培训大纲：

1 基于数智化应用场景的产品设计

1.1 需求分析：**对数字化应用场景的调研和分析，确定产品的功能和特点，包括用户需求、市场需求、技术需求等。

1.2 原型设计：根据需求分析结果，进行产品原型设计，包括界面设计、功能设计、流程设计等，以便于用户和开发人员理解和沟通。

1.3 技术选型：根据产品需求和原型设计，选择适合的技术和工具，包括前端技术、后端技术、数据库、云服务等。

1.4 开发实现：根据原型设计和技术选型，进行产品的开发实现，包括编码、测试、部署等环节。

1.5 用户测试：在产品开发完成后，进行用户测试，收集用户反馈和建议，以便于不断优化产品。

1.6 上线发布：经过用户测试和优化后，将产品上线发布，推广和宣传产品，吸引用户和市场。

1.7 敏捷迭代：紧跟客户需求的变化，技术进步，以及对业务的洞察的深入，快速迭代新版本。

2 高价值数字化场景产品管理体系

2.1 端到端的流程全能力敏捷工作模式

2.2 沉浸式研究，创造性方案的提出和迭代机制

2.3 **小可行性产品的发布

2.4 批判式研讨学习，深度洞察和高速迭代

2.5 数字化产品的上线

2.6 上线的数字化产品的迭代管理

3 数字化架构设计和数字化场景的需求分析

3.1 业务需求分析和业务架构设计

3.1.1 业务战略和业务模式解读

3.1.2 企业价值链解读和建模

3.1.3 业务需求和企业业务能力体系设计

3.1.4 业务需求和企业的业务流程设计

3.2 产品设计和应用架构

3.2.1 应用架构概述

3.2.2 应用架构和业务架构的严谨的逻辑关系

3.2.3 建模：应用架构设计的本质

3.2.4 应用架构的价值

3.2.5 应用架构设计模式

3.2.6 应用架构设计策略

3.2.7 领域模型驱动应用架构设计

3.2.8 应用架构设计原则

4 数据地图、数据资产梳理和数据架构设计

4.1 数据架构

4.1.1 数据架构设计概述

4.1.2 数据架构的价值

4.1.3 数据架构的框架

4.1.4 数据架构设计方法

4.1.5 元数据和元数据管理

4.1.6 数据模型和管理

4.1.7 数据治理体系建设

4.1.8 数据架构的原则和规范

4.1.9 数据架构设计参考模型

4.2 数据分布和数据资产梳理

5 技术架构设计和技术选型

5.1 技术架构的价值

5.2 从信息化技术群过度到数字化技术群和技术架构技术架构设计框架

5.3 技术架构设计原则

5.4 企业上云的步骤

5.5 IT的智能运维和自动化

5.6 云原生架构迁移

5.6.1 云原生架构概述

5.6.2 云原生技术架构的优势解读和云原生企业的展望

6 数字化建模

6.1 企业数智化转型的本质

6.1.1 数字化的发展历程：工具化，信息化，自动化，数智化

6.1.2 数智化的本质

6.1.2.1 隐性知识显性化、逻辑化、模型化、软件化，赋能前台高效精准作业

6.1.2.2 数字化技术平台让人工智能，大数据，物联网等技术平民化

6.1.2.3 自主化生成知识模型和数据洞察

6.1.2.4 增加确定性VS减少不确定性

6.2 数字化建模实战

6.2.1 业务架构建模

6.2.1.1 数字化业务模式创新

6.2.1.2 价值链建模和重塑

6.2.1.3 业务流程简化优化自动化

6.2.1.4 业务能力体系规划和建设

6.2.2 产品（应用）架构建模

6.2.2.1 领域知识模型构建

6.2.2.2 领域技术模型构建

6.2.2.3 领域业务模型构建

6.2.2.4 模型库资产管理

6.2.2.5 模型资产治理

6.2.3 数据模型

6.2.3.1 物理实体，数据实体，数据地图

6.2.3.2 数据治理体系

6.2.3.3 数据模型构建

6.2.3.4 数据模型资产管理

6.3 数字化模型实战案例分享和研讨

7 企业数字化价值发现

7.1 数字化价值的层次

7.1.1 **层次：透明

7.1.2 第二层次：协同优化

7.1.3 第三层次：赋能

7.1.4 第四层次：数据智能

7.2 高价值机会发现和评估

7.2.1 以客户体验优化和客户价值驱动的数字化高价值机会发掘

7.2.2 以卓越运营，消除浪费驱动数字化高价值机会发掘

7.2.3 以知识平台和数据智能赋能驱动的数字化高价值机会发掘

7.2.4 以跨学科、跨领域、跨部门、跨企业数字化平台驱动高价值机会发掘

7.2.5 高价值机会群的优先级评估