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把握技术趋势,拥抱数字化转型 ——万物互联的智能大数据时代

主讲老师: 魏凌睿 魏凌睿
课时安排: 2天,6小时/天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 数字化转型趋势中,我们需要带着新技术的底层逻辑去思考和理解:数字化转型是如何发生的,企业如何进行数字化升级,如何设计数字化产品、如何进行生产运营数字化、如何进行数字化营销,以及如何进行数字化组织赋能,本课程即是围绕这些核心进行的技术应用层面的探讨,通过原理剖析和大量案例解读揭示企业进行数字化转型的各项抓手和策略
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2022-11-15 18:58

课程背景:

随着国家“新基建”战略的提出,对于传统企业来说,数字化转型是一道刻不容缓的必答题。什么是数字化,怎样运用大数据、5G、物联网、云计算等新技术实现适合企业的数字化,这是企业管理层必须思考的问题。因此,准确把握技术发展趋势,透彻理解各种技术应用的场景和特点,这是数字化转型成功的关键。

数字化转型趋势中,我们需要带着新技术的底层逻辑去思考和理解:数字化转型是如何发生的,企业如何进行数字化升级,如何设计数字化产品、如何进行生产运营数字化、如何进行数字化营销,以及如何进行数字化组织赋能,本课程即是围绕这些核心进行的技术应用层面的探讨,通过原理剖析和大量案例解读揭示企业进行数字化转型的各项抓手和策略。

 

课程收益

掌握企业数字化转型的五大阶段的各个关键抓手;

● 熟悉数字化转型的数据架构—云计算,掌握企业云计算设计架构;

熟悉数字化转型的路径即核心要素,理解企业数字化转型战略即相关策略;

掌握数字化转型的核心基础方法、大数据特征及关键分析思想;

● 熟悉数字化转型的目标,掌握设定适合企业的数字化目标的方法;

● 熟悉数字化转型的数据重要来源—物联网以及数据传输承载关键技术,掌握数字化转型过程中关键场景对于物联网和5G的应用需求分析方法

课程时间:2天,6小时/

课程对象:企业中管理者

课程方式:案例分析+思考练习+互动答疑+小组讨论

 

课程大纲

第一讲:企业数字化转型的由来与实质

一、企业数字化转型原因

1. 数字化改变商业模式

数据变机会→机会变服务→服务变收入

2. 数字化建立企业优势

1)业务优化

2)业务转型

3. 数字化提升使用体验

二、数字化智能商业模型

1. 数字化转型成熟度模型

2. 数字化转型成熟度评估

3. 业务与数字技术“双轮驱动”

三、数字化转型核心要素

1. 智能化发展目标(以数据为中心)

1)用数字化连接和即时反馈构建数据采集系统

2)把握安全和效率相平衡的原则建立数字化系统

3)基于数字化进行业务和管理决策

2. 构建数字化平台

1)建立在业务基础上的IT系统

2)数字化平台构建的实施步骤:连接→实时→精准→拉取→扩展

3)建设和数字化平台运作匹配的文化

4)新旧平台的平滑过渡

案例:华为的数字化转型

第二讲:以大数据为理念的管理与运营(企业数字化转型核心基础)

一、大数据现状

1. 大数据时代的标志

2. 六大趋势推动大数据发展

3. Hype Cycle技术趋势对大数据的判断

4. 新基建战略对大数据的定位

5. 数字中国的内容

案例:阿里双11

二、大数据4V特征

1. 数量大

2. 多样性

3. 速度快

4. 价值性

案例:大数据4V特征在数字化全量全连接中的应用

三、把握大数据的三个关键

1. 更多——全样本透视本质

2. 更杂——透过混杂性适配场景应用

3. 更好——把握相关性,提供更好服务

案例:三个关键对数字化实时反馈的影响

四、大数据分析

1. 大数据分析的困难

2. 数据即服务DaaS

讨论:数字化转型中我们应该关注工作中的哪些管理数据和业务数据,它们的价值和应用难点有哪些?

五、大数据应用

1. 被动式演变成预判式

2. 大数据商业价值

3. 大数据在行业的应用

案例1:大数据在电网、城市治理、大数据商业、智慧城市建设等方面的应用

案例2:阿里巴巴数据治理实践

练习:猜猜他是谁?

讨论:企业数据治理——如何管好用好数字化平台的数据?

 

第三讲:以大数据为基础的数字化转型目标(智能化)

一、智能问题本质是数据问题

案例:领英人力资源智能化管理的本质

二、数据挖掘:人工智能的关键

讨论:信息化和智能化的区别

三、人工智能的认知

案例:Alpha Go带来的启示

二、人工智能的发展

第一阶段:模仿逻辑—鸟飞派

第二阶段:数据驱动+超级计算

第三阶段:深度学习+大数据

案例1:智能制造解决方案

案例2:员工体验的提升

案例3:智能作业平台

讨论:从价值链的角度提出适合本企业的数字智能化应用方案

总结:智能运营中心(智能办公系统):市场/销售(数字化营销)→产品/服务研发(研发协同平台)→制造(智能工厂)→售后服务(智慧运维)

 

第三讲:以5G和IOT融合为重要数据来源和传输承载

一、新技术选用标准(是否顺应趋势)

标准一:更少能量

标准二:更多信息

二、不同视角看技术发展

1. 通信视角:5G

2. 计算机视角:IOT

3. 两种视角的统一性

三、第一、二、三代互联网和1G到5G的关系

1. 互联网发展路线

2. 移动通信发展路线

3. 网络融合趋势带来的市场机会

案例:我们生活和工作环境和模式的变化

四、透视5G

1. 5G市场规模

2. 5G商业架构

3. 5G“真”应用特点

1)大带宽、速度快

2)高可靠、低时延

3)支持海量并发

案例:伪5G应用

4. 5G产业链分析企业定位

5. 5G应用方向

节能、行为追踪、移动大数据、实时服务商业系统升级高速网络、高可靠性网络

五、IOT是5G核心应用

1. 物联网起源——特洛伊咖啡壶

2. 物联网认知四大误区

3. 物联网场景应用

1)智慧社区

示例:智慧社区场景

案例:物联网冰箱

2)智慧地球

示例:智慧地球场景图

案例:智慧城市、智慧交通、智慧水资源、智慧医疗、智慧城管

4. 物联网体系

5. 物联网技术基础

1)传感器

2)条码技术

3)RFID

4)无线传感网络

5)物联网大脑—云计算和大数据

6. 物联网应用

家居、交通、物流、安防、农业、工业、医疗、电网、环保

讨论:巧妇难为无米之炊——企业基于5G和物联网的数据获取和传输设计

 

第四讲:以云计算为抓手的数据存储和管理

一、云计算发展三大阶段

1. IaaS

2. SaaS

3. PaaS

案例:阿里云的发展

二、云计算和企业的关系

1. IT化向数字化转变带来的挑战——存储和计算模式

2. 云计算是企业数字化转型必备基础设施

案例:华为数字化转型过程中云计算的应用

三、企业云计算三种形态:公有云、私有云、传统IT系统

思考:企业需要云数据中心吗?我们该选用什么形态的云平台?

四、如何设计企业云计算体系架构

1. 分析组织架构和业务流程评估上云条件

2. 厘清上云业务和本地业务保证流程畅通

3. 评估成本与效率把握上云进度

4. 建立必要的安全屏障保障数据安全

讨论:我们的业务如何上云?相关体系架构如何设计?

五、数字化转型的基础设施建设(云计算和物联网的融合设计)

1. 云计算是实现物联网的核心

2. 物联网如何促进云计算发展

案例1:智能电网

案例2:数据中台和云计算的结合——贝壳找房

案例3:云平台支撑下的物联网全场景智能生活

 
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