数据驱动的数字化转型—数据要素加速构建新质生产力

课程大纲

一、定目标——企业如何设定转型的中长期目标

一、定目标——企业如何设定转型的中长期目标要点拆解

1. 避免数字化转型的陷阱
数字化转型应避免的5个问题
成功数字化转型企业带来的启示
案例：某企业数字化转型案例问题解析
案例：某央企近10年数字化转型规划方案
案例：特斯拉的智驾数据服务
2：理解智能化转型的本质
信息化与数字化转型
数字化转型的核心概念

二、识模式——数据加速业务增长的底层逻辑

二、识模式——数据加速业务增长的底层逻辑要点拆解

1. 数字经济增长的本质
数字经济的底层规律：实现数据价值
数字经济平台具有的锁定效应
规模经济对数字经济的影响
颠覆传统商业的新经济规律
赢家通吃的基本法则
案例：从亚马逊的飞轮效应看数据价值
2. 数字化转型的3种路径
从客户服务创新的转型路径
从运营效率提升的转型路径

三、选方案——数据要素的价值挖掘方案

三、选方案——数据要素的价值挖掘方案要点拆解

1. 企业数据要素的挖掘方式
数据如何促进客户服务创新
数据如何加速业务运营
数据如何进行业务模式创新
案例：陕煤-从客户服务创新到业务运营优化
案例：CF利用数字孪生构建工厂
案例：杭实集团的汽车轮胎服务创新
2. AI大模型促进数据开发的主要场景
智能生产与质量控制
供应链优化与管理

四、落实践——数据产品与服务落地实践

四、落实践——数据产品与服务落地实践要点拆解

1. 设计数字化转型成果与指标体系
生产过程中的数据分析
搭建供应商管理指标运营体系
数据服务开放平台设计规划
案例：某航空企业的数据运维服务平台
2. 多场景的数据价值挖掘技术
利用数据技术获取市场动态

适合对象

CEO、BU 总裁、CIO/CTO、业务部门负责人、IT部门

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

在整体思维上，指导学员学会利用数据要素开发来实践数字化转型
在操盘步骤上，以一个完整闭环定目标->识模式->选方案->落实践呈现内容，每步必有洞察与结论，引导学员学以致用
在工具价值上，提供数据价值开发场景化方案以及具体实践方式

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人工复核有抓手：数据驱动的数字化转型—数据要素加速构建新质生产力的业务目标、适用场景和关键问题

课程背景与交付信息

传统企业在数字化转型中，由于缺少完整的数据驱动数字化转型规划设计，导致数据价值开发目标不清晰，与企业战略和业务发展结合不紧密，无法实现从数字化到智能化的转变

数据要素开发利用是数字化转型的核心。学员需要理解不同企业形态（产品、平台、生态）数据所发挥的价值，最终实现数据就是价值收益的直接来源。传统企业要掌握利用数据要素来产生商业价值的方法路径，利用数据加速构建新质生产力

本课程提供2方面的内容，一个是关于如何做的对。从数字化转型的核心出发——利用数据要素促进新质生产力发展，从转型定位、转型模式选择上给出指导。另外一个是怎样做得好。学员要了解如何从战略设计、业务规划、数字化项目落地（数据平台等能力）、指标体系设计等业务过程中，以数据为线索设计一条完整的价值挖掘过程，充分利用AI等新技术，设计数字化转型成果

课程时间

2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定目标——企业如何设定转型的中长期目标

02避免数字化转型的陷阱

03数字化转型应避免的5个问题

04成功数字化转型企业带来的启示

052：理解智能化转型的本质

讲师介绍

白涛

数字化转型战略专家

工信部制造业数字化转型促进中心负责人，资深数字化转型与人工智能实战专家。拥有20余年从业经验，参与50多家TOP500强企业转型，操盘20+千万级项目。擅长顶层设计与AI落地，著有《数字化转型模式与创新》

制造业能源零售航空工业消费品跨境电商

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据驱动的数字化转型—数据要素加速构建新质生产力》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CEO、BU 总裁、CIO/CTO、业务部门负责人、IT部门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？

在整体思维上，指导学员学会利用数据要素开发来实践数字化转型，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：2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