课程总览
一、数字化是产业升级必由之路
- 1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
- 3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
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二、数字化的三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控
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三、企业数字化变革常见问题
- 1. 战略层面数据孤岛和协同难题
- 2. 组织层面变革阻力与制度保障
- 3. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 业务层面人才队伍上储备不足
- 【案例解析】某大型国企数字化转型的困惑
四、企业数字化转型顶层设计1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设：数字运营开发流程、数字业态应用场景、数字资产长效机制
- 3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力五、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实…
- 【案例解析】麦肯锡最新报告：数字化转型成功率普遍不高？
- 【小组讨论】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环
六、数字化转型实践五步曲（数转模型）
- 1. 内部管理信息化
- （1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
- （2）简化流程、无纸化，数据埋点，数据格式统一
- 2. 业务流程可视化
- （1）进度清晰可见、节点流转可控
- （2）流程标准化，减少人为和不确定因素
- 3. 产品服务数据化
- （1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
- （2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
- 4. 营销推广个性化
一、数据驱动是传统产业的短板
- 1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
- 2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
- 3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
- 4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
- 5. 数据应用：条件所限，缺少整体性成功
二、大数据管理和开发流程
- 1. 大数据三个要素
- （1）大——海量，平台级
- （2）数——信息，结构化
三、大数据分析挖掘方法及要点
- 1. 统计性分析
- （1）结合业务场景设定关键指标
- （2）不同维度组合的统计模型
- （3）导向性的数据提取
- 2. 预测性分析
- （1）捕捉各个因素之间的内在关联
四、大数据运营体系和应用领域
