数据决策：大数据思维驱动的管理决策优化

Q: 课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲解+互动学习+案例分析+小组演练 课程模型，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

课程大纲

大数据时代

一、导入：未来已来--大数据时代

1. 导入视频：大数据下的生活场景
1. 你访问了世界，世界也访问了你
2. 数据驱动的世界
讨论：你感受到的大数据下的生活场景变化，有何启示：对用户场景的变化？对企业/组织的价值？
2. 大数据时代--大数据规划战略
1. 需要不同看数据的方式
2. 需要更高性价比的数据计算与储存方式

二、大数据的定义

1. 什么是数据？
2. 什么是大数据？
3. 大数据的构成

三、大数据的4V特征

1. 大数据的4V特征（Volume）：大规模
2. 大数据的4V特征（Velocity）：高速
3. 大数据的4V特征（Variety）：多样
4. 大数据的4V特征（Value）：价值

四、大数据的价值

1. 推动社会进步
2. 促进经济发展
3. 加强科技创新
4. 大数据在各行业的商业价值

大数据思维

一、大数据带来的思维变更

1. 更多：不是随机样本而是全部数据
2. 更杂：不是精确性而是混杂性
3. 更好：不是因果关系而是相关关系

二、大数据时代下的思维方式

梳理二、大数据时代下的思维方式的目标拆解、责任边界和过程指标
2. 思维一、数据核心思维
3. 思维二、数据决策思维
4. 思维三、数据全样思维
5. 思维四、数据容错思维
6. 思维五、数据关联思维
7. 思维六、数据传递思维
8. 思维七、数据乘法思维

大数据技术

一、大数据的难点和构成思路

1. 大数据的难点
2. 解决大数据问题的思路
3. 大数据技术要解决的问题

二、大数据的发展趋势

1. 大数据技术路线图
2. 大数据未来主流趋势
3. 软件是大数据的引擎

三、大数据涉及的关键技术

1. 数据采集：数据众包等
2. 数据储存与管理：分布式文件系统、云计算和云存储等
3. 数据分析与挖掘技术：分类、机器学习等
4. 数据呈现技术：标签云、空间信息流与热图等

大数据应用

一、大数据的应用

1：消费大数据
2. 政务大数据
3. 金融大数据
4. 医疗大数据
5. 能源大数据
6. 交通大数据
7. 文化传媒大数据
8. 教育大数据
9. 制造业大数据

大数据思维下企业的管理提升

一、大数据企业价值实现的维度

1. 大数据下的企业决策支持
2. 大数据下的企业运营优化
3. 大数据下的企业营销突破
4. 大数据下的企业安全保护
5. 大数据下的企业业务创新
6. 大数据下的企业商业变革

二、大数据企业价值实现的步骤

1. 定义问题—理解数据—收集数据—处理数据—抽取价值—价值可视化—交流结果

大数据思维下企业的决策优化

一、决策与决策支持

1. 从六拍决策到数据信息化决策
2. 决策的分类
3. 打造企业的决策支持系统

二、大数据与决策支持

1. 内部大数据与外部大数据
2. 决策支持的两个阶段
3. 大数据下决策支持的两个极端

三、构建企业的决策支持系统

1. 决策支持资源平台
2. 企业的商业情报系统
梳理三、构建企业的决策支持系统的目标拆解、责任边界和过程指标
案例：烟草行业相关方案案例2

运用市场研究提升企业决策正确率

一、市场研究提高决策正确率

1. 市场研究的重要性：技术推动+市场拉动
2. 市场研究是什么?
3. 市场研究六大步骤
4. 市场研究的分类

二、市场调研方法

1. 定性与定量数据及方法
2. 定性市场研究的方法：焦点小组、深度访谈等
3. 定量市场研发的方法：问卷调查等

三、产品使用测试

梳理三、产品使用测试的目标拆解、责任边界和过程指标
2. 虚拟现实与增强现实

四、试销与市场测试

1. 市场测试
2. 市场测试和试销类型

五、产品研发中各阶段的市场调研

1. 机会识别与评估阶段
2. 创意评估与早期商业分析阶段
3. 概念开发与测试阶段
4. 原型与产品使用测试阶段
5. 上市前产品与市场测试
6. 上市后产品测试与市场调研阶段

大数据思维下的个人意识转换和能力提升

一、大数据下的意识转变

1. 大数据与你
2. 大数据的精髓在于三个思维转变
3. 大数据的5个无所不
4. 大数据时代下的开放意识

二、大数据下的能力提升

1. 跟上时代，持续学习
2. 大数据时代，使用AI的实用方法
课程总结与回顾
——回顾与总结课程知识点
——总结课程要点并制定课后行动计划
——自由问题解答Q&A

适合对象

研发人员、技术人员、管理者、决策者、数据分析师、团队领导者、希望大数据时代中提升效率的职场人士等参加

课程定位与主要问题

管理角色、责任边界、过程跟进和复盘改进进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

先确认目标要求、责任分工和过程反馈，让训练目标更具体
大数据时代和大数据思维会被串成一组可练习的管理动作
反馈辅导有抓手：沟通辅导、任务推进和复盘改善检查方法是否适合团队日常任务
团队复盘有依据：大数据技术相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

大数据智能时代对技术、商业和社会影响重大。因数据不可见，学员学大数据常入认知误区，且受商业大数据产品影响，非大数据技术专业人员挖掘数据价值力不从心

本课程为有此烦恼的学员准备。互联网进入大数据时代，用户行为改变企业产品服务，企业保存大量原始和业务数据，管理者和员工需了解大数据概念、技术和思维，掌握其在决策管理中的应用，以适应时代、提升能力

本课程从大数据价值创新视角，结合时代背景、含义、技术体系，以大量案例作证，课堂采用理论、案例分析及研讨等方式，让学员掌握大数据思维模式、用户画像原理等，使非专业人员能听明白、学会并用好，为其打开数据智能世界大门，为深度学习大数据、人工智能应用与创新打基础

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲解、互动学习、案例分析、小组演练课程模型

课程内容重点

01大数据时代

02大数据思维

03大数据技术

讲师介绍

吴志德

项目管理与研发效能提升专家

厦门大学项目管理硕士，15年项目管理与研发实战经验，PMP/NPDP等多认证持证人。专注AI赋能项目管理与产品研发创新，构建AI+项目|产品|研发管理方法论体系，累计培训学员逾万名。可结合AI+项目管理方向补充授课视角，聚焦AI工具在项目管理中的应用

制造业汽车行业电力能源通信互联网科技建筑工程

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据决策：大数据思维驱动的管理决策优化》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

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

研发人员、技术人员、管理者、决策者、数据分析师、团队领导者、希望大数据时代中提升效率的职场人士等参加。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认目标要求、责任分工和过程反馈，让训练目标更具体；大数据时代和大数据思维会被串成一组可练习的管理动作。

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？

课程主要采用理论讲解+互动学习+案例分析+小组演练课程模型，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