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    4006-900-901

    讓數據引爆加速——數據中臺和業務中臺高效賦能

    參加對象:副科以上中高層管理人員及產品經理等
    課程費用:電話咨詢
    授課天數:2天
    授課形式:內訓
    聯系電話:4006-900-901 / 17821361800(小威)

    微信咨詢&報名

    課程背景  COURSE BACKGROUND

    一方面,隨著信息化的深入,在傳統IT建設方式下,企業獨立采購或者自建的各種企業信息系統,在內部數據無法互通,難以配合業務數字化的快速發展;另一方面,云服務的出現,讓硬件基礎設施轉向成數據云策略,讓IT架構更靈活,但這也讓互聯互通困擾企業發展。

    數據中臺和業務中臺是企業數字化轉型的必然產物。中臺架構作為整個企業各個業務所需數據服務的提供方,形成一套高效可靠的數據資產體系和數據服務能力,從而實現數據資產化和資產服務化。疫情后的2020年是數據中臺爆發的元年,接下來的“數據業務化”則是將已經成為資產的數據作為生產資料融入業務價值的創造過程,使之持續產生價值。

    本課程的重點將在數據中臺建設方法論體系的闡述及案例分析,提供認知升級的有益借鑒,幫助企業結合自身特點,在戰略規劃牽引下,從組織保障準則、內容步驟等五個層面全面考慮,建立起一套可持續運行的中臺建設機制,以保障數據中臺建設實施如期完成,從而加速企業的數字化轉型進程。

    課程收益  PROGRAM BENEFITS

    ● 介紹數據中臺及業務中臺的概念,梳理雙中臺的發展趨勢,掌握企業數字化升級原則;

    ● 揭示數字化轉型的機遇和挑戰,探討應對之法,提高學員的數字化應用的認知;

    ● 結合雙中臺價值框架,重點介紹雙中臺建設與實踐的方法和工具,掌握使用之法;

    ● 針對企業的數據資產管理策略與技術趨勢,展現實際的應用案例,讓學員結合實踐掌握面對數字經濟轉型的應對之法;

    ● 圍繞大數據戰略的概念與實戰,為企業帶來數字經濟中的新啟發。

    課程大綱  COURSE OUTLINE

    導入:為什么2020年被譽為中臺元年?

    思考討論:是陷阱?還是金鑰匙?

    第一講:認識行業雙中臺——企業業務數字化的基礎

    一、數據中臺產生的大背景:全國經營管理一體化趨勢

    數據:行業中臺業務發展趨勢

    1. “十四五”期間,國家加快推進業務一體化平臺建設

    2. “上云、用數、賦智”的總體架構

    二、數據中臺的3個核心認知

    1. 基礎建設的規模化投入

    2. 全新的數據價值觀和方法論

    3. 全新的人才素養要求

    三、業務中臺的發展階段:探索、提效、重構

    四、解碼企業的雙中臺發展

    應用模型:中臺模型——讓企業的數據活起來

    1. 數據中臺與業務中臺的關系與差別:目標與重點不同

    2. 雙中臺的核心能力:匯聚整合、提純加工、服務可視化、價值變現

    3. 雙中臺與數據倉庫的關系與差別:應用與結構方面的不同

    4. 雙中臺與現有信息系統的不同:系統邏輯與業務支撐不同

    小組討論:你認為還有業務中臺、數據中臺與現有的信息系統還有什么相同和區別?

    第二講:雙中臺建設的價值——推動企業管理、業務、組織優化

    一、雙中臺價值模型的搭建

    模型模型:搭建雙中臺業務的框架

    1. 企業雙中臺建設的戰略價值:管理價值化、業務數據化、組織系統化

    2. 雙中臺的設計原則

    1)體現組織中的驅動價值

    2)規劃企業的數據戰略資產

    3)推動業務的關鍵流程變革

    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: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、可用、可運營

    案例:袋鼠云數據中臺賦能煙草營銷數智化轉型

    二、雙中臺的建設風險及應對

    1. 雙中臺的定位:業務目標不清晰、沒有結合自身特點

    2. 雙中臺的管理博弈:高層領導支持的力度不足、組織和人力資源不滿足

    3. 雙中臺的業務價值方向選擇:理念、方法論、技術體系、“一把手工程”

    案例:美的中臺計劃的翻車案例

    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、行業雙中臺

    第一步:立項——數據資源的盤點與規劃

    工具:企業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:高效評估業務數字化成熟度

    第二步:規劃——數據中臺應用的規劃與設計

    1. 數據匯聚聯通的目的:打破企業數據孤島

    2. 企業數據中臺建設的應用場景

    1)數據采集、匯聚的方法和工具

    2)數據交換產品

    3)數據存儲的選擇

    案例:物流供應鏈的數據應用場景案例

    應用:為業務數字化轉型進行規劃

    第三步:建設——數據資產體系建設

    1. 數據開發:數據價值提煉

    2. 選一個適合自己的技術體系

    1)平臺的整體架構

    2)計算引擎

    3)離線/流計算開發套件

    4)實時計算開發套件

    5)數據資產管理套件

    6)數據質量管理套件

    7)分析引擎、標簽引擎

    8)微服務套件

    案例:物流供應鏈的建設管理案例

    第四步:實現——數字業務應用的詳細設計與實現

    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——數據價值魅力所在

    4)應用數據層建設——靈活支撐業務需求

    案例:物流供應鏈的應用實現案例

    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:為自己所在的業務制定一個中臺建設方案


    第四講:數據戰略——每個企業都需要一個大數據戰略

    一、企業已經置身于大數據時代

    1. 大數據的“7V”特征

    高速性、多樣性、大體量、真實性、可變化、可視化、高價值

    2. 大數據的5個趨勢

    移動大數據,實時大數據,物聯網,社交大數據,公共大數據

    3. 大數據戰略的應用——提升質量、優化渠道、降低成本、提高效果

    二、構建數據驅動行企業

    1. 企業大數據戰略落地

    模型:大數據路線圖

    2. 構建大數據團隊:七個重要的崗位職能

    首席數據官、大數據科學家、大數據分析師、大數據經理、數據工程師、大數據顧問

    3. 建立數據驅動的文化——從分析報告到分析預測,從數據收集到數據驅動

    小組討論:大數據還能帶來什么價值?

    三、大數據戰略實戰

    案例:大數據在煙草領域的應用與啟示

    1. 大數據分析和數據驅動決策的思維

    1)使用數據科學、數據工程和數據驅動決策

    2)大數據和投資回報

    數據:大數據發展的趨勢數據

    2. 從大數據1.0到大數據2.0的升級

    1)數據和數據科學能力作為戰略資產

    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——商業分析的未來,邁入波字節時代


    第五講:數據資產管理——面對數字經濟的應對之法

    一、數據資產的基本概念

    資料:《數據資產管理實踐白皮書4.0

    二、數據資產管理的目標

    1. 實現元數據的可懂性

    2. 建立數據標準可用性

    3. 實現最終價值可運營

    三、數據資產管理不足的應對之法

    1. 基礎薄弱:推動數字化建設

    2. 數據應用不足:規劃業務、管理數字化

    3. 數據價值難以量化評估:提升組織數字化素養

    4. 缺乏數據安全環境:引入安全管理機制

    5. 數據孤島嚴重、管理流于表面:簡歷數字規范與章程

    案例:小野電子煙的數據資產“翻車”案例

    小組討論:企業如何有效防范數據資產管理的風險?

    四、數據資產管理的頂層設計

    1. 數據資產管理效果評估——建立評估模型

    2. 數據資產管理的成功要素

    1)強有力的組織架構

    2)清晰的數據戰略

    3)重視數據的企業文化

    4)合理的制度與流程

    5)建立符合業務需求的規范標準

    6)成熟的基礎建設

    7)科學的項目實施

    案例:南湖國旅的數據資產門戶案例

    五、數據治理——數據資產管理的重要環節

    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、質量管理、數據維護

    5)數據管理:安全管理、價值管理、共享管理、生命周期管理

    案例:數據治理的應用

    小組練習:為企業的數據資產管理出謀劃策

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