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產業升級,價值倍增 產業數字化:企業如何搭上數字經濟快車

產業升級,價值倍增 產業數字化:企業如何搭上數字經濟快車

課程編號:58835

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:151

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:李銘洋

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、營銷副總等高管人員

【培訓收益】
了解“十四五”數字經濟規劃以及當前企業數字化現狀和未來發展 掌握企業數字化升級支點模型 掌握企業數字化升級的五個維度 了解數字科技的產業價值鏈的變化及數字產業化帶來的產業變化與機會 掌握企業數字化轉型的路徑規劃 掌握制定公司數字化升級戰略,并建設組織能力,確保實施落地的系統方法 掌握如何資產數字化,在資本層面實現價值增值

 一、產業數字化要實現的價值是什么?
1、數字經濟:產業數字化與數字產業化
2、企業數字化的定義及與企業數字資產的關系
3、數字化的發展路徑與企業價值創新的關系
二、“十四五”數字經濟規劃下企業面臨哪些機會與挑戰?
1、宏觀的數字經濟的機會點
全球疫情催生的數字經濟的新格局
數字新基建驅動數字經濟大發展的機會
東數西算的挑戰與機遇
2、產業與商業環境的變化帶來了哪些機會點
產業升級帶來的挑戰與機會
技術發展所帶來的顛覆性的挑戰與超車機會
商業模式創新升級所帶來的挑戰與機會
案例:華為、美的、小米、醫渡云等
工具:支點模型
三、產業數字化升級依賴的新科技及應用領域?
1、新興科技
物聯網感知系統、5G通信是神經系統、人工智能是大腦中樞、大數據是五臟六腑、云計算是脊骨骨架、區塊鏈是基因

2、應用領域
數字金融:供應鏈金融、資產數字化、NFT、GameFi
數字化城市:數字交通、數字物流、數字安防、數字能源、數字校園、數字政務
數字工業:智能制造、數字孿生……
數字文旅:鏈證臻愛NFT、一鏈游海南
數字醫療:在線問診、遠程醫療等
數字農業:智慧氣象、農產品期貨
數字營銷:基于大數據的數字新營銷
數字消費:一碼通
元宇宙:元偶
案例:河南某商場如何通過數字化實現企業融資
呈現方式:討論式互動(什么是企業的優質資產?)

四、企業數字化實施路徑?
1、什么樣的企業適合數字化升級
為什么大環境越來越不好?
什么樣的企業越來越好?
2、企業數字化需要具備的基礎
數據:車子能否跑起來不是具備輪子就行了,核心是驅動(加油或者充電)
積累:互聯網程度是否成熟?
優勢:是否具備新技術新方案可以解決別人解決不了的問題?
團隊:是否具備新興科技人才和產業人才?
案例:云道智造為什么能獲得紅杉資本近3億元戰略投資
3、企業數字化升級的幾個維度
供應鏈及物流數字化
產品數字化
營銷數字化
資產數字化
商業模式數字化升級
管理流程數字化
案例:陜西供銷醫藥數字供應鏈 為什么可以拿到低息貸款
4、能撬動的地球:產業價值分析
核心客戶:新冠疫情前后的市場數據分析
核心痛點:新舊動能轉化下,產業痛點轉化的捕捉
案例:文旅產業數字化的痛點分析及價值增長
核心路徑:痛則不通,通則不痛
案例:一款普通解酒藥如果通過數字化實現月銷售2億元
5、產業砝碼:產品及產業升級
產品升級:產品-品牌-服務-平臺-解決方案
產業升級:產業生態(命運共同體的相互賦能及融合)
案例:數字農業(滴灌企業的新生態)
6、核心支點:給我一個支點,我能翹起整個地球
認知支點:團隊認知與市場認知,
案例:為什么第一家洗衣機廠沒能活下來?
勢能支點:如何進行產業政策研究,找到新的機會
你為了這個機會做了哪些準備?風口上的豬與葡萄架上的蝸牛
案例:58同城憑什么進入騰訊生態?
價值支點:產業價值(待客模式-請客模式-送客模式)
案例:抖音上那個網紅麻辣燙憑什么那么火?
模式支點:模式和機制升級:交易模式-企業模式-商業模式-產業模式
7、撬動杠桿:
核心資源
資本
技術
案例:為什么陳總資源那么好,企業卻做不下去?

五、企業數字化如何持續?
1、產業價值設計:產業鏈上最大核心價值點
案例:我為什么那么肯定智慧導游絕對做不起來?
2、現金流、盈利模式設計
案例:小米凈水器-濾芯的盈利模式設計
3、蘿卜白菜:數字化人才和產業化人才的嫁接
案例:未泱閱讀-雙減政策下的模式創新及人才升級

六、企業數字化未來發展?
1、政策持續引導護航數字化高速發展
2、數據驅動成為數字化轉型的主旋律
3、從業務交易在線化到業務發展平臺化
4、“平臺+生態”成為數字化企業的新經濟形態
5、技術與業務深度融合成核心抓手
6、財務數字化成為數字化轉型的先導
7、以數據中臺和管理會計為主線實現數據驅動
8、基于云原生的低代碼PaaS平臺成為企業數字化底座
9、混合云成為企業數字化基礎設施的首選
10、人工智能和機器學習成為數據驅動的倍增器

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