课程总览
一、数字化是企业转型必经之路
- 1. 大数据的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
- 2. 大数据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
- 【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管
二、大数据助力企业转型升级
- 1. 状态全面感知——全要素网络化协同
- 2. 数据全面融通——全流程数字化运营
- 3. 平台高效共享——多场景服务化延伸
- 4. 应用便捷灵活——跨领域个性化定制
- 5. 智能驱动业务——精细化管理提效能
- 【案例解析】华为数字化工具应用的启示
三、企业大数据治理面临的难点
- 1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
- 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
- 3. 实施层面技术与业务容易脱节
- 4. 组织层面人才队伍上储备不足
四、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，缺少应用的成功案例
- 【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤
- 【小组研讨】如何完善数据埋点，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环
五、大数据运营体系和应用方向
- 1. 产品研发：数据反馈与产品定义
- 【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑
- 2. 用户画像：客户心理及行为分析
- 【案例解析】众安保险如何收割网购和差旅达人
- 3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
- 4. 风险管控：数据监测与风险预警
- 【案例解析】小包裹+大数据引出10亿假烟案
- 5. 运营效率：智能化和精细化管理
- 【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级安心工程
- 6. 创新服务：客户个性化需求满足
六、大数据管理与开发流程
- 1. 大数据三个要素
- （1）大——海量，平台级
- （2）数——信息，结构化
- （3）据——精准、可依赖
- 2. 大数据的三种类型
- 3. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
- 【案例解析】五常大米，下单即送
- 4. 符合实际情况的数据开发流程
- （1）数据采集
- （2）数据整合
七、大数据分析挖掘方法和要点
- 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
- （2）通过历史数据发掘规律和趋势
- （3）风险评估，预判和管控
- 3. 可视化分析
八、大数据管理运营实践五步曲
