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数字经济时代产业转型升级的利器 - 数据仓储建设之道

主讲老师: 苏忠彦
课时安排: 1天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 从系统到软件,从软件到互联网,从互联网到数据,从数据到大数据,这些年基于效率提升的产业互联网业发展的如火如荼。但这些名词似乎都还不能代表这一波科技和数据驱动的经济大发展。最明显的是,数据驱动的GDP产值在很多城市GDP中比重越来越高。所以数据不只是生产资料了,它已经逐渐成为经济的重要驱动力,正在开始创造价值,所以数据是生产力。
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: 2022-11-19 10:16

【课程背景】

数字经济,是一个新的经济形态,也是一个新的产业。

作为经济学概念的一员,数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别,选择,过滤,存储,使用,引导、到实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的一种经济形态。

 

用一种内涵比较宽泛的概念来说,凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用,推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面,包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。在应用层面,“新零售”“新制造”等都是其典型代表。

 

从系统到软件,从软件到互联网,从互联网到数据,从数据到大数据,这些年基于效率提升的产业互联网业发展的如火如荼。但这些名词似乎都还不能代表这一波科技和数据驱动的经济大发展。最明显的是,数据驱动的GDP产值在很多城市GDP中比重越来越高。所以数据不只是生产资料了,它已经逐渐成为经济的重要驱动力,正在开始创造价值,所以数据是生产力。

 

大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。

 

数据仓库是数据仓库开发中最核心的部分。然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等。

 

了解数字经济,有利于我们在形成数字大局观,在未来数字经济时代不掉队,不被淘汰。特别是在大数据时代,我们能具有先进的数字能力,与时俱进。再进一步,在数字世界里,能从中获取数字经济所带来的红利;甚至有机遇能够制定规则,服务大众。

 

课程将以数据运作的本质为核心,帮助学员认识数据仓储的核心理念、了解数据仓储是如何建构成的?数据仓储对企业数字化变革有什么影响?数据本身为什么成为在数字经济构成的核心要素?如何利用大数据工具与方法,全面提升企业在数字经济时代的生产力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使企业经营团队,能够具备展望未来的数字经济新思维,协助企业提升创新能力与生产力,同时还能提升自身的数字化数据治理能力,快速占领行业制高点!

 

【课程收益】

Ø  了解“数据仓储”的定义,与对企业经营的影响

Ø  了熟悉“数据资产”的定义,以及如何变现的发展趋势

Ø  了解“数据仓储”在数字平台中的定位,及其与大数据之间的关联

Ø  了解“实时”与“离线”数据仓储的逻辑与实际运作差异

Ø  熟悉企业建构数据仓储及其相关应用,所需具备的核心技术能力

Ø  了解如何识别与规避实,在企业云进行数据仓储应用建设的可能风险

 

【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析

【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师

 

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】


一、“数据仓储”,“OLAP”与“数据挖掘”三者彼此之间的关系为何?

a)       “大数据平台”的框架与内涵

b)      数据仓储”的定义与内涵

c)       “OLAP”的定义与内涵

d)      “数据挖掘”的定义与内涵

e)       案例分析/研讨 – 通用电子 财务总账决策分析

二、 “数据仓储”的特性为何?

a)       反映历史数据的变化

b)      数据相对稳定

c)       面向业务主线

d)      基于业务/事务来集成数据

e)       实时 vs. 离线

f)        案例分析/研讨 – AWS 客服 客户行为分析与状况处理

三、数据仓储的构建与实践

a)       创建数据仓库

b)      数据前置处理(ETL:Extract, Transform, Load)

c)       OLAP/BI 的应用理念与相关工具

d)      案例分析/研讨 – 台积电 (TOM:Total Ordering Management)

四、“OLAP”的分类基本架构为何?

a)       “OLAP”与“OLTP”的区别

b)      “OLAP”的分类基准

c)       “OLAP”的基本操作

d)      “OLAP”的选型考量

五、如何透过大数据平台科技,使能数据资产变现?

a)       数据资产的定义与内涵

b)      操作数据存储(ODS:Operation Data Store)

c)       数据集市(DM:Data Mart)

d)      数据湖(DL:Data Lake)

e)       数据中台

f)        数据治理的重要性与必要性

g)      案例分析/研讨 – 富士康 无灯工厂

六、如何识别与规避数据平台建设与运维过程中的风险?

a)       缺乏可持续运作的数据治理机制

b)      缺乏全方位风险管控的体系

c)       缺乏数据类相关人才(治理,管理,运维)

d)      案例分析/研讨 – 丰田 东京奥运“无人运输”云转型建设

七、课程总结 & 答客问

 
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