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        大數據變革與商業模式創新

        主講老師: 傅一航 傅一航

        主講師資:傅一航

        課時安排: 1天/6小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 本課程圍繞大數據產業,從大數據的基本面出發,分析大數據的應用價值;大數據作為工具,如何幫助企業提升運營效率,提升企業利潤;再到大數據引起的思維變革,怎樣改變企業管理、社會治理的思維;
        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: 2023-09-01 10:50


        課程目標】

        大數據時代已經來臨,大數據戰略已經上升到國家意志,擁有大數據的規模和利用大數據的能力已經成為國家競爭力的一種體現,大數據的重要性已經毋庸置疑。

        本課程圍繞大數據產業,從大數據的基本面出發,分析大數據的應用價值;大數據作為工具,如何幫助企業提升運營效率,提升企業利潤;再到大數據引起的思維變革,怎樣改變企業管理、社會治理的思維;再到大數據引起的國家管理、企業管理文化的變革;最后探討了大數據在企業中的商業模式創新,發展機遇及新利潤增長點。

        通過本課程的學習,達到如下目的:

        1、 了解大數據的基本面,以及大數據在各領域中的應用價值。

        2、 了解大數據在工具、思維和文化上的變革,以及大數據帶來的沖擊。

        3、 探討大數據給企業帶來的商業模式的創新,及探討大數據發展策略。

        【授課時間】

        1時間

        【授課對象】

        中高層領導、政策制定者等相關人員。

        【授課方式】

        講授(工具變革+思維變革+文化變革)+企業商業模式創新探討

         

        課程大綱】

        第一部分: 大數據的核心理念

        問題:什么是數據思維?大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么?

        1、 數字化五大技術戰略:ABCDI戰略

        A:人工智能,目的是用機器模擬人類行為

        B:區塊鏈,構建不可篡改的分布記賬系統

        C:云計算,搭建按需分配的計算資源平臺

        D:大數據,實現智能化的判斷和決策機制

        I:物聯網,實現萬物互聯通信的基礎架構

        2、 大數據的本質

        數據,事物發展和變化過程中留下的痕跡

        大數據不在于量大,而在于全(多維性)

        業務導向還是技術導向

        3、 大數據決策的底層邏輯(即四大核心價值)

        探索業務規律,按規律來管理決策

        案例客流規律與排班及最佳營銷時機

        案例:致命交通事故發生的時間規律

        發現運營變化,定短板來運營決策

        案例考核周期導致的員工月初懈怠

        案例:工序信號異常監測設備故障

        理清要素關系,找影響因素來決策

        案例情緒對于股市漲跌的影響

        案例:為何升職反而會增加離職風險?

        預測未來趨勢,通過預判進行決策

        案例惠普預測員工離職風險及挽留

        案例:保險公司的車險預測與個性化保費定價

        4、 大數據決策的三個關鍵環節

        業務數據化:將業務問題轉化為數據問題

        數據信息化:提取數據中的業務規律信息

        信息策略化:基于規律形成業務應對策略

        案例用數據來識別喜歡賺“差價”的營業員

        第二部分: 大數據精準營銷實現

        1、 數據分析的六

        2、 步驟1:明確目的--理清思路

        確定分析目的:要解決什么樣的業務問題

        確定分析思路:分解業務問題,構建分析框架

        3、 步驟2:數據收集理清思路

        明確收集數據范圍

        確定收集來源

        確定收集方法

        4、 步驟3:數據預處理尋找答案

        數據質量評估

        數據清洗、數據處理和變量處理

        探索性分析

        5、 步驟4:數據分析--尋找答案

        選擇合適的分析方法

        構建合適的分析模型

        選擇合適的分析工具

        6、 步驟5:數據展示--觀點表達

        選擇恰當的圖表

        選擇合適的可視化工具

        7、 步驟6:報表撰寫--觀點表達

        選擇報告種類

        完整的報告結構

        8、 數據分析的三大誤區

        演練產品精準營銷案例分析

        如何搭建精準營銷分析框架

        精準營銷分析的過程和步驟

        第三部分: 大數據變革之工具變革

        1、 大數據是探索世界的工具

        2、 數據的核心價值——發現規律和預測

        3、 大數據的應用領域

        4、 大數據的三層價值

        增效:提升運營效率

        創收:提升利潤

        創新:商業模式升級

        5、 大數據與商業應用

        生產:確保流程優化

        市場:實現精準營銷

        設計:進行產品功能優化

        6、 大數據與社會治理

        智能交通

        智慧警務

        智慧城市

        。。。。。。

        7、 大數據與經濟發展

        大數據重塑新的產業生態

        大數據成為企業升級轉型的新引擎

        大數據驅動新工業智能化

        8、 大數據可以治國,也可以強國

        第四部分: 大數據變革之思維變革

        1、 大數據成為科學研究的第四范式

        第一范式:經驗科學階段

        第二范式:理論科學階段

        第三范式:計算科學階段

        第四范式:數據密集型階段

        2、 管理決策的思維變革

        從拍腦袋到用數據說話

        從經驗主義到科學決策

        從抽樣調研到全體數據分析

        從定性描述到定量分析

        從事先總結到事前規劃

        3、 探索未知的思維變革

        從追求因果關系到追求相關關系

        從追求算法到追求數據

        大數據的簡單計算用過小數據的復雜計算

        4、 大數據思維——思路決定你的出路

        定量思維,一切皆可量化

        相關思維,一切皆有聯系

        實驗思維,一切皆可嘗試

        全樣本思維,大數據的簡單計算勝過小數據的復雜計算

        個性化思維,以消費者為中心

        融合思維,全平臺大數據幫助你的數據需要整合

        第五部分: 大數據變革之文化變革

        1、 大數據之法規完善

        2、 數據主權與制度完善

        數據收集與數據歸屬權

        數據使用與隱私權

        數據規范與最小數據集

        3、 數據質量與行業標準

        4、 數據開放與信息自由

        數據開放意味著信息的自由流動

        信息的開放意味著信息趨向對稱

        信息的開放意味著決策權力的分散

        5、 構建尊重數據尊重事實的數據文化

        6、 大數據不僅僅金礦,更是土壤

        第六部分: 大數據與商業模式創新

        1、 大數據成為企業的核心競爭力

        2、 大數據下的商業變革

        大數據帶來的業務創新

        圍繞大數據構建新的商業生態

        企業人才管理的革新

        5、 大數據戰略理解——定位決定你的地位

        數據即資產

        “數據化運營”轉變為“運營數據”

        “搜索引擎”轉變為“推薦引擎”

        6、 大數據未來發展的思考與建議

         

        結束:探討與總結


         
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