课程

课程大纲

开篇导入——工程设计行业的数据困境与价值机遇

1.1 行业背景与数字化转型趋势

工程设计行业数字化转型核心诉求：从图纸驱动到数据驱动的升级
政策导向：数字中国、新型基础设施建设对工程设计行业数据治理与融合的要求

1.2 工程设计行业的数据痛点解析

数据治理薄弱：数据标准不统一、数据质量参差不齐、安全管控不完善
价值挖掘不足：数据仅用于基础记录，未转化为设计优化、决策支撑的核心动能

1.3 课程框架与学习路径

核心逻辑：数据治理→数据融合→价值创造，三者的协同关系拆解
场景聚焦：水务环保、城市更新、低空经济三大场景的核心数据需求与价值方向
学习目标与实操任务说明，明确学习重点与落地应用要求
案例导入

基础理论——数据治理与数据融合核心知识

2.1 数据治理核心知识

数据质量管控：数据清洗、去重、校验的核心方法，提升数据准确性与可用性

2.2 数据融合核心知识

数据融合的核心技术：ETL工具、数据中台、AI算法

2.3 数据价值创造逻辑

工程设计行业数据价值创造路径：数据治理→数据融合→数据应用→价值落地
实操练习

场景深度解析——工程设计行业三大场景数据融合与价值创造

内容重点

3. 1
场景一：水务环保工程设计——数据融合赋能精准设计与智慧运维
数据融合路径
①多源监测数据融合：水文、水质、气象数据融合，实现污染预警与水质预测
价值创造案例

实操落地——数据融合方案设计与案例复盘

4.1 数据融合方案设计方法论

方案设计核心步骤：需求分析→数据梳理→治理优化→融合实施→价值验证

4.2 分组实操：三大场景数据融合方案设计

老师指导：针对各组方案进行针对性点评，优化方案设计细节，提升实操可行性

4.3 行业标杆案例复盘与经验提炼

复盘三大场景标杆案例，提炼数据治理、数据融合、价值创造的核心经验

总结与展望

5.1 课程核心内容总结

数据治理与数据融合的核心逻辑、关键方法回顾
三大场景数据融合的核心要点与价值创造路径梳理
实操方案设计的核心技巧与问题规避方法总结

5.2 工程设计行业数据融合发展趋势

技术趋势：AI、数字孪生、大数据等技术与数据融合的深度结合
应用趋势：多场景协同融合、数据价值深度挖掘、跨部门数据共享

5.3 答疑与交流

学员实操过程中遇到的问题答疑
行业实操经验交流，促进学员间的知识共享与合作

适合对象

工程设计行业技术管理人员、数据治理专员、数据负责人。；水务环保、城市更新、低空经济相关领域设计工程师、项目负责人。；企业数字化转型负责人、信息化专员（聚焦数据融合与价值挖掘方向）。；希望提升数据治理、数据融合能力，适配行业数字化转型需求的…

课程定位与主要问题

财务负责人、经营管理者、业务部门负责人和风控合规人员已有明确任务时，可借这门课把指标拆解、风险信号、资源取舍和行动建议拆成分工和检查点

核心收益

指标判断更清楚：风险信号、证据要求和处置边界，先讲清对象、约束和判断标准
围绕开篇导入——工程设计行业的数据困境…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助基础理论——数据治理与数据融合核心…完成一次可复盘的应用演练
输出场景深度解析——工程设计行业三大场…相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

经营分析、财务管理和风险判断很容易停在指标口径上，真正困难的是把数据转成业务选择。课程把开篇导入——工程设计行业的数据困境与价值机遇、风险信号和基础理论——数据治理与数据融合核心知识放进同一轮讨论中校准。

课程时间

1天

授课方式

理论讲授、案例拆解、实操演练、互动研讨

课程内容重点

01开篇导入——工程设计行业的数据困境与价值机遇

02基础理论——数据治理与数据融合核心知识

03场景深度解析——工程设计行业三大场景数据融合与价值创造

04实操落地——数据融合方案设计与案例复盘

05总结与展望

讲师介绍

莫维

企业数字化管理运营实战专家

莫维，企业数字化管理运营实战专家，20年经验，主导860+项目，擅长数据治理、AI赋能与数字孪生落地，企业数字化管理运营实战专家。深耕数据治理与AI赋能，主导860+项目落地，莫维，企业数字化管理运营实战专家，20年经验，主导860+项目，擅长数据治理、AI赋能与数字孪生落地

公共事业政府国企互联网科技

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据融合与价值创造》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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1.工程设计行业技术管理人员、数据治理专员、数据负责人。 2.水务环保、城市更新、低空经济相关领域设计工程师、项目负责人。 3.企业数字化转型负责人、信息化专员（聚焦数据融合与价值挖掘方向）。 4.希望提升数据治理、数据融合能力，适配行业数字化转型需求的相关从业者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？

知识收益：掌握数据治理、数据融合的核心概念、框架与技术方法，明确二者在工程设计行业的应用逻辑，建立场景化数据思维，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？

课程主要采用理论讲授+案例拆解+实操演练+互动研讨，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

数据融合与价值创造