大數據分析與應用

【課程背景】

    在信息技術高速發展的今天，一個開放、全球化的網絡，將人、數據和機器連接起來，成為一個龐大的物理世界，這些由機器、設備、集群和網絡組成的環境，能夠在更深的層面和連接能力、大數據、數字分析相結合，形成萬物智聯。在大數據、云計算及數據算法的結合下，逐步形成智能工業，智能商業等各類工業化及商業化應用。大數據在垃圾分類、循環經濟、化工制造等都得到廣泛的應用，化工企業通過強化的數字能力，實現數據的“穿透式”經營與管理。

    課程將以大數據分析為切入點，還原化工行業中的實際案例，幫助學員認知大數據的技術邏輯是什么？主要價值體現在哪些方面？如何根據所學來釋放數據應用價值？該從哪些視角來做數據挖掘與應用，真正形成大數據驅動下智能經營決策？使學員學之解惑，學之能用，實現新的數據價值與突破。

【課程收益】

?  大數據、工業大數據價值、技術圖譜、邏輯、特點特征等

?  大數據分析與決策系統、數據安全管理

?  大數據的化工領域應用、安全管理專家系統、讓數據引導經營、驅動智能決策

?  大數據環境下的循環經濟增長新機遇

?  基于數據的智能+創新與智能商業

【課程宗旨】

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、企業管理人員

【課程時間】3小時

【課程大綱】

一、大數據、大數據價值與工業大數據

1、大數據應用困擾、現狀及問題

2、大數據如何做價值輸出

3、大數據特征與特點

4、工業大數據

?   工業大數據概念

?   大數據與工業大數據技術關系

?   工業大數據的特征與特點

5、大數據與工業大數據的差異性

6、大數據技術圖譜

?   大數據技術基礎

?   大數據的數據源特點

?   大數據技術邏輯

?   大數據全域識別

7、5G對工業應用的影響與變革

案例：

二、大數據應用場景及案例解析

1、化工數字化變革核心驅動力

2、增強化工行業數字化舉措的五個推動因素

?  愿景

?  定位

?  制勝

?  配置

?  執行

3、化工應用場景與場景邏輯

4、化工大數據應用場景案例

5、大數據環境下的數據安全

?  數據安全管理組織結構

?  數據安全管理策略

?  數據生命周期與防護措施

6、海量數據的安全挑戰

7、大數據環境下的循環經濟增長新機遇

案例：

三、大數據分析與智能決策

1、大數據分析與建模

2、基于大數據分析的安全專家體系

3、大數據分析的化工行業分析與洞察

4、數據分析驅動企業決策

5、大數據、云計算與數據算法關系

6、大數據驅動智能+創新