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        大數據發展趨勢與大數據思維變革

        主講老師: 袁洪偉 袁洪偉

        主講師資:袁洪偉

        課時安排: 2天,6小時/天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 數據是數字經濟時代的新的關鍵生產要素。2020年4月9日,中共中央、國務院公布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數據作為一種新型生產要素被寫入其中,明確要求加快培育數據要素市場。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2022-11-15 09:21

        課程背景:

        數據是數字經濟時代的新的關鍵生產要素。2020年4月9日,中共中央、國務院公布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數據作為一種新型生產要素被寫入其中,明確要求加快培育數據要素市場。

        我們身處一個數據大爆炸的時代,來自移動互聯網的數據和未來更多的來自產業互聯網的數據正在呈現指數級的增長。如何存貯數據?如何處理數據?如何挖掘數據價值?如何保障數據合規?這是大數據技術發展的核心驅動力。

        大數據更多帶來的是思維變革。什么是大數據思維?大數據的價值維度如何劃分?大數據的生態圈如何協同?如何讓大數據發揮商業價值?大數據帶來什么樣的商業模式創新?大數據對組織管理帶來什么樣的新變化?等等,這些是大數據帶來的經營和管理的思維變革。

        課程收益:

        ● 洞察數字經濟時代特征。

        ● 洞察大數據發展趨勢。

        ● 洞察大數據時代的經營與管理思維變革。

        課程特色:

        ● 講師講解,通過邏輯縝密、深入淺出的講解演繹讓學員充分理解。

        ● 形式多樣,培訓采取課堂集中培訓的形式進行通過課堂講述、短片播放、圖片展示、案例分析等方式結合腦力激蕩、情景演練加以實踐使學員充分牢固掌握課堂所學知識。

        ● 實戰演練,訓練學員的分析能力和綜合實戰能力。


        課程時間:1天,6小時/天

        課程對象:企業家、創業者、中高層管理干部

        課程方式:講師講授+案例分析+視頻互動+實操演練

        課程大綱

        第一講:數據是數字經濟時代的新的關鍵生產要素

        一、數字經濟時代特征

        1. 什么是數字經濟?

        2. 數字經濟的四個組成部分

        3. 全球數字經濟發展概述

        4、數據是新的關鍵生產要素

        二、什么是大數據

        1. 什么是大數據?

        案例1:《點球成金》

        案例2:《紙牌屋》

        案例3:探尋流感爆發源頭

        案例4:機票價格預測

        2. 大數據的度量

        3. 大數據的4V特征

        4. 大數據的四個層次

        5. 大數據的生態系統

        6. 大數據技術體系架構

        7. 大數據的融合

        1)與云計算

        2)與人工智能

        3)與5G

        4)與物聯網

        5)與區塊鏈

        三、全球大數據發展趨勢

        第二講:大數據思維變革

        一、大數據思維的基點

        1. 大數據不是隨機樣本,而是全體數據

        2. 大數據不是精確性,而是混雜性

        3. 大數據不是因果關系,而是相關關系

        二、數據由資源變成資產

        1. 消費互聯網的數據價值

        2. 產業互聯網的數據價值

        3. 數據資產管理的三個流派

        4. 數據資產管理工具

        5. 數據價值挖掘

        6. 數據資產化的挑戰


        課程收尾:

        1. 回顧課程

        2. 答疑解惑

        3. 布置作業

        4. 合影道別

         
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