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刘凯《赋能业务的数据思维》

——挖掘数据价值,创新数据服务,赋能业务探索,加速数字转型

刘老师

北航管理学硕士/数字化转型实战专家 

课程背景

数字化转型进入了数据驱动的阶段,从商品推荐到无人驾驶,从互联网广告到新药研发,数据在创造新世界的同时,也在颠覆传统的商业规则。但数据和信息有什么区别,如何实现从数据到价值的转换,数据驱动企业的动力是什么,大数据应用的正确场景特征是什么,数据资产的管理使用有什么变化,企业如何利用数据产生业务价值,如何识别高价值的数据应用场景,如何识别和管理高价值数据资产,这些都成为了构建数据驱动的数字化企业的重要问题。

大部分企业对“数据”并不陌生,传统企业向数据驱动(Data-Driven)转型,不仅要掌握新兴数据技术和先进使用方法,平衡中长期与短期的商业目标,更重要的是打破组织“凭经验,靠感觉”的思维惯性,让数据变成显微镜,帮助业务发现之前靠“肉眼”看不到的问题,让数据变成望远镜,帮助业务洞察之前凭“经验”无法辨识的潜在趋势和机会;

我们常常发现,企业散落着数量众多的“表哥表姐”群体。他们每天都要和EXCEL表格打交道,他们每季度都要为分析报表跟不上业务变化而烦恼;他们需要加班加点制作报表,反复核对琐碎数据,排队等待其他部门“输送”数据。这些人群其实是企业向数据驱动转型的星星之火,如何赋能“表哥表姐”们高效探索数据能力,帮助他们洞察业务规律,发现异常隐患,寻求最优方案,也是企业向数据驱动转型的重要任务;

 

授课形式

理论讲解20%+案例分析30%+案例实战+互动答疑10%;突出理论特点,注重案例分析与实战体验;

课程收益

1. 了解数据思维,打造数据驱动型组织的高绩效团队;

2. 了解新兴的数据技术、应用场景、典型案例;

3. 理解数据驱动创新的思维方法和组织实践;

4. 掌握敏捷业务分析的方法和数据准备技巧;

5. 掌握敏捷业务数据探索的工具使用方法;

 

受众对象

1. CEO、CIO、CDO…,企业数字化转型战略负责人;

2. 有数据分析和量化管理需求的业务岗位,推动组织进行量化管理的部门负责人;

3. 负责企业数字化战略落地、数据资产和治理、产品&服务的数字创新部门;

4. 信息技术部门的相关人员(数据分析平台设计和开发,数据平台架构等);

5. 对大数据、人工智能、机器学习、增强分析、云计算等课题兴趣的业务人员。

 

 

时间安排

1. 系统学习1天(6小时)

2. 上午理论课:概念讲解、案例分析、方法介绍;

3. 下午实操课:工具介绍和实际演练、问题交流和建议

 

实战演练

1. 敏捷业务分析工作坊:围绕企业营销/销售/服务/客户价值(RFM)等主题分析实践;

2. 数据创新思维工作坊:组织数据资产的盘点、价值、创新、探索和应用;

 

课程内容

 一、打造数据驱动型组织

1. 商业进化:从数字化转型到数据驱动,什么是数据思维;

2. 技术创新:前沿的数据技术和应用场景,数据思维的技术支撑;

3. 先进实践:数据驱动型组织和案例分析,数据思维的企业最佳实践;

二、数据思维的组织实践

1. 创新实践:数据驱动创新的四种模式和案例分析;

2. 技术实践:数据驱动创新的中台理念和建设方法;

3. 组织设计:隐现的新角色-首席数据官(CDO)-角色和职责设计;

三、数据思维的四个视角

1. 资产视角:如何把数据变成资产,企业数据的精益治理方法;

2. 敏捷视角:基于假设的推导验证,业务数据的敏捷化探索方法;

3. 算法视角:从因果分析到相关分析,AI如何助力数据模式发现;

4. 探索视角:从数据报表到可视化分析,业务数据探索的实操技巧;

 

四、数据思维的能力落地

1. 销售数据探索 —— 某品牌的产品销售&服务数据探索和应对量化决策;

2. 客户价值探索 —— 某品牌的客户RFM模型价值分析,客户画像构建和分析;

3. 广告投放分析 —— 某品牌的广告投放ROI分析和应对策略;

4. 人员流失分析 —— 某品牌的人员流失原因探索和应对策略;

5. 采购成本分析 —— 某品牌的采购成本构成探索和异常分析;

( 根据学员的背景和关注点,从以上案例选择1-2个进行深入分析)

五、数字化转型组织实践和演练

1. 敏捷业务分析工作坊 —— 围绕营销/销售/服务/客户价值(RFM)等主题分析实践; 

掌握先进的业务导向的敏捷数据分析方法,探索数据价值,汲取组织经验,激发团队创意,加速数据价值实现。同时,通过集成人工智能和机器学习的分析工具实际操作,帮助业务人员高效探索业务机会,察觉经营风险,寻求改善机会,提升组织的竞争能力,形成团队和个人的数据思维和数字决策能力,赋能组织强大的商业洞察和智能分析能力,推动组织决策模式的转变,加速数字化转型战略的落地。

2. 数据创新思维工作坊 —— 组织数据资产的盘点、价值、创新、探索和应用; 

传统的业务模式和流程改进是互相孤立的,商业文化的重点是创新、执行和验证(做和改进),而不应止步于现状、分析和理解。洞察这一点对提高企业在数字化时代的生存能力至关重要。

利用持续积累的数据资产,进行高效创新和精准决策,是传统产业对抗互联网“数字原生”企业跨界打劫的重要方法。围绕数据资产的商业创新,也是数据、业务和技术持续跨界融合过程。数据创新思维工作坊,通过数据价值创新画布,利用敏捷精益的建设思想,高效盘点组织的数据资产,场景式融入大数据和人工智能技术,游戏化激发业务和技术团队的场景共创灵感,加速建设企业的数据资产利用能力,建立先进的数据思维和数据驱动文化,推动组织决策方式进化,助力企业数字化转型;

具体而言,可以帮助企业回答如下问题:

l 如何从企业数据和AI技术中发现价值创新场景?

l 企业现有数据资产能够转化成哪些业务价值?

l 企业如何规划大数据,数据中台,人工智能类的项目建设和投资策略?

l 企业的数据中台应该具备什么能力,数据中台的构建策略是什么?

l 企业如何管理数据创新中的不确定性?

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