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    讓數據引爆加速——數據中臺和業(yè)務(wù)中臺高效賦能

    課程編號:51758

    課程價(jià)格:¥18960/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:361

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:職業(yè)素養 

    授課講師:駱仁童

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    副科以上中高層管理人員及產(chǎn)品經(jīng)理等

    【培訓收益】
    ● 介紹數據中臺及業(yè)務(wù)中臺的概念,梳理雙中臺的發(fā)展趨勢,掌握企業(yè)數字化升級原則; ● 揭示數字化轉型的機遇和挑戰,探討應對之法,提高學(xué)員的數字化應用的認知; ● 結合雙中臺價(jià)值框架,重點(diǎn)介紹雙中臺建設與實(shí)踐的方法和工具,掌握使用之法; ● 針對企業(yè)的數據資產(chǎn)管理策略與技術(shù)趨勢,展現實(shí)際的應用案例,讓學(xué)員結合實(shí)踐掌握面對數字經(jīng)濟轉型的應對之法; ● 圍繞大數據戰略的概念與實(shí)戰,為企業(yè)帶來(lái)數字經(jīng)濟中的新啟發(fā)。

    導入:為什么2020年被譽(yù)為中臺元年?
    思考討論:是陷阱?還是金鑰匙?
    第一講:認識行業(yè)雙中臺——企業(yè)業(yè)務(wù)數字化的基礎
    一、數據中臺產(chǎn)生的大背景:全國經(jīng)營(yíng)管理一體化趨勢
    數據:行業(yè)中臺業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢
    1. “十四五”期間,國家加快推進(jìn)業(yè)務(wù)一體化平臺建設
    2. “上云、用數、賦智”的總體架構
    二、數據中臺的3個(gè)核心認知
    1. 基礎建設的規?;度?br /> 2. 全新的數據價(jià)值觀(guān)和方法論
    3. 全新的人才素養要求
    三、業(yè)務(wù)中臺的發(fā)展階段:探索、提效、重構
    四、解碼企業(yè)的雙中臺發(fā)展
    應用模型:中臺模型——讓企業(yè)的數據活起來(lái)
    1. 數據中臺與業(yè)務(wù)中臺的關(guān)系與差別:目標與重點(diǎn)不同
    2. 雙中臺的核心能力:匯聚整合、提純加工、服務(wù)可視化、價(jià)值變現
    3. 雙中臺與數據倉庫的關(guān)系與差別:應用與結構方面的不同
    4. 雙中臺與現有信息系統的不同:系統邏輯與業(yè)務(wù)支撐不同
    小組討論:你認為還有業(yè)務(wù)中臺、數據中臺與現有的信息系統還有什么相同和區別?

    第二講:雙中臺建設的價(jià)值——推動(dòng)企業(yè)管理、業(yè)務(wù)、組織優(yōu)化
    一、雙中臺價(jià)值模型的搭建
    模型模型:搭建雙中臺業(yè)務(wù)的框架
    1. 企業(yè)雙中臺建設的戰略?xún)r(jià)值:管理價(jià)值化、業(yè)務(wù)數據化、組織系統化
    2. 雙中臺的設計原則
    1)體現組織中的驅動(dòng)價(jià)值
    2)規劃企業(yè)的數據戰略資產(chǎn)
    3)推動(dòng)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程變革
    3. 數據中臺建設戰略方針
    模型:雙中臺建設戰略體系
    1)戰略行動(dòng):建設的策略選擇
    2)保障條件:組織保障與數據意識
    3)目標準則:可見(jiàn)、可用、可運營(yíng)
    案例:袋鼠云數據中臺賦能煙草營(yíng)銷(xiāo)數智化轉型
    二、雙中臺的建設風(fēng)險及應對
    1. 雙中臺的定位:業(yè)務(wù)目標不清晰、沒(méi)有結合自身特點(diǎn)
    2. 雙中臺的管理博弈:高層領(lǐng)導支持的力度不足、組織和人力資源不滿(mǎn)足
    3. 雙中臺的業(yè)務(wù)價(jià)值方向選擇:理念、方法論、技術(shù)體系、“一把手工程”
    案例:美的中臺計劃的翻車(chē)案例
    小組討論:你認為中臺規劃如何更有效的“避坑”?

    第三講:雙中臺建設——五步法
    模型:數據中臺建設體系
    模型:數據中臺架構:統一云平臺、行業(yè)雙中臺
    第一步:立項——數據資源的盤(pán)點(diǎn)與規劃
    工具:企業(yè)數字化應用的成熟度評估
    案例:物流供應鏈的中臺立項案例
    應用:高效評估業(yè)務(wù)數字化成熟度
    第二步:規劃——數據中臺應用的規劃與設計
    1. 數據匯聚聯(lián)通的目的:打破企業(yè)數據孤島
    2. 企業(yè)數據中臺建設的應用場(chǎng)景
    1)數據采集、匯聚的方法和工具
    2)數據交換產(chǎn)品
    3)數據存儲的選擇
    案例:物流供應鏈的數據應用場(chǎng)景案例
    應用:為業(yè)務(wù)數字化轉型進(jìn)行規劃
    第三步:建設——數據資產(chǎn)體系建設
    1. 數據開(kāi)發(fā):數據價(jià)值提煉
    2. 選一個(gè)適合自己的技術(shù)體系
    1)平臺的整體架構
    2)計算引擎
    3)離線(xiàn)/流計算開(kāi)發(fā)套件
    4)實(shí)時(shí)計算開(kāi)發(fā)套件
    5)數據資產(chǎn)管理套件
    6)數據質(zhì)量管理套件
    7)分析引擎、標簽引擎
    8)微服務(wù)套件
    案例:物流供應鏈的建設管理案例
    第四步:實(shí)現——數字業(yè)務(wù)應用的詳細設計與實(shí)現
    1. 補全數據應用的最后“一公里”
    2. 數據體系規劃——數字應用的實(shí)現
    1)貼源數據層建設——全域數據統一存儲
    2)統一數倉層建設——標準化的數據底座
    3)標簽數據層建設——數據價(jià)值魅力所在
    4)應用數據層建設——靈活支撐業(yè)務(wù)需求
    案例:物流供應鏈的應用實(shí)現案例
    第五步:管理——數據化組織應用
    1. 數據化組織規劃——數據化組織規劃的必要性
    2. 數據化組織的定位與職責——明確工作內容及崗位設置
    案例:物流供應鏈的組織管理案例
    小組練習:為自己所在的業(yè)務(wù)制定一個(gè)中臺建設方案

    第四講:數據戰略——每個(gè)企業(yè)都需要一個(gè)大數據戰略
    一、企業(yè)已經(jīng)置身于大數據時(shí)代
    1. 大數據的“7V”特征
    高速性、多樣性、大體量、真實(shí)性、可變化、可視化、高價(jià)值
    2. 大數據的5個(gè)趨勢
    移動(dòng)大數據,實(shí)時(shí)大數據,物聯(lián)網(wǎng),社交大數據,公共大數據
    3. 大數據戰略的應用——提升質(zhì)量、優(yōu)化渠道、降低成本、提高效果
    二、構建數據驅動(dòng)行企業(yè)
    1. 企業(yè)大數據戰略落地
    模型:大數據路線(xiàn)圖
    2. 構建大數據團隊:七個(gè)重要的崗位職能
    首席數據官、大數據科學(xué)家、大數據分析師、大數據經(jīng)理、數據工程師、大數據顧問(wèn)
    3. 建立數據驅動(dòng)的文化——從分析報告到分析預測,從數據收集到數據驅動(dòng)
    小組討論:大數據還能帶來(lái)什么價(jià)值?
    三、大數據戰略實(shí)戰
    案例:大數據在煙草領(lǐng)域的應用與啟示
    1. 大數據分析和數據驅動(dòng)決策的思維
    1)使用數據科學(xué)、數據工程和數據驅動(dòng)決策
    2)大數據和投資回報
    數據:大數據發(fā)展的趨勢數據
    2. 從大數據1.0到大數據2.0的升級
    1)數據和數據科學(xué)能力作為戰略資產(chǎn)
    2)數據分析思維
    3. 大數據的隱私、道德和安全
    4. 大數據的未來(lái)——商業(yè)分析的未來(lái),邁入波字節時(shí)代

    第五講:數據資產(chǎn)管理——面對數字經(jīng)濟的應對之法
    一、數據資產(chǎn)的基本概念
    資料:《數據資產(chǎn)管理實(shí)踐白皮書(shū)4.0》
    二、數據資產(chǎn)管理的目標
    1. 實(shí)現元數據的可懂性
    2. 建立數據標準可用性
    3. 實(shí)現最終價(jià)值可運營(yíng)
    三、數據資產(chǎn)管理不足的應對之法
    1. 基礎薄弱:推動(dòng)數字化建設
    2. 數據應用不足:規劃業(yè)務(wù)、管理數字化
    3. 數據價(jià)值難以量化評估:提升組織數字化素養
    4. 缺乏數據安全環(huán)境:引入安全管理機制
    5. 數據孤島嚴重、管理流于表面:簡(jiǎn)歷數字規范與章程
    案例:小野電子煙的數據資產(chǎn)“翻車(chē)”案例
    小組討論:企業(yè)如何有效防范數據資產(chǎn)管理的風(fēng)險?
    四、數據資產(chǎn)管理的頂層設計
    1. 數據資產(chǎn)管理效果評估——建立評估模型
    2. 數據資產(chǎn)管理的成功要素
    1)強有力的組織架構
    2)清晰的數據戰略
    3)重視數據的企業(yè)文化
    4)合理的制度與流程
    5)建立符合業(yè)務(wù)需求的規范標準
    6)成熟的基礎建設
    7)科學(xué)的項目實(shí)施
    案例:南湖國旅的數據資產(chǎn)門(mén)戶(hù)案例
    五、數據治理——數據資產(chǎn)管理的重要環(huán)節
    模型:數據治理的六原則模型
    1. 數據治理的體系
    模型:數據助理六原則
    工具:數據管理成熟度模型
    2. 數據模型管理
    1)管理的現狀:靜態(tài)化、不標準、缺乏監管
    2)數據模型管理內容:定義、設計、規范、建設、監管、優(yōu)化
    3)元數據管理:獲取、增刪改查、對比、統計
    4)主數據管理:標準與規范、梳理與集成、質(zhì)量管理、數據維護
    5)數據管理:安全管理、價(jià)值管理、共享管理、生命周期管理
    案例:數據治理的應用
    小組練習:為企業(yè)的數據資產(chǎn)管理出謀劃策
     

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