课程总览
内容重点
- 课程导入：数字化转型痛点墙
数据治理、人工智能与新创技术应用
数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划与人工智能应用——运营的智能舵手被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
授课讲师：
冰洋 · 数字化转型与AI智能体实战专家
课程大纲
数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划
内容重点
- 知识模块
- 数据架构与标准化
- 知识点二：数据标准化方法（命名规范、编码规则）——以集装箱编码为例
- 知识点三：元数据管理工具（如数据地图建设）
- 生活化类比：数据标准如同航道规则，避免数据流碰撞
人工智能应用——运营的智能舵手
内容重点
- 知识模块
- AI技术基石与场景选择
- 知识点一：机器学习原理（监督/无监督学习）——类比潮汐预测模型
- 知识点二：计算机视觉与自然语言处理在设备检测、单证审核中的应用
- 案例：天津港AI调度系统降低10%车辆等待时间
信创技术应用——打造国产化锚地
内容重点
- 知识模块
- 信创生态与迁移策略
- 知识点一：信创产业脉络（CPU、OS、数据库国产化路径）
- 知识点二：系统迁移风险评估（兼容性测试、数据备份方案）
- 案例：某OA系统从Windows向统信UOS平滑迁移案例
适合对象
信息技术部门员工、数据管理人员、业务系统运维人员等（30人）
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
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：人工智能应用——运营的智能舵手安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
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- 人工复核有抓手：信创技术应用——打造国产化锚地相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
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。训练会串起数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划、人工智能应用——运营的智能舵手和信创技术应用——打造国产化锚地，先把可落地路径说清楚。
课程时间
2天
授课方式
四阶工作坊：痛点诊断（30%）→ 方法论讲解（20%）→ 案例演练（40%）→ 行动规划（10%） 互动形式：小组竞争式实战（如港口物流数据建模赛）、工具沙箱操作、跨角色情景模拟
课程内容重点
01数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划
02人工智能应用——运营的智能舵手
03信创技术应用——打造国产化锚地
讲师介绍
冰洋
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士，前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理，主导多个千万级标杆工程，致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《数据治理、人工智能与新创技术应用》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？
信息技术部门员工、数据管理人员、业务系统运维人员等（30人）。
学习这门课可以获得什么收益？
明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕数据治理——从荒漠到绿洲的航道规划校准目标和边界，明确课堂重点动作。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天安排，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？
课程主要采用四阶工作坊：痛点诊断（30%）→ 方法论讲解（20%）→ 案例演练（40%）→ 行动规划（10%） 互动形式：小组竞争式实战（如港口物流数据建模赛）、工具沙箱操作、跨角色情景模拟，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
