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物联网发展趋势与策略;云计算、大数据等在行业信息化中的应用

课程编号:40750

课程价格:¥23000/天

课程时长:2 天

课程人气:353

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:宋永军

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


一、物联网的发展策略

•第一章:物联网的兴起
学习目标:清晰地了解到物联网的起源,增强对物联网感性认知
–IBM智慧的地球
–IBM“智慧的地球”催生炙手可热“物联网”
–物联网的起源
–《未来之路》中,比尔·盖茨提到过物联网概念
–我国物联网发展得到国家领导的深度关切和大力支持
–案例一:从E-JAPAN到U-JAPAN,再到I-JAPAN,日本物联网发展概览
•第二章:M2M、传感网、物联网的深层次关联
学习目标:明确物联网、传感网、M2M概念的差异,增强对M2M概念、技术、系统和应用等因素深度认知
–小组问答:物联网、传感网、M2M之间的区别
–物联网
物联网的概念
物联网的组成部分
物联网的组网结构
物联网的重要技术环节--RFID
–传感网
传感网的概念
传感网的组成部分
–M2M
M2M是物联网的初级形式
M2M系统及架构的组成部分
M2M关键终端产品
M2M系统的连接技术
M2M生态链,软件是灵魂
M2M的集中管控平台
M2M组网架构案例
M2M向物联网发展还有待时日
•第三章:物联网对运营商的价值贡献
学习目标:明确物联网对运营商业务发展的促进作用,实现运营商泛行业经营转型
–行业发展概览,中国电信用户增长数据逐年增长,但势头趋缓
–中国通信业务收入增长率与GDP增长率已经出现了交叉
–运营商最为关键的收入指标也开始步入微增长环节
–城市化进程影响电信产品的普及,中国电信用户普及率还比较低,与世界先进国家还不可比
–M2M诞生是技术与市场发展的必然结果
–随着产业发展演进,man to man通信占比将逐步缩小,通信占比中machine to machine将逐渐放大
–M2M应用领域非常广泛,遍布各行各业,催生新产业
–M2M将业务外延至专业的系统集成服务和解决方案,拓展新的业务蓝海
–基于基础通信网络搭建的M2M平台,将充分体现运营商的核心价值,也将使其为产业链的领导者
–M2M应用也为运营商开展泛行业的应用提供了机遇
–业界M2M发展状况
–中国移动集团公司领导高度关注M2M业务的发展
–中国电信、中国联通的M2M发展状况
–案例二: NTT-docomo 获益Felica手机
•第四章:物联网运营的商业模式内涵
学习目标:该章节是对M2M运营的商业模式和运营模式进行详细的阐述,促进学员对M2M发展模式的理解和认知
–M2M商用顺利开展的关键点:商业模式--盈利模式、运营模式(业务模式)
–中国移动M2M业务整体运营状况
–M2M应用的价值链构成
–M2M应用的分成模式
–M2M应用的产品平台运营
–M2M应用的应用平台运营
–小组问答:NTT-docomo成功运营的关键
–案例三:解密NTT-docomo跨行业发展商业模式的关键
•第五章:物联网应用方案与成功案例
学习目标:通过案例教学,开阔学员物联网市场拓展思路
–案例四:支付类物联网应用
–案例五:广东某运营商的物联网应用
–案例六:重庆某运营商的物联网应用
–案例七:家庭物联网应用
–案例八:汽车行业物联网应用
–案例九:食品行业物联网应用
–案例十:交通行业物联网应用
–案例十一:公共管理物联网应用
第六章:物联网的未来发展
学习目标:总结物联网发展目标和关键,实现M2M向物联网跨越
–目前M2M存在的问题及未来发展关口
–M2M运营策略和技术演进(需要对市场链中不同环节进行更透彻洞察)
–M2M应用将逐步从信息孤岛向信息网络演变
–M2M为移动互联网带来新机遇
–物联网的发展趋势及未来应用愿景
–物联网发展中遇到的几个关键问题(含IPV6等问题)
二、云计算的发展策略
1. 云计算的发展趋势
i. 云管端战略
ii. 云产品
iii. 云服务
iv. 云支撑
2. 云计算在国外的发展
i. 美国
ii. 欧盟
iii. 日韩
3. 云计算在国内的发展
i. 技术发展
ii. 产品规划
iii. 平台建设
iv. 商务模式
4. 云计算在运营商中行业信息化中的应用
i. 金融行业
ii. 物流行业
iii. 电力行业
iv. 零售行业
v. 互联网行业
vi. 交通行业与旅游行业
vii . 工业园区
viii 环保行业
三、大数据在行业中的应用
第1章 大数据概述 6
1.1 大数据定义 6
1.2大数据技术格局 8
1.3 大数据的发展特点 10
1.4 大数据相关技术 10
1.5 大数据与云计算的关系 11
第2章 中国大数据发展背景及影响因素 14
2.1大数据发展背景 14
2.1.1大数据发展带来意义和价值 14
2.1.2 大数据发展面临的问题 17
2.1.3 大数据的挑战 18
2.1.4 大数据技术发展的脉络和现状 19
2.1.5 国外经验为国内大数据发展增加信息 22
2.2大数据发展推动因素 26
2.2.1 国家战略发展驱动 26
2.2.2信息化发展推动 29
2.2.2.1云计算对大数据的促进 30
2.2.2.2 物联网对大数据的促进 32
2.2.2.3 泛互联网化带来数据分析的需求 33
2.3大数据发展遇到问题及阻力 34
2.3.1 大数据时代企业需要的能力 34
2.3.2 通过海量的数据中获得洞察力 34
2.3.3 数据洞察力转化为实际行动 35

  第3章 大数据在行业中的应用分析 36
3.1医疗领域 36
3.1.1医疗领域大数据应用价值 36
3.1.2大数据在医疗行业应用状况及前景 37
3.1.3 医疗行业大数据应用产业链分析 42
3.2 金融 42
3.2.1金融领域大数据应用价值 42
3.2.2大数据在金融行业应用状况及前景 43
3.2.3金融行业大数据应用产业链分析 43
3.3电子商务 44
3.3.1电子商务领域大数据应用价值 44
3.3.2大数据在电子商务行业应用状况及前景 45
3.3.3电子商务行业大数据应用产业链分析 45
3.4零售 46
3.4.1零售领域大数据应用价值 46
3.4.2大数据在零售行业应用状况及前景 47
3.4.3零售行业大数据应用产业链分析 51
3.5电信 51
3.4.1电信领域大数据应用价值 51
3.4.2大数据在电信行业应用状况及前景 53
3.4.3 电信行业大数据应用产业链分析 54
3.6 交通 55
3.6.1交通领域大数据应用价值 55
3.6.2大数据在交通行业应用状况及前景 56
3.6.3 交通行业大数据应用产业链分析 58
四、销售技巧-超级沟通术
4.1 呈现优势
一、客户为什么不愿意承诺
行动—变化—未知
二、 客户因相同接受了你
因不同选择了你
4.2优势呈现技巧
SPAR模型
4.3 合作共赢
一、消除顾虑
反对、异议和顾虑的区别
客户顾虑的表现
如何应对顾虑
“太极推手”化解顾虑
LSC-SC模型应用
二、 面对竞争
关注客户还是竞争对手
四种竞争模式
三、合作共赢
传统销售模式  

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