MDA研究院

未来已来,创新蝶变——12月10日深圳MDA正式启航

北京交通大学

大数据时代下

企业数据化管理变革落地实操课程

MDA研究院·深圳篇·数据化战略落地课程

“未来已来·创新蝶变”

课程背景

  • 大数据时代已经到来,数据技术正在改变着企业的战略发展方向、创新着企业的商业模式,谍变正在发生。大数据技术是一种数据处理的技术,更是我们认知世界的技术,它延伸了我们的思考能力,让我们更准确地认知复杂世界,从而助力我们的各种决策。拥抱大数据技术已经成为企业家的选择,为企业带来新的创新机会、发展机会和商业机会。
  • 大数据技术,国家在推动,企业在行动。2015年国家已经将大数据技术上升为国家战略,各地政府在积极推动,很多的企业已经利用数据技术实现新的创收,创造出更多的、更先进的商业模式。我们的一切活动都在数据化。
  • 数据无所谓大小,只要能够帮助我们做出更好的决策就是好数据。企业经营和管理过程中积累和沉淀的数据,是价值含量最高的数据。分析和挖掘这些数据,把控数据背后的规则和规律,我们就能够更好地洞见复杂的商业环境和市场竞争环境,探寻新的商业机会,提高我们决策的确定性,增强我们掌控未来的能力。
  • 很多企业因为不懂大数据,在怀疑、在观望、在等待,这种状态会让很多企业错失良机,错失数据技术红利能够给企业发展带来的新机遇。为此,深圳市政府协同北京交通大学引入企业大数据相关实操性的培训和辅导服务项目,让深圳的企业能够用数据来驱动实现转型升级,顺应时代发展,抓住时代机遇,促进区域经济健康稳定发展。

课程目的

  • 认知大数据技术,抓住大数据时代机遇,推动企业数据化管理变革,拥抱数据技术红利,创造新营收
  • 训练数据思维,培养数据人才,学会数据分析,挖掘数据价值,落地企业大数据战略,实践大数据

课程模块

  • 认知数据技术:认清大数据时代机遇,驱动数据化管理变革,拥抱数据技术红利
  • 梳理数据资产:梳理数据资产,构建数据地图,规划数据体系,奠基数据战略
  • 训练数据思维:培养数据思维,创新数据分析方法,挖掘数据价值,激活数据资产
  • 掌握分析方法:创新应用数据分析方法,发现规律,助力业务决策,让数据说话
  • 完善数据管理:理顺数据管理制度流程,确保数据质量,保障数据安全,实践数据战略

课程时长

  • 4天,每天6小时(8学时)
  • 教学安排: 周末开课,分两个周末教学完成4天的学习,周次安排上中间隔一周

课程对象

  • 企业高管团队
  • 企业部门经理以上和专职数据分析、经营分析、业务分析人员(5年工作经验以上人员)

课程内容大纲

  • 第1天 上 午

大数据时代下企业数据化战略转型与商业模式创新

  • 什么是大数据?什么是数据技术?我们处在一个什么样的时代?
  • 大数据技术的本质是什么?和互联网技术有什么本质的区别?和互联网+又有什么不同?
  • 数说中国经济40年:中国经济处在一个什么阶段?第四次转型升级靠什么?
  • 大数据为什么会上升到各个大国的国家战略?国家为什么要积极推动大数据应用创新和企业应用?什么是“两化融合”?什么是中国制造2025?
  • 数说中国互联网技术发展20年:互联网技术发展史给我们什么启示?互联网技术给我们传统行业和产业带来什么样的红利和冲击?三代互联网技术应用的沿革又给我们什么样的启发?
  • 互联网技术如何影响着企业的定位、战略和商业模式?
  • 大数据技术将会如何发展?数据技术如何给拥有数据的企业带来“蝶变效应”?未来的0将会如何?3.0将会如何?
  • 大数据技术将会如何影响我们的经营方式、管理方式和生产方式?将对我们现有企业带来什么样的冲击?我们该如何迎接大数据技术,拥抱大数据技术红利?
  • 数据的价值:大数据与小数据
  • 第1天 下 午

企业数据资产梳理与数据质量、数据安全管理

  • 什么是数据?什么是数据的质量?数据质量有哪些衡量的维度?
  • 什么是数据系统?数据系统和信息系统有什么本质的区别?为什么说信息化不是数据化?如何实现信息化到数据化的升级?
  • 什么是数据孤岛?数据孤岛是怎么形成的?背后的逻辑如何破解?如何消除数据孤岛实现数据整合?
  • 数据化带来的数据安全隐患在什么地方?如何防范数据安全?如何建立数据分类分级管理体系?
  • 什么是开放性组织?什么是平台性组织?什么是封闭性组织?什么是服务型组织?每种组织的数据是谁的?阿里的数据是阿里的还是淘宝店主的还是个人购买者的?京东的数据属于京东还是个人?腾讯的数据属于隐私还是公共数据?12306的数据是否属于国家所有?全民所有制体系下,国家所有和个人拥有的区别是什么?数据该如何确权?
  • 数据文化建设:为什么说数据安全的要义在于“心锁”?如何规范数据安全管理?
  • 数据资产化管理:什么是数据资产?我们有哪些数据资产?如何盘点数据资产?
  • 数据地图:什么是数据地图?如何画数据地图?如何利用数据地图工具梳理我们企业的数据资产?如何整合和管理数据资产?如何构建数据体系?
  • 互动操作:数据地图实操

 

  • 第2天 上 午

数据思维训练和数据分析方法学习(对比思维和分类思维)

  • 什么是数据思维?为什么数据思维如此重要?如何训练数据思维?如何从生活中发现数据思维?
  • 我们常用的数据思维有哪些?(二十年数据职场经验总结的十二大数据思维逐一介绍给大家)
  • 什么是对比思维?对比思维中对比的三要素是什么?为什么要厘清三要素?我们为什么总是被误导?误导我们的人使用了哪些对比思维方法?我们如何引导别人改变想法?我们如何利用对比思维解读数据?
  • 我们如何选择对比的标准?对比的标准有哪些分类?企业管理中常见的对比有哪些?简单对比的例子。
  • 我们如何选择对比的客体?我们如何对标?我们该如何对标?
  • 复杂对比:双维度标准下的对比方法、多维度标准下的对比方法
  • 数据指标对比:我们有哪些数据指标?如何制定数据指标?数据指标化管理过程中我们该如何合理设定指标?有哪些是过程指标?有哪些是结果指标?
  • 互动操作:数据指标地图——在数据地图上制作数据指标地图
  • 第2天 下 午

数据思维训练和数据分析方法学习(配方思维和过程思维)

  • 什么是配方?生活中有哪些配方?企业经营和管理的过程中有哪些配方?我们如何量化配方?如何用数据去研究配方?
  • 配方二要素——要素配方和工艺配方:什么是要素配方?什么是工艺配方?如何衡量要素配方的配比关系?如何衡量工艺配方的正确性?
  • 如何进行配方分析?营销总监说:“营销费用花超了”,这句话背后的配方思维是什么?如何解读这句话?如何解决这个问题?
  • 企业经营和管理过程中的配方如何分析?如何积累经验,形成企业自有的经营诀窍?
  • 互动沙盘演练:2个亿的营销费用我该如何花?
  • 什么是过程思维?过程思维的二要素:过程阶段和全生命周期分析
  • 客户决策过程管理:客户决策是一个什么过程?如何精细化管理该过程?如何用数据量化分析该过程?漏斗模型原理和数据化分析
  • 全生命周期管理模型:客户全生命周期、设备全生命周期、企业全生命周期的管理
  • 互动实操:药品企业的漏斗模型管理(典型案例)

 

  • 第3天 上 午

数据思维训练和数据分析方法学习(数据分析职能应用场景)

  • 职能管理中的数据模型怎么设立?如何建立数学模型?数据分析背后的数学模型是什么?
  • 人力资源中的数据分析模型如何建立?
  • 生产制造企业生产管理的数据模型如何建立?
  • 营销和销售职能中的数据分析模型如何建立?
  • 财务管理中的数据分析模型如何建立?27个财务指标分别代表什么含义?如何基于业务管理进行财务分析?原有的财务分析为什么不适合企业精细化管理?
  • 战略管理中的数据该从哪里来?如何建立战略管理的数据模型?
  • 如何基于应用场景构建数据分析模型?背后的数据思维是如何应用的?
  • 互动操作:数据分析方法地图——在数据地图的基础上建立常规的数据分析模型
  • 第3天 下 午

数据分析工具与数据分析可视化表达

  • 强大的MS Excel:为什么很多人说用Excel的人只能进行初级的数据分析工作?为什么很多人力资源招聘还要招聘会SPSS,R语言,Python,或者SAS的人?
  • 为什么很多熟练掌握Excel的人说他可以胜任99%的企业99%的数据分析工作?
  • 同样的数据处理工作和同样的数据分析工作,为什么有的人用三个小时,有人用3分钟?
  • Excel有哪些快捷操作可以让你胜任99%的数据分析工作?PowerBI, PowerPivot, PowerQuery, PowerMap,你熟悉哪一个?
  • 如何沟通数据分析结果?如何将数据分析的结论转化为行动?如何让业务部门行动起来?从数据到报表,从报表到图表,从图表到方案,从方案到行动,数据分析与挖掘的流程如何才能做到“驱动”?
  • 数据可视化的过程中要注意的问题有哪些?如何不被数据图表误导?如何让你的数据图表可以正确引导?
  • 数据分析中的校验和验证——如何才能做到不会“假借鸡毛当令箭”?如何利用各种工具实现“正确分析,精确表达”?我们的PPT有什么诀窍?有什么功能?有什么可以让我们的观点更加锐利?
  • 互动操作:一个报告的改写方法

 

  • 第4天 上 午

数据管理体系与数据管理制度流程建设

  • 什么是数据管理体系?为什么要对数据进行体系化管理?数据的完整性衡量指标是什么?什么是“全流程、可追溯”?如何做到“全流程、可追溯”?为什么说做到全流程可追溯仅仅达到了数据管理的“初段”?
  • 数据管理方面应该有哪些制度和流程?我们必须遵循哪些基本的法则?
  • 我们在制定制度和流程的时候如何尊重企业文化?传统企业文化和数据文化有什么区别?数据文化如何建立?如何在原有企业文化的基础上升级?
  • 数据的分级管理体系该如何建立?什么是“内部自用”、“保密”、“机密”、“绝密”?如何保证各种标识的规范性?如何设定保密级别?如何惩罚违反保密规定的员工?
  • 数据管理流程该如何设立才能照顾到数据的“开放性共享”和“保密性存储”?
  • 第4天 下 午

数据拓展与内外部数据资源整合

  • 什么是拓展思维?如何利用拓展思维拓展企业数据资源?我们有什么数?我们如何拥有更多的数据?我们拥有的数据之间有什么关系?单一数据点如何拓展?
  • 为什么说企业数据是大数据的一部分?为什么很多企业的数据不能成为大数据?
  • 如何通过数据关联实现数据的拓展从而构建大数据企业?
  • 如何整合内部数据技术上关联外部数据源?外部有哪些数据源?到哪里去寻找外部数据?外部数据对我们有什么用?如何使用外部数据?如何通过外部数据的采集渠道审视外部数据的价值?
  • 互动实操:如何拓展我的数据地图?——在企业数据地图上拓展外部数据源
  • 4天课程小结
  • 课后作业布置
  • 课后辅导的安排与时间预约

讲师介绍

赵兴峰

  • 20年跨国公司经营数据分析实战者
  • 企业家数据思维倡导者、企业数据力核心理论创立者
  • 新加坡国立大学、北京大学光华管理学院双硕士
  • 医美时空 医美大数据首席顾问
  • 人大经济学院、上海交大总裁班大数据课题主讲教授
  • 北京信宜明悦咨询公司联合创始人
  • MDA管理数据分析研究院创建人
  • 著《企业数据化管理变革》(上、下)(电子工业出版社出版)
  • 曾就职于宝洁(P&G)、惠氏(Wyeth)、LG电子三家世界500强企业
  • 职能领域涉及市场研究、商业智能、战略研究以及数据分析,深悟顶尖外资企业的数据思维
  • 曾就职于全球顶尖的战略咨询公司摩立特集团,负责从数据方面进行战略投资研究,服务国际顶级的投资机构和私募基金
  • 曾咨询服务过的国内优秀企业包括万科集团,浙能集团,三九医贸,罗莱家纺、华润涂料、中地集团、中国完美、金地集团、腾讯科技、中国石油、中国石化、蒙牛乳业、韵达速递等
  • 曾咨询服务过的外资企业有:通用电气(GE),巴克莱资本(Barclay Capital)、摩根大通资本、微软(美国总部)、英联资本、VHA(美国最大的医疗团购企业)、杨森医疗器械(Johnson&Johnson Medical Device)、飞利浦(Philips)、波士顿咨询(BCG)、瑟伯勒斯资本(Cerberus)等。。
  • 目前正结合多年行业和专业经验,专注大数据代下政府和企业治理数据分析的应用服务。帮助政府和企业建立并运营数据中心,从数据的源头抓起,打通自下而上的管理者和企业家数据决策高品质信息通道,构建政府和企业经营数据决策体系,完成中国政府和企业在大数据时代下的战略转型和业务升级,共建智慧政府和企业!

万宾 博士

  • 北京科技大学理学硕士,工学博士
  • 长期从事数据分析师培训与企业数据化治理项目实践工作,先后为上千名全国各地的学员讲授数据分析课程,深受学员爱戴,具有丰富的授课经验。为多家企业进行了数据化治理的培训并长期在一线负责企业数据化治理项目的具体实施工作。
  • 现任北京信宜明悦咨询有限公司高级数据分析师、高级数据管理顾问,MDA研究院院长
  • 万博士曾长期就职于专业的数据分析师事务所,主导并参与了许多行业及政府部门的数据分析项目。对数据在企业转型升级中的作用有深入研究,致力于大数据时代数据资产的真正落地应用,始终以提高企业的数据化管理及应用水平为己任,具有丰富的数据管理项目实操经验。目前主导开发了MDA管理数据分析系列课程,致力于数据化管理理念的普及和具体数据化应用落地实施技能的培训教育。

课程收费

  • 人民币 25800元/4天/企业(每家企业限1+3共4人),每额外增加1 名学员+6800元
  • 获得政府资助资格的企业收费标准为:12800元/4天/企业(每家企业4人),每额外增加1名+6800元
  • 以上费用含课前调研、诊断,含教学讲义费用,含课后辅导(不超过2个课后作业的辅导)费用
  • 以上费用不含差旅、学习期间的差旅和食宿,课间有免费的茶点,但不包括午餐
  • 以上费用不含授课期间学员活动组织费用,有沙龙或者交流分享活动时,参加人员AA分担

该课程为政府扶持项目,为了有效利用扶持经费,遴选优质企业先行先试,对于符合条件和资质要求的企业,采取部分学习费用由政府及学习补贴的方式,通过引入“系列化培训课程+专家驻场辅导+专业咨询服务”的体系化联合推进数据技术在企业中的实际应用.需申请补贴的参训企业资质应符合以下要求:

  • 年营收规模5000万以上,就业人数规模100人以上
  • 企业成立时间5年以上,且在深圳市内注册
  • 企业高层有强烈的意愿推进数据技术在企业经营和管理中应用
  • 富数据行业或高毛利行业内企业优先参与
  • 企业内部有信息系统,如ERP、HRM、OA系统、CRM系统等的企业优先参与

分批次推动,逐级遴选

第一期 20家企业优先试点,通过前期课程培训和驻场辅导,遴选其中10家提供深度辅导服务,并在其中遴选5家作为大数据企业应用示范单位

第二期,根据第一期的试点情况决定是否扩大范围

全部企业扶持总数100家,分批次完成,跟踪服务效果,实现企业大数据应用产业链以及大数据生态环境建设

申请企业参与方式

参与试点的企业提出申请,填写报名表

完成前期资质审查调研问卷

企业内部遴选并提供参与试点的人员名单(高层管理者、中高层管理者和基层参与人员),经资格审查、考评后,纳入大数据企业应用人才培养名录

每家企业人才培养人数限制为10人以内(除总裁以外),其中高层管理团队不超3人、中层管理者不超3人,基层数据管理与数据分析专职人员不超4人

共同出资:政府资助资金支持50%,参与企业支付50%,对效果显著的企业,逐步减少企业出资份额

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联系方式

  • 报名电话:0755-26712256
  • 联系人:黄老师
  • 地点:深圳市南山区虚拟大学园A316-317
  • 扫描以下二维码,马上报名
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2016年11月7日

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MDA的全称是管理数据分析 ,即Management Data Analytics,是一套专注于企业管理应用的数据分析课程。MDA课程是国内第一套来源于价值百万的企业经营数据化管理与应用项目的实践课程,致力于提高企业管理者的数据分析与应用能力。管理数据分析隶属于北京信宜明悦咨询有限公司。北京信宜明悦咨询有限公司专注于为企业和政府提供数据治理与数据应用方面的咨询和培训服务。
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