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        數據思維與洞察

        主講老師: 張靖笙 張靖笙

        主講師資:張靖笙

        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: 數據思維與洞察是一種基于數據分析與解讀的思維方式,強調以數據為驅動,通過深入探索數據背后的規律和趨勢,來獲取對問題或現象的深刻理解。具備數據思維的人能夠高效收集、整理并分析數據,從中提煉出有價值的信息,為決策提供科學依據。這種思維方式不僅提升了決策的精準性與效率,還促進了創新,幫助企業或個人在復雜多變的環境中,洞察先機,把握機遇,實現可持續發展。
        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: 2024-10-29 11:06

        《數據思維與洞察課程方案

        數據思維與洞察

        課程背景

            近些年來,隨著大數據在各個行業領域應用的不斷深入,在當今的商業世界中,企業需要借助數據資源的運用支持管理中各項管理決策已經是新常態的必需要求,通過企業經營數據分析、市場分析 、客戶數據分析等數據分析應用支撐科學決策已經成為越來越多企業獲得競爭優勢的必由途徑。怎樣有效利用數據分析的方法和工具,一是通過數據化手段提高管理效率,二是通過對企業內部數據進行分析深刻洞察現在業務存在問題的原因并得出結果,提高企業管理水平,并提出解決方法應用在企業管理升級和業務流程優化中,提高企業經營管理決策工作的效率和準確率,就成為企業決勝未來的核心和關鍵。

        數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯,數據標準化、數據確權、數據質量、數據安全、隱私保護、數據流通管控、數據共享開放這些問題越來越受到國家、行業、企業各個層面的高度關注,這樣一來,數據治理的概念就越來越多受到關注,成為目前大數據產業生態系統中的新熱點。通常數據治理被認為是獲得高質量數據的核心控制規程,用于管理、使用、改進和保護企業數據加工過程中數據質量。許多企業通過學習、培訓和借鑒經驗,開展自身的數據管理實踐,通過尋找可供參考的行業基準和通用框架建立實施方法論。

        由于信息系統建設往往是分散的,并且建設中重系統功能輕數據資源,對數據缺少統一的規劃與標準,缺少有效治理而導致大量的數據質量問題,在數據應用中數據不全、不準、無法有效關聯等問題突出,無法有效滿足新形勢下經營決策、監管合規的需要。數據來源于業務流程,信息系統是數據的載體,表面看到的數據問題是一種表象,深層次的原因是業務的問題和系統的問題。數據治理是一門將數據視為企業核心資產的實踐性很強的學問,它涉及到對組織內人員、流程、技術和策略的編排,以從企業數據資源管理工作中獲取最優的業務價值回報。

         

         

         

        課程目標

        本培訓將幫助學員了解數據應用的價值與數據治理工作的重要性和迫切性,數據思維與數據應用的必要性,數據管理和數據治理的方法,提升部門層面數據應用和管理能力水平的工作思路。啟發學員通過數據治理,以數據應用為推動力,觸及信息化建設中的深層次問題,從根本上推動業務流程的銜接、業務規則與數據標準的統一,完善系統建設需求,指導系統整合與邏輯集中,促進企業信息科技的價值提升。

         

        課程大綱

        第一模塊:數據要素----不要素就要命

        “互聯網+”數字經濟本質

        數據要素和數字經濟發展趨勢

        十四五規劃對數字經濟發展要求

         

        模塊:數據思維----數不到不為財

        大數據思維與法則

        數據生意思維法:在商言數

        大數據思維如何實現企業創新與變革

         

        模塊:數據分析----通過分析更洞察

        關于數據分析那些事----商業智能發展的來龍去脈

        生產經營管理決策場景數據分析需求

        數據分析技術介紹

        現在業界主流的商業智能工具和數據分析方法

        數據多維分析技術原理和應用(旋轉、鉆取、分類、穿透等各種常用數據分析方法)

        數據挖掘

         

         

        模塊:數據應用----數據如何用起來

        數據如何支撐業務過程優化:SIPOC

        數據應用場景的需求分析方法:KPI和信息包圖

        數據分析應用案例研討

         

        第五模塊:互動環節----結合學員本職工作進行應用研討,體驗數據洞察

        客戶數據應用現狀把脈----洞察問題和場景需求分析

        嘗試用SIPOC、KPI和信息包圖方法設計解決問題的數據應用場景


         
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