賦能業(yè)務的數據思維

賦能業(yè)務的數據思維

課程背景

數字化轉型進入了數據驅動的階段,從商品推薦到無人駕駛,從互聯網廣告到新藥研發(fā),數據在創(chuàng)造新世界的同時,也在顛覆傳統(tǒng)的商業(yè)規(guī)則。但數據和信息有什么區(qū)別,如何實現從數據到價值的轉換,數據驅動企業(yè)的動力是什么,大數據應用的正確場景特征是什么,數據資產的管理使用有什么變化,企業(yè)如何利用數據產生業(yè)務價值,如何識別高價值的數據應用場景,如何識別和管理高價值數據資產,這些都成為了構建數據驅動的數字化企業(yè)的重要問題。

大部分企業(yè)對“數據”并不陌生,傳統(tǒng)企業(yè)向數據驅動(Data-Driven)轉型,不僅要掌握新興數據技術和先進使用方法,平衡中長期與短期的商業(yè)目標,更重要的是打破組織“憑經驗,靠感覺”的思維慣性,讓數據變成顯微鏡,幫助業(yè)務發(fā)現之前靠“肉眼”看不到的問題,讓數據變成望遠鏡,幫助業(yè)務洞察之前憑“經驗”無法辨識的潛在趨勢和機會;

我們常常發(fā)現,企業(yè)散落著數量眾多的“表哥表姐”群體。他們每天都要和EXCEL表格打交道,他們每季度都要為分析報表跟不上業(yè)務變化而煩惱;他們需要加班加點制作報表,反復核對瑣碎數據,排隊等待其他部門“輸送”數據。這些人群其實是企業(yè)向數據驅動轉型的星星之火,如何賦能“表哥表姐”們高效探索數據能力,幫助他們洞察業(yè)務規(guī)律,發(fā)現異常隱患,尋求最優(yōu)方案,也是企業(yè)向數據驅動轉型的重要任務;

授課形式

理論講解20%+案例分析30%+案例實戰(zhàn)+互動答疑10%;突出理論特點,注重案例分析與實戰(zhàn)體驗;

課程收益

1.?了解數據思維,打造數據驅動型組織的高績效團隊;

2.?了解新興的數據技術、應用場景、典型案例;

3.?理解數據驅動創(chuàng)新的思維方法和組織實踐;

4.?掌握敏捷業(yè)務分析的方法和數據準備技巧;

5.?掌握敏捷業(yè)務數據探索的工具使用方法;

受眾對象

1.?CEO、CIO、CDO…,企業(yè)數字化轉型戰(zhàn)略負責人;

2.?有數據分析和量化管理需求的業(yè)務崗位,推動組織進行量化管理的部門負責人;

3.?負責企業(yè)數字化戰(zhàn)略落地、數據資產和治理、產品&服務的數字創(chuàng)新部門;

4.?信息技術部門的相關人員(數據分析平臺設計和開發(fā),數據平臺架構等);

5.?對大數據、人工智能、機器學習、增強分析、云計算等課題興趣的業(yè)務人員。

時間安排

1.?系統(tǒng)學習1天(6小時)

2.?上午理論課:概念講解、案例分析、方法介紹;

3.?下午實操課:工具介紹和實際演練、問題交流和建議

實戰(zhàn)演練

1.?敏捷業(yè)務分析工作坊:圍繞企業(yè)營銷/銷售/服務/客戶價值(RFM)等主題分析實踐;

2.?數據創(chuàng)新思維工作坊:組織數據資產的盤點、價值、創(chuàng)新、探索和應用;

課程內容

?一、打造數據驅動型組織

1.?商業(yè)進化:從數字化轉型到數據驅動,什么是數據思維;

2.?技術創(chuàng)新:前沿的數據技術和應用場景,數據思維的技術支撐;

3.?先進實踐:數據驅動型組織和案例分析,數據思維的企業(yè)最佳實踐;

二、數據思維的組織實踐

1.?創(chuàng)新實踐:數據驅動創(chuàng)新的四種模式和案例分析;

2.?技術實踐:數據驅動創(chuàng)新的中臺理念和建設方法;

3.?組織設計:隱現的新角色-首席數據官(CDO)-角色和職責設計;

三、數據思維的四個視角

1.?資產視角:如何把數據變成資產,企業(yè)數據的精益治理方法;

2.?敏捷視角:基于假設的推導驗證,業(yè)務數據的敏捷化探索方法;

3.?算法視角:從因果分析到相關分析,AI如何助力數據模式發(fā)現;

4.?探索視角:從數據報表到可視化分析,業(yè)務數據探索的實操技巧;

四、數據思維的能力落地

1.?銷售數據探索 —— 某品牌的產品銷售&服務數據探索和應對量化決策;

2.?客戶價值探索 —— 某品牌的客戶RFM模型價值分析,客戶畫像構建和分析;

3.?廣告投放分析 ——?某品牌的廣告投放ROI分析和應對策略;

4.?人員流失分析 ——?某品牌的人員流失原因探索和應對策略;

5.?采購成本分析 —— 某品牌的采購成本構成探索和異常分析;

(?根據學員的背景和關注點,從以上案例選擇1-2個進行深入分析)

五、數字化轉型組織實踐和演練

1.?敏捷業(yè)務分析工作坊 ——?圍繞營銷/銷售/服務/客戶價值(RFM)等主題分析實踐;

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掌握先進的業(yè)務導向的敏捷數據分析方法,探索數據價值,汲取組織經驗,激發(fā)團隊創(chuàng)意,加速數據價值實現。同時,通過集成人工智能和機器學習的分析工具實際操作,幫助業(yè)務人員高效探索業(yè)務機會,察覺經營風險,尋求改善機會,提升組織的競爭能力,形成團隊和個人的數據思維和數字決策能力,賦能組織強大的商業(yè)洞察和智能分析能力,推動組織決策模式的轉變,加速數字化轉型戰(zhàn)略的落地。

2.?數據創(chuàng)新思維工作坊—— 組織數據資產的盤點、價值、創(chuàng)新、探索和應用;

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傳統(tǒng)的業(yè)務模式和流程改進是互相孤立的,商業(yè)文化的重點是創(chuàng)新、執(zhí)行和驗證(做和改進),而不應止步于現狀、分析和理解。洞察這一點對提高企業(yè)在數字化時代的生存能力至關重要。

利用持續(xù)積累的數據資產,進行高效創(chuàng)新和精準決策,是傳統(tǒng)產業(yè)對抗互聯網“數字原生”企業(yè)跨界打劫的重要方法。圍繞數據資產的商業(yè)創(chuàng)新,也是數據、業(yè)務和技術持續(xù)跨界融合過程。數據創(chuàng)新思維工作坊,通過數據價值創(chuàng)新畫布,利用敏捷精益的建設思想,高效盤點組織的數據資產,場景式融入大數據和人工智能技術,游戲化激發(fā)業(yè)務和技術團隊的場景共創(chuàng)靈感,加速建設企業(yè)的數據資產利用能力,建立先進的數據思維和數據驅動文化,推動組織決策方式進化,助力企業(yè)數字化轉型;

具體而言,可以幫助企業(yè)回答如下問題:

l?如何從企業(yè)數據和AI技術中發(fā)現價值創(chuàng)新場景?

l?企業(yè)現有數據資產能夠轉化成哪些業(yè)務價值?

l?企業(yè)如何規(guī)劃大數據,數據中臺,人工智能類的項目建設和投資策略?

l?企業(yè)的數據中臺應該具備什么能力,數據中臺的構建策略是什么?

l?企業(yè)如何管理數據創(chuàng)新中的不確定性?

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