課程名稱：大數據時代企業數據的道與術

課程時間：2天

在當今的商業世界中，提升大數據應用水平，企業借助大數據資源支持管理中各項決策已經是新常態的必需要求，通過企業經營數據分析、市場分析 、客戶數據分析等數據分析應用支撐科學決策已經成為越來越多企業獲得競爭優勢的必由途徑。在大數據時代，傳統信息化思維指導下形成的不良數據局面，卻大大制約了企業管理層有效利用這些數據分析成果來支持決策工作的有效性，傳統企業信息化的思維和技術已經日益不能滿足領先企業在市場競爭中突圍制勝的需求，必須用相應的大數據思維重新審視如何用數據應用支撐企業的業務創新和轉型變革，怎樣利用新的數據分析的方法和工具，結合業務創新和組織變革的應用支撐點，深刻洞察現在業務的問題，并提出解決方法應用在企業業務流程創新和優化中，提高企業經營管理決策工作的效率和準確率，就成為企業決勝未來的核心和關鍵。而這正是如何提升大數據思維和數據分析應用水平以支撐企業各項創新和業務優化工作的核心價值所在，而同時，數據的質量是影響數據應用水平和價值的核心要素，數據治理工作是保障數據質量滿足企業數據需求的關鍵舉措，這方面要做些什么工作，如何做好這些工作，將直接影響到企業各種數據能否發揮應用的作用和價值。

培訓目標  

ü  全面了解企業數據的重要性，提高對于數據的投資價值的認識，從企業數據全生命周期的角度認識數據處理和應用的每個環節；

ü  系統地學習企業數據應用和商業智能方面的理論和最新技術，了解當今主流的數據應用技術，同時了解數據治理工作對企業數據應用的重要性；

ü  系統學習各種數據應用、數據治理方法，分析各種數據應用和數據治理的場景，認識企業數據的相關工作如何支持業務創新和組織變革的觀念，客觀評價本企業目前數據應用水平，思考自身企業的差距和提升方向。

ü  與具有豐富實際經驗和理論知識的講師進行雙向交流，結合數據分析工作實踐中遇到的問題進行研討，啟發改進本職工作的思路。

培訓對象

ü  易方達數據應用和數據管理相關人員

學員基礎  

本課程要求學員具有一定的信息系統應用經驗，對于企業信息化存在的問題有體驗，對于通過信息化手段提升企業管理和業務水平有強烈動機，能夠就自己在工作中的問題進行思考。

授課方式和主要特點  

ü  以轉化為目標，講師結合有意義的知識傳導和良好的課堂互動引導的學員自主探究，60%左右課堂時間用于知識傳授和案例分析，40%左右課堂時間用于互動研討；

ü  強調實戰性，教與學一體化、方法論與實戰沙盤模擬相結合，舉案說法，理論聯系實際；求真務實，宣教研討并重；

ü  提升學員參與度和體驗感，采取小組討論、情景模擬、疑問解答等多種互動方式，達到課程在快樂的氛圍中學到可以迅速用于實際實踐的工具、方法和理念等。

教學大綱  

說明：整個課程時間為二天，每天6個課時，每個課時約一個小時，基本按如下面列出的講座教學大綱進行，互動時間根據學員課堂表現做出針對性挑戰，原則上不少于課堂時間的30%：

 單元教學內容

 第一部分：認識大數據時代的企業數據工作

 第1單元：企業數據知識體系和概念辨析

      企業最關心的三大數據命題

    有效學習企業數據三步曲

    企業數據應用的中心思想

    企業數據全生命周期的概念

    信息管理、數據應用和數據治理的相關概念

    企業數據體系知識架構總覽圖

    如何有效學習和應用企業數據系列知識

   第2單元：互聯網大數據時代和企業數據工作

      互聯網和大數據帶來的時代變革

    新時代給企業數據相關工作帶來了什么新的挑戰？

    新時代給企業信息管理部門帶來的新要求

   沙盤互動環節

講師組織學員進行課堂討論，結合本職工作探討：

 1.       當前本部門的工作職能和主要工作內容

 2.       當前工作中遇到的對企業數據相關問題和困惑

 第二部分：數據支持企業創新與變革之道

 第3單元：企業信息化和商業智能發展回顧

      企業信息化發展歷程回顧

    介紹企業信息化發展階段規律和各階段特征，介紹目前業界對于數據應用水平的評價模型。

    商業智能的產生背景和發展趨勢、發展歷程；

    商業智能的解讀? 商業智能應用的兩種不同觀點；

    分析型數據和交易型數據的對比；

    什么是數據倉庫，數據倉庫與商業智能概念上的聯系與差異?

 沙盤互動環節

   講師組織學員進行課堂討論，結合本職工作探討：

 當前本企業數據應用水平和現狀評估；

 當前本企業數據應用相關問題和風險分析；

 第4單元： 數據如何支撐企業轉型升級

      數據驅動(DT）和傳統企業信息化(IT)的對比

    數據支撐水平評估模型

    大數據商業模式行之有效的建構方法

    大數據制勝應用的金字塔模型和原理

    數據支撐企業轉型升級的原理

 沙盤互動環節

    講師組織學員進行課堂討論：結合本職工作探討應用的數據內容和功能，如何改進數據相關工作，推動業務創新和企業變革的思路

 第5單元： 數據應用支撐業務需求分析

      數據應用和管理決策的關系

    如何分析業務場景中數據支撐需求

    如何分析管理場景中數據分析需求

    有效的數據應用需求分析方法，與傳統需求分析方法和的比較。

    數據分析需求與信息系統建設思路

 沙盤互動環節

    講師組織學員進行課堂討論：結合本企業業務探討數據應用需求，其中哪些需求已經和如何實現，哪些需要通過后續的信息系統建設來滿足

 第一天總結

 第一天課程總結:學員與講師就工作中的具體實際問題進行再溝通，學員反饋，根據情況一些課后的交流互動。

 第三部分：企業數據應用和數據治理相關技術

  第6單元： 數據應用相關技術

    介紹現在業界主流的商業智能工具和數據分析解決方案；

    從數據分析應用的全生命周期看待如何進行數據收集、數據準備工作

    介紹各種數據查詢、報表和多維分析技術；

    介紹部分數據挖掘的應用；

 第7單元： 數據分析方法和應用場景探討

    數據多維分析操作和應用場景（包括旋轉、鉆取、分類、穿透、What-if分析等概念）；

    介紹數據分析與業務創新和流程優化融合的方法；

    數據分析應用場景案例分享和探討。

 沙盤互動環節

   講師組織學員進行課堂討論：結合本企業的需求理解各種數據分析方法，分析業務工作中的經營數據分析場景，分析各種數據分析方法在本企業的適用場景

 第8單元：企業數據治理的工作內容

    為什么要開展數據治理工作

    數據全生命周期和數據治理相關工作（包括數據規劃、數據架構管理、主數據管理、數據質量管理、元數據管理等相關概念）

    數據標準化及其過程

 第9單元：如何做好數據治理工作

    企業數據治理工作框架：策略、方法、管理框架、組織架構、制度建設、治理方法等經驗和適用場景探討

    有效數據治理環境要素要求

    數據治理實踐案例分享

 沙盤互動環節

 講師組織學員進行課堂討論：交流本企業目前遇到的數據治理問題以及探討有效推動數據治理工作的思路

 第四部分：總結和互動

 課程總結:學員與講師就工作中的具體實際問題進行再溝通，學員反饋，根據情況一些課后的交流互動。