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大数据应用:从认知、...

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大数据应用:从认知、实践到价值创造

发布日期:2022-04-13

256

课程对象

企业全体员工

课程收益

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ToG\ToB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。

老师介绍

赵志强

企业数字化转型领航人

常驻地址:北京
擅长领域:IT、大数据、人工智能、区块链、金融科技、智能制造、转型升级、元宇宙
详细介绍:...

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大数据应用:从认知、实践到价值创造

发布日期:2022-04-13

256

课程大纲

课程大纲

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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