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产业升级,价值倍增 产业数字化:企业如何搭上数字经济快车

产业升级,价值倍增 产业数字化:企业如何搭上数字经济快车

课程编号:58835

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:150

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:李铭洋

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、营销副总等高管人员

【培训收益】
了解“十四五”数字经济规划以及当前企业数字化现状和未来发展 掌握企业数字化升级支点模型 掌握企业数字化升级的五个维度 了解数字科技的产业价值链的变化及数字产业化带来的产业变化与机会 掌握企业数字化转型的路径规划 掌握制定公司数字化升级战略,并建设组织能力,确保实施落地的系统方法 掌握如何资产数字化,在资本层面实现价值增值

 一、产业数字化要实现的价值是什么?
1、数字经济:产业数字化与数字产业化
2、企业数字化的定义及与企业数字资产的关系
3、数字化的发展路径与企业价值创新的关系
二、“十四五”数字经济规划下企业面临哪些机会与挑战?
1、宏观的数字经济的机会点
全球疫情催生的数字经济的新格局
数字新基建驱动数字经济大发展的机会
东数西算的挑战与机遇
2、产业与商业环境的变化带来了哪些机会点
产业升级带来的挑战与机会
技术发展所带来的颠覆性的挑战与超车机会
商业模式创新升级所带来的挑战与机会
案例:华为、美的、小米、医渡云等
工具:支点模型
三、产业数字化升级依赖的新科技及应用领域?
1、新兴科技
物联网感知系统、5G通信是神经系统、人工智能是大脑中枢、大数据是五脏六腑、云计算是脊骨骨架、区块链是基因

2、应用领域
数字金融:供应链金融、资产数字化、NFT、GameFi
数字化城市:数字交通、数字物流、数字安防、数字能源、数字校园、数字政务
数字工业:智能制造、数字孪生……
数字文旅:链证臻爱NFT、一链游海南
数字医疗:在线问诊、远程医疗等
数字农业:智慧气象、农产品期货
数字营销:基于大数据的数字新营销
数字消费:一码通
元宇宙:元偶
案例:河南某商场如何通过数字化实现企业融资
呈现方式:讨论式互动(什么是企业的优质资产?)

四、企业数字化实施路径?
1、什么样的企业适合数字化升级
为什么大环境越来越不好?
什么样的企业越来越好?
2、企业数字化需要具备的基础
数据:车子能否跑起来不是具备轮子就行了,核心是驱动(加油或者充电)
积累:互联网程度是否成熟?
优势:是否具备新技术新方案可以解决别人解决不了的问题?
团队:是否具备新兴科技人才和产业人才?
案例:云道智造为什么能获得红杉资本近3亿元战略投资
3、企业数字化升级的几个维度
供应链及物流数字化
产品数字化
营销数字化
资产数字化
商业模式数字化升级
管理流程数字化
案例:陕西供销医药数字供应链 为什么可以拿到低息贷款
4、能撬动的地球:产业价值分析
核心客户:新冠疫情前后的市场数据分析
核心痛点:新旧动能转化下,产业痛点转化的捕捉
案例:文旅产业数字化的痛点分析及价值增长
核心路径:痛则不通,通则不痛
案例:一款普通解酒药如果通过数字化实现月销售2亿元
5、产业砝码:产品及产业升级
产品升级:产品-品牌-服务-平台-解决方案
产业升级:产业生态(命运共同体的相互赋能及融合)
案例:数字农业(滴灌企业的新生态)
6、核心支点:给我一个支点,我能翘起整个地球
认知支点:团队认知与市场认知,
案例:为什么第一家洗衣机厂没能活下来?
势能支点:如何进行产业政策研究,找到新的机会
你为了这个机会做了哪些准备?风口上的猪与葡萄架上的蜗牛
案例:58同城凭什么进入腾讯生态?
价值支点:产业价值(待客模式-请客模式-送客模式)
案例:抖音上那个网红麻辣烫凭什么那么火?
模式支点:模式和机制升级:交易模式-企业模式-商业模式-产业模式
7、撬动杠杆:
核心资源
资本
技术
案例:为什么陈总资源那么好,企业却做不下去?

五、企业数字化如何持续?
1、产业价值设计:产业链上最大核心价值点
案例:我为什么那么肯定智慧导游绝对做不起来?
2、现金流、盈利模式设计
案例:小米净水器-滤芯的盈利模式设计
3、萝卜白菜:数字化人才和产业化人才的嫁接
案例:未泱阅读-双减政策下的模式创新及人才升级

六、企业数字化未来发展?
1、政策持续引导护航数字化高速发展
2、数据驱动成为数字化转型的主旋律
3、从业务交易在线化到业务发展平台化
4、“平台+生态”成为数字化企业的新经济形态
5、技术与业务深度融合成核心抓手
6、财务数字化成为数字化转型的先导
7、以数据中台和管理会计为主线实现数据驱动
8、基于云原生的低代码PaaS平台成为企业数字化底座
9、混合云成为企业数字化基础设施的首选
10、人工智能和机器学习成为数据驱动的倍增器

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