数据驱动业务决策:从可用到管用的业务赋能之路

数据驱动业务决策:从可用到管用的业务赋…适合带着现有问题进入课堂,通过宏观政策推动把做法和跟进节奏校准清楚

2天,12小时 人工智能应用

课程大纲

课程总览

一、重新认识数字化转型
  • 宏观政策推动
  • 专项政策加速
  • 转型发展的本质
  • 数字化各阶段的特征
  • 数字化的技术要求
  • 数字化转型的技术目标
  • 数字化转型分期
  • 数字化转型问题分析
  • 数字化转型的实现路径
  • 数字化的体系变迁
二、航司的数字化转型
  • 核心驱动力分析
  • 旅客体验-服务全流程数字化、打造极致出行体验
  • 运营保障智能化-降本增效与安全升级
  • 商业模式创新-开拓新价值空间
  • 关键挑战
  • 未来趋势
  • 案例启示
三、数字化转型的基础-数据
  • 数据与大数据
  • 大数据的提出
  • 数据的在数字化各阶段的特征
  • 大数据的误区
  • 误区背后的深层原因
  • 大数据的核心内涵
  • 案例启示
  • 数据治理的必要性
  • 数据治理-是什么
  • 数据治理-差什么
四、数字化转型的驱动力-人工智能(AI)
  • AI的发展历程和发展趋势
  • AI的认知误区
  • AI的核心内涵
  • 案例启示
  • AI的核心落地问题
  • AI的范畴界定
  • AI的能力模型
  • AI的实现路径
  • 基础模型应用
五、数字化转型的载体-数字孪生
六、数字化转型的技术要求-全面升级

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时,训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上

核心收益

  • 全面系统性地认识数字化转型,突破传统数字化的桎梏
  • 系统理解大数据的核心内涵,厘清实现大数据能力的关键要素与实施路径
  • 流程复用更容易:可落地的数据治理方法、工具、保障等,切实推动数据治理工作在组织内有效落地
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  • 系统性地认识AI,找准AI赋能企业的方向,掌握AI赋能企业的方法
  • 系统性地认识数字孪生,找准数字孪生赋能企业的方向,掌握数字孪生赋能企业的方法
  • 学会从技术底层发出,与业务深层结合,推动数字化向智慧化转变

课程背景与交付信息

2015年,官方正式提出互联网+战略,标志着信息化全面普及,深度融入生产生活各领域

从十三五的探索起步、十四五的成果落地,到十五五的规划推进,我国正加速实现从信息化向智慧化的转型跨越,2035年远景目标明确了全面建成智慧社会的发展方向;这一转型要求相关个人、企业及机构,必须对数字化建立系统、清晰的认知,主动适应发展趋势

2020年,大数据被正式列为新型生产要素,标志着大数据产业发展的新大幕正式开启。十四五期间,随着人工智能在各类应用场景中的加速落地,行业对数据的质量、规模与时效性要求日益明确,数据供给的空间约束也愈发紧迫;市场对大数据技术创新与应用落地的呼声空前高涨;各领域对大数据的需求更是日益旺盛且呈现出多元化、精细化的特征

课程时间

2天,12小时

授课方式

讲师讲授、举例分析、学习思考、小组讨论、赋能实操

课程内容重点

01重新认识数字化转型
02宏观政策推动
03专项政策加速
04转型发展的本质
05数字化的技术要求

讲师介绍

莫维 讲师头像

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

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据驱动业务决策:从可用到管用的业务赋能之路》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 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?

适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队,也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。

学习这门课可以获得什么收益?

全面系统性地认识数字化转型,突破传统数字化的桎梏;系统理解大数据的核心内涵,厘清实现大数据能力的关键要素与实施路径。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按2天,12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?

课程主要采用讲师讲授+举例分析+学习思考+小组讨论+赋能实操,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