学习费用：面议
课时安排：1天
主讲老师：韩迎娣
课程简介：课程将以大数据为切入点，帮助学员认知大数据、工业大数据是什么？大数据核心价值与作用是什么？大数据在电力系统的应用场景是什么？如何提升学员大数据的应用能力？使学员学之解惑，学之能用，让每个学员通过学习，实现企业新的经营价值突破。
【课程背景】
在信息技术高速发展的今天，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，成为一个庞大的物理世界，这些由机器、设备、集群和网络组成的环境，能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合，形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下，逐步形成智能制造，智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”，而在于“有用”，对于工业互联网创新发展来说，如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键，面对这些痛点则是“有数据不会用，无法产生实际商业应用价值。
课程将以大数据为切入点，帮助学员认知大数据、工业大数据是什么？大数据核心价值与作用是什么？大数据在电力系统的应用场景是什么？如何提升学员大数据的应用能力？使学员学之解惑，学之能用，让每个学员通过学习，实现企业新的经营价值突破。
【课程收益】
Ø 思维创新，大数据思维，大数据、工业大数据作用、价值与特点
Ø 大数据建模、分析、标签化管理与数据安全
Ø 大数据应用场景、场景逻辑，大数据在电力典型应用场景
Ø 大数据驱动企业经营决策体系
Ø 大数据赋能电力智能解决方案及未来趋势
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】电力企业从业人员，电力企业管理人员
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、大数据、工业大数据
1、 思维创新技术路径
2、 大数据应用困扰、现状与问题
3、 大数据能做什么？
4、 大数据特征与特点
5、 大数据的技术逻辑
6、 大数据思维
Ø 全样
Ø 容错
Ø 相关
Ø 智能
7、 大数据创新
Ø 连接
Ø 赋能
Ø 破界
8、 大数据与工业大数据
Ø 大数据与工业大数据特质
Ø 大数据与工业大数据的区别
Ø 工业大数据的数据采集、挖掘与建模
案例：
二、大数据分析建模
1、大数据技术图谱
Ø 大数据技术基础
Ø 大数据的数据源特点
Ø 大数据技术逻辑
Ø 大数据全域识别
Ø 大数据数据展现
2、大数据分析与建模
Ø 建模
Ø 训练模型
Ø 应用模型
Ø 优化模型
3、大数据标签化管理
Ø 数据标签
Ø 标签
Ø 多样化标签与场景化应用
4、数据安全
三、大数据应用场景与电力典型应用
1、什么是应用场景？
2、大数据应用场景
Ø 大数据场景
Ø 场景模型分析
3、大数据在电力典型应用
Ø 简化与创新的引擎
Ø 核心业务
Ø 客户体验
Ø 组织管理
Ø 商业网络与供应商协作，采购，交易
Ø 利用传感器数据，提高资产维护水平
Ø 跨业务整合，利用大数据，提供新服务
Ø 泛在电力物联网连接与管理
4、大数据与区块链赋能电力智能解决方案
五、大数据向智能化延伸
1、大数据的边界向智能化延伸
2、智能化重塑发展格局
3、智能化建设的8重困局与挑战
4、智能化建设“1+N”模式价值框架
5、智能化对企业的能力框架
Ø 一级能力
Ø 二级能力
智能化成熟度5个阶段
无数据 不AI
6、大数据驱动智能决策
7、云是智能经济的基础设施
8、企业在经营各个环节实现智能决策
