導言 大數據基礎知識

&  定義與特征

&  國內外現狀及發展趨勢

&  支撐技術

&  難點、熱點問題

&  優勢與應用

&  案例分析：大數據技術案例分析。

第1部分 大數據 的商業價值分析-從案例中尋找大數據的真實價值

      1.1理論案例分析

u 理論案例1：大數據的價值如沙里淘金

u 理論案例2：大數據是潛在的金礦

1.2咨詢案例分析

u 咨詢案例3：基于大數據的平臺化商業模式創新

u 咨詢案例4：某高制造業的服務化轉型

u 咨詢案例5：基于大數據的用戶交互及精準營銷

u 咨詢案例6：煙草企業基于價值鏈的大數據應用場景規劃

1.3“管理+數據”還是“數據+管理”?

討論：大數據價值點分析

第2部分 大數據基本知識-普及大數據的基礎知識

2.1 大數據的概念

2.2 大數據的起源及背景

2.3 大數據的定義

2.4 大數據的4V特征

2.5 大數據的構成(海量數據+復雜數據類型)

2.6 大數據的國內外發展狀況

知識小測驗：大數據理論知識測驗，看您到底掌握多少？

第3部分 數據診斷-從微觀數據中尋找問題的根源

3.1數據現狀分析:基礎數據、統計數據、報表數據、決策數據；

3.2數據構成分析:數據分類、數據屬性、表結構、數據視圖、數據關聯；

3.3數據性能分析:存儲量、活動量、

3.4數據需求分析

3.5關注點分析

3.6 IT戰略與數據戰略分析

案例分析：JDWGH大數據應用案例分析(診斷)

第4部分 模型構建-基于歷史數據的模型構建與動態常模

4.1 文獻綜述與傳統依據

4.2 維度設計與確定

4.3 樣本數據采集

4.4常模設計與動態常模

4.5 常見模型：營銷模型、管理模型、服務模型、周期模型

4.6 常見工具(駕駛窗、雷達圖、餅圖、曲線圖、360度)

      練習：XX模型制定訓練

第二天：09：00-16：30

第5部分 數據構建-梳通數據入出口

      5.1數據采集

      5.2數據存儲

      5.3數據維度分析設計

u 時間維度分析設計

u 空間維度分析設計

u 人員維度分析設計

u 生命周期維度分析設計

u 預測維度分析設計

u 關聯維度分析設計

      5.4數據性能設計

      案例分析：JDWGH大數據應用案例分析(大數據管理系統)

第6部分 數據展示-基于大數據的自動化動態分析報告

      6.1 報告內容

      6.2 報告樣式

6.3 發布頻率

6.4 發布運營

案例分析：JDWGH大數據應用報告(報告樣式)

第7部分 應用藍圖-基于大數據規劃的應用

7.1 基于系統報表的應用

7.2   基于分析報告的應用

7.3   基于全程看板的應用

7.4   基于智能化機器的應用

      討論：大數據應用場景討論

第8部分 大數據相關技術

8.1大數據關鍵技術

u面向文檔的數據庫—MongoDB

u基于內存的鍵值存儲數據庫—Redis

u分布式MPP架構/列存儲數據庫—Hbase

u分布式MPP架構/支持列存/關系型數據庫—Greenplum

u分布式文件系統HADOOP

8.2操作實踐：

HADOOP上機演示操作