数据治理与AI驱动｜企业内训课程

课程大纲

大数据认知与价值定位——从概念到具象的转变

一、大数据的发展现状

1. 应用方面：描述性多、决策性少
2. 治理方面：以点代面，以偏盖全
3. 技术方面：技术能力跟不上理论发展

二、大数据的发展趋势

1. 应用方面：向预测性和决策性方面发展
2. 治理方面：系统化治理（方法步骤+工具要求+流程落地+制度保障）
3. 技术方面：技术能力不断满足大数据的质量、规模、时效需求

三、大数据的认知乱象

1. 数据多＝大数据
2. 数据共享＝数据治理
3. 数据仓库＝大数据
4. Hadoop、Spark、Flink=大数据
5. 喊一万次大数据=大数据

四、全面认识大数据

1. 大数据是什么
1. 大：种类多、体量大、格式杂、来源广
2. 数：量化表现
3. 据：对象特征的依据
案例：寓言故事——对象定义不清的大数据启发
2. 大数据的目标
1. 能用：保障准确，注重时效
2. 敢用：拿的安全，用的放心
3. 好用：获取便捷，共享方便
4. 管用：业务导向，价值驱动

数据治理核心方法——梳汇存算优名六步法

一、数据梳理

1. 已有数据资源的梳理
2. 拟建数据资源的梳理

二、数据汇聚

按技术维度进行汇聚
1. 库表类
2. 多媒体类
3. 空间类

三、数据存储

1. 面向数据形式存储：存储速度快
2. 面向业务相关存储：关联查询快

四、指标计算

1. 指标统计
2. 指标运算

五、数据优化

1. 数据核对，补全数据
2. 去掉重复，扩充属性

六、数据命名

1. 规则编码：惟一性、有效性
2. 科学命名：直观性、全面性

AI基础认知 —— 什么是人工智能

一、感知能力

就是AI获取外部信息、识别客观世界的能力
应用四大领域
第四个领域是传感器感知，它的核心是让AI感知物理世界的各种参数

二、推理能力

就是AI对它通过感知能力获取到的信息，进行解读、分析和提炼的能力
应用三大领域

三、生成能力

就是AI基于已有的数据和理解，创造出新内容的能力
应用四大领域

四、决策和学习能力

（1）决策能力
（2）学习能力
就是AI通过数据迭代和用户反馈，不断优化自身能力的过程

AI的核心基础 — 数学与计算机底层支撑

一、数字基础

1. 概率论与统计
2. 线性代数
向量是数据的载体，矩阵是数据的集合
3. 机器学习

二、计算机底层支撑

1. 算力
2. 算据
3. 算法

AI的伦理安全和行业应用

二、安全问题

安全风险一：技术风险
安全风险二：社会风险

三、行业应用

1：互联网领域
2. 金融领域
3. 医疗领域
4. 教育领域
5. 其他领域

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
围绕大数据认知与价值定位——从概念到具…明确判断口径和处理优先级
用数据治理核心方法——梳汇存算优名六…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走AI基础认知 —— 什么是人工智能…相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

当前数字化转型已进入深水区，各行业（尤其工业检测、工程质量、智能制造、政务监管等）普遍面临数据杂乱、标准缺失、质量低下、数据孤岛、合规风险等问题：海量业务数据分散沉淀，无法有效利用；数据采集、清洗、治理体系不完善，直接制约人工智能模型训练、智能识别、智能检测、智能决策落地效果

随着 AI 大模型、机器视觉、智能检测、大数据分析快速普及，没有高质量数据，AI 就是空中楼阁。数据治理是 AI 应用的基础前提，AI 技术反过来倒逼数据标准化、资产化、价值化。企业与机构亟需建立数据治理筑基、AI 技术赋能、业务价值落地的闭环能力，打通从数据采集、治理、建模到智能应用的全链路，实现提质、增效、降本、风控，支撑行业高质量发展与数智化升级

课程时间

0.5天，3小时

授课方式

采用理论讲解、案例解析、答疑解惑相结合的多元化授课方式，兼顾理论深度与实践落地

课程内容重点

01大数据认知与价值定位——从概念到具象的转变：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

02数据治理核心方法——梳汇存算优名六步法：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

03AI基础认知 —— 什么是人工智能：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

04AI的核心基础 — 数学与计算机底层支撑：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

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《数据治理与AI驱动》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？

更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。

学习这门课可以获得什么收益？

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕大数据认知与价值定位——从概念到具…明确判断口径和处理优先级。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按0.5天，3小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用采用理论讲解+案例解析+答疑解惑相结合的多元化授课方式，兼顾理论深度与实践落地，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

数据治理与AI驱动