课程总览
- 误区拆解:技术部门的事数字化=买系统追求高大上,忽视业务需求
- 1. 不是技术工具,是业务重构引擎
- 2. 区分数字化智能化数智化:避免概念混淆,明确转型核心方向(数字化=数据化,智能化=AI赋能,数智化=数据+AI深度融合)
- 第一天:数字化基础模块(测控、网络、云、数据、微服务、模型)
围绕人工智能应用的实际工作场景,《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》以数字化测控技术等课程模块作为选型线索,帮助管理层:企业CEO、COO、CTO,核对内训目标、课时安排和交付要求
管理层:企业CEO、COO、CTO
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
这部分用于判断《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》是否适合当前人工智能应用培训需求,重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配
管理层:企业CEO、COO、CTO
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练,帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作
《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》的训练重点包括数字化测控技术、数字化网络技术等,实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认
建议将《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验,以及莫维的授课方向进行区分
这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配;如果仍在了解主题概念,可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出,以沟通后的课程安排为准。
在全球数字经济的高速发展与国家战略的强力引导下,随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术日趋成熟,数字经济已成为全球经济增长的核心动力,我国也将数字化、智能化发展纳入数字中国等重要战略布局,为企业转型提供了政策支持与技术基础
市场环境与竞争格局的深刻变化,成为推动企业数字化转型的重要外部因素。数字原生企业凭借数据驱动、敏捷高效的优势快速崛起,传统行业面临跨界竞争与用户需求升级的双重压力,消费者对个性化、便捷化、全渠道服务的要求不断提高,倒逼企业通过数字化手段提升响应速度与服务质量
企业自身降本增效、创新发展的内生需求,是数字化转型的根本动力。在全球经济不确定性增加、经营成本上升的背景下,传统管理模式与业务流程效率低下、决策滞后等问题日益突出。企业迫切需要通过数字化转型优化资源配置、提升运营效率、激发创新活力,以适应新时代的发展要求,实现可持续的高质量发展
一天
讲师讲授、举例分析、学习思考、小组讨论
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
查看讲师主页本课程页面围绕《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块,便于快速判断培训匹配度
管理层:企业CEO、COO、CTO。
围绕人工智能应用相关业务问题展开训练,帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景,不替代主题页对人工智能应用的系统解释
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《全栈赋能,构建未来企业的数字基石:全面讲清数字化范畴,助力企业打造实用的数字化能力》当前呈现的核心模块包括数字化测控技术、数字化网络技术等
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度;同一主题下的多门课应承担不同课程定位,避免只按泛主题词判断
页面中如提到练习产出或配套材料,只表示沟通时可确认的方向,不默认承诺固定交付物;最终以企业需求沟通后的课程安排为准