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賦能業務的數據思維

課程編號:21873

課程價格:¥0/天

課程時長:1 天

課程人氣:922

行業類別:不限行業     

專業類別:數字化 

授課講師:劉凱

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
1.CEO、CIO、CDO…,企業數字化轉型戰略負責人; 2.有數據分析和量化管理需求的業務崗位,推動組織進行量化管理的部門負責人; 3.負責企業數字化戰略落地、數據資產和治理、產品&服務的數字創新部門; 4.信息技術部門的相關人員(數據分析平臺設計和開發,數據平臺架構等); 5.對大數據、人工智能、機器學習、增強分析、云計算等課題興趣的業務人員;

【培訓收益】
1.了解數據思維,打造數據驅動型組織的高績效團隊; 2.了解新興的數據技術、應用場景、典型案例; 3.理解數據驅動創新的思維方法和組織實踐; 4.掌握敏捷業務分析的方法和數據準備技巧; 5.掌握敏捷業務數據探索的工具使用方法;

 賦能業務的數據思維

第一單元 打造數據驅動型組織

1. 商業進化:從數字化轉型到數據驅動,什么是數據思維;

2. 技術創新:前沿的數據技術和應用場景,數據思維的技術支撐;

3. 先進實踐:數據驅動型組織和案例分析,數據思維的企業最佳實踐;

第二單元 數據思維的組織實踐

1. 創新實踐:數據驅動創新的四種模式和案例分析;

2. 技術實踐:數據驅動創新的中臺理念和建設方法;

3. 組織設計:隱現的新角色-首席數據官(CDO-角色和職責設計;

第三單元 數據思維的四個視角

1. 資產視角:如何把數據變成資產,企業數據的精益治理方法;

2. 敏捷視角:基于假設的推導驗證,業務數據的敏捷化探索方法;

3. 算法視角:從因果分析到相關分析,AI如何助力數據模式發現;

4. 探索視角:從數據報表到可視化分析,業務數據探索的實操技巧;

單元 數據思維的能力落地

1. 銷售數據探索 —— 某品牌的產品銷售&服務數據探索和應對量化決策;

2. 客戶價值探索 —— 某品牌的客戶RFM模型價值分析,客戶畫像構建和分析;

3. 廣告投放分析 —— 某品牌的廣告投放ROI分析和應對策略;

4. 人員流失分析 —— 某品牌的人員流失原因探索和應對策略;

5. 采購成本分析 —— 某品牌的采購成本構成探索和異常分析;

 根據學員的背景和關注點,從以上案例選擇1-2個進行深入分析

單元 數字化轉型組織實踐和演練

1. 敏捷業務分析工作坊 —— 圍繞營銷/銷售/服務/客戶價值(RFM)等主題分析實踐; 

 

掌握先進的業務導向的敏捷數據分析方法,探索數據價值,汲取組織經驗,激發團隊創意,加速數據價值實現。同時,通過集成人工智能機器學習的分析工具實際操作,幫助業務人員高效探索業務機會,察覺經營風險,尋求改善機會,提升組織的競爭能力,形成團隊和個人的數據思維和數字決策能力,賦能組織強大的商業洞察和智能分析,推動組織決策模式的轉變,加速數字化轉型戰略的落地。

 

2. 數據創新思維工作坊 —— 組織數據資產的盤點、價值、創新、探索和應用 

 

傳統的業務模式和流程改進是互相孤立的,商業文化的重點是創新、執行和驗證(做和改進),而不應止步于現狀、分析和理解。洞察這一點對提高企業在數字化時代的生存能力至關重要。

利用持續積累的數據資產,進行高效創新和精準決策,是傳統產業對抗互聯網“數字原生”企業跨界打劫的重要方法。圍繞數據資產的商業創新,也是數據、業務和技術持續跨界融合過程。數據創新思維工作坊通過數據價值創新畫布,利用敏捷精益的建設思想,高效盤點組織的數據資產,場景式融入大數據和人工智能技術,游戲化激發業務和技術團隊的場景共創靈感,加速建設企業的數據資產利用能力,建立先進的數據思維和數據驅動文化,推動組織決策方式進化,助力企業數字化轉型;

具體而言,可以幫助企業回答如下問題:

如何從企業數據和AI技術中發現價值創新場景?

企業現有數據資產能夠轉化成哪些業務價值?

企業如何規劃大數據,數據中臺,人工智能類的項目建設和投資策略?

企業的數據中臺應該具備什么能力,數據中臺的構建策略是什么?

企業如何管理數據創新中的不確定性?

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