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大数据应用:从认知、实践到价值创造

课程编号:51050

课程价格:¥33800/天

课程时长:2 天

课程人气:138

行业类别:IT网络     

专业类别:大数据 

授课讲师:赵志强

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
● 企业高级管理人员,总经理、总工程师、副总经理等; ● 正在进行智能制造改造、智慧城市的项目建设管理人员; ● 从事以大数据技术、人工智能技术升级产业链的高级工程技术人员; ● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师; ● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生; ● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员; ● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。

【培训收益】
● 了解大数据的演变过程及基本面问题,从数据的本质到商业本质; ● 了解大数据在工具、思维和文化上对商业应用带来的冲击; ● 掌握大数据思维的基本逻辑与规律,提升运行大数据进行业务创新的思维能力; ● 掌握运用大数据进行商业模式创新的方法论,熟悉数据建模的方法与流程 ● 掌握基于大数据价值实现的方法论,并学习运行该方法体系建设具体To G\To B业务; ● 掌握数据资产化体系与策略和大数据体系中各类技术; ● 熟悉基于大数据在智慧城市、智能制造领域的创新变革之法。

导入:现在是大数据时代,现在是人工智能时代
案例:从生活、娱乐、购物、教育及医疗五方面分析展示社会的变化
研讨:(GP-分组对抗记分点)感受智能化,讨论社会中哪些应用或名词是和大数据紧密相关?
备注:GP-为短时时间讨论,一般不超过5分钟,LGP为长时间讨论,一般在5-20分钟;GP活动将根据现场情况发起或不发起,非固定活动。LGP同。
第一讲:大数据时代的特征
一、从互联网到大数据时代的演变过程
1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程
2. 人类在线化过程与行为数据的关系
案例分析:以商业购物场景为例,分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据
小组研讨:(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网,并总结
3. 大数据的来源与全球数据增长趋势
4. 5G的战略地位与价值
5. 大数据的两个重要特征
6. 大数据价值的现状
二、国际与国内对大数据的认识与现状
1. 全球对大数据的认知与共识
2. 中国:大数据上升到国家战略
3. 数据资产化的6种主要业务模式
小组研讨:(GP)找出我们生活中常见的大数据业务,分组汇总回答

第二讲:大数据的科学本质与大数据技术
一、大数据的科学本质
1. 大数据的三种定义与含义辨析
2. 大数据的4V特征
3. 大数据VS小数据
小组研讨:(GP)大数据中的大与小的哲学逻辑,分组答题
二、大数据的技术初探
1. 大数据技术发展历程
案例分析:Google成长的烦恼
学员思考:数据技术与创新能力之间的关系
2. 大数据技术发展面临的机遇与挑战
案例分析:某省联通接入数据及性能
3. Daas数据即服务的架构与逻辑
案例分析:商用电信服务大数据系统目前发展状态与技术指标
三、大数据处理流程与行业应用
1. 大数据处理流程
实操演练:(LGP)依据分组选择一个企业或行业,按照流程具象化
2. 大数据行业应用矩阵分析
实操演练:(LGP)依据自己企业所在行业,初步分析
3. 研究应用大数据的意义

第三讲:运用大数据思维进行创新
一、大数据的价值创新点与洞察力
1. 大数据价值创新点
2. 认知洞察力
3. 三元空间模型解析
研讨:如何建构你的数据空间思维
二、大数据洞察与大数据思维训练
1. 大数据洞察基本原理模型
2. 大数据思维三大基本定律
小组研讨:(GP)大数据中的大与小的哲学逻辑
3. 大数据价值创造过程
三、大数据业务服务流程
1. 数据的演进过程
2. 大数据分析与传统数据分析的比较
案例分析:以BI系统为例比较分析,掌握大数据分析的特征
小组研讨:(GP)一辩真假:两套解决方案一辩真假
3. 大数据业务服务参考框架
4. 基于业务价值链识别大数据应用场景和价值创造点
研讨:企业营销策划的中大数据价值逻辑分析与训练

第四讲:大数据平台与技术体系
一、大数据平台总体技术架构
1. 数据采集与网络爬虫
2. 大规模分布式存储与计算的大数据云平台
3. 云计算与数据平台
4. 数据清洗与数据质量管理
二、打造行业大数据平台
1. 行业大数据平台的构建过程
2. 不同行业的数据平台差异
3. 基于大数据平台的构建数据资产运营
实操演练:(LGP)依据现场给出的场景内容,进行初步调查分析

第五讲:挖掘大数据价值的行业与应用
一、利用大数据打造“城市大脑”
1. 大数据顶层设计逻辑与方法
2. 基于大数据的商业/产业模式规划
3. 大数据应用场景规划与设计
4. 智能化社会中的“城市大脑”
5. 我国新型智慧城市的现状与问题
6. 新型智慧城市建设核心技术及顶层设计
7. 城市洞察力的形成——打造政府与产业的“智慧大脑”
8. 城市大数据的价值实现
案例分析:某地级城市运营中心建设
二、利用大数据打造“企业大脑”
1. 数据科学方法概论
2. 机器学习与深度学习框架
案例分析:以机器视觉为例分析深度学习发展现状
3. 传统数据分析与大数据挖掘流程比较
4. 大数据模型开发过程
5. 数据建模(科学)服务模式
6. 智能制造背景下的“企业大脑”
7. 从信息化工厂到智能化工厂的顶层设计
8. 企业大数据的价值实现
1)制造业设备管理
案例分析:(LGP)行动学习,某著名制造集团的全生命周期设备监测与管理
2)大数据营销之用户画像
案例分析:(LGP)行动学习,某著名科技企业的“商业人”画像及应用

结束语:老师的一些创新经验总结与祝福
 

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