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数据战略与管理升级

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第一天上午:大数据时代下企业如何顺势谋局

前半节:正确认知数据时代与数据技术

  • 中国的经济现在进入到一个什么阶段?经济发展的现状与这几年数据战略的崛起有什么内在联系?
  • 在技术主导未来中国经济发展的时代,我们有哪些技术可用?为什么说在诸多技术中,管理技术和数据技术是现阶段最快最有效的技术?这两种技术间又有什么内在联系?
  • 既然数据技术如此重要,那么我们首先要弄清楚,到底什么是数据技术?数据技术与现在经常说的互联网技术、互联网+技术有什么区别,又有什么联系?他们的本质是什么?数据技术到底是不是一种新的“泡沫”?原因何在?
  • 数据技术如何影响我们每个人的生活?跟企业的发展又有什么关系?数据技术是如何冲击现有商业模式的?具体又表现在哪些方面?

后半节:正确认知并布局企业数据化战略

  • 既然数据技术如此重要,数据战略已经上升为国家战略,各个省市、各行各业都在制定相关的发展规划,那么企业也必须成为数据化企业才能不被时代淘汰。但究竟什么样的企业才是真正的数据化企业?数据化企业需要具备哪些条件?
  • 数据化企业必然需要适合自己的数据战略,那么企业应该如何规划自己的数据战略?数据战略的实施路径是什么? 每一步应该如何走?
  • 都知道数据对互联网企业来说非常重要,但你是否知道数据是如何一步一步成为腾讯、阿里巴巴、京东等互联网企业的核心资产的?这些企业最近几年的各种跨界并购背后的数据野心又是什么?
  • 数据不是互联网的专利,你知道传统行业中利用数据实现蝶变的红领集团、大悦城、峪口蛋鸡等为什么获得那么多关注的目光吗?这些传统企业的数据化发展历程给我们带来什么样的启示?

 

第一天下午:梳理并积累企业自己的数据资产

前半节:认知数据价值,梳理数据资产

  • 既然大数据时代企业最重要的资产是数据,数据战略势在必行?那么我们首先需要了解到底什么是数据?数据的本质是什么?企业大数据的含义又是什么?
  • 源头数据、执行数据、运营数据、经营数据、战略数据、投资数据等不同类型具体包含哪些数据?不同层级数据在企业经营管理中的价值又体现在什么地方?
  • 很多企业认为自己已经上线了信息系统,因此数据化水平也已经很高了,为什么说这种看法是错误的?信息化和数据化的差别是什么?他们之间又有什么联系?
  • 数据应用的三个阶段(信息化阶段、数据化管理阶段、数据战略阶段)中,不同阶段的典型特征以及数据所起的作用是什么?

后半节:积累数据资产,打破数据孤岛

  • 企业有哪些内部数据,有哪些外部数据?应该如何梳理整个企业的内外部数据?
  • 企业数据资产积累的原则是什么?衡量数据质量的八个标准是什么?数据积累的过程中应该如何保证数据的质量?
  • 什么是数据孤岛,数据孤岛对企业会带来哪些伤害?
  • 如何打破数据孤岛实现数据关联与共享?如何通过数据的共享实现全流程可追溯?

 

第二天上午:掌握数据分析的目的,理解数据应用的场景

前半节:学会数据分析

  • 积累的数据资产需要分析,但你是否知道企业做数据分析的真正目的是什么?如何通过数据实现追溯、监控、洞察和预测?
  • 什么是数据指标?企业常用的数据指标主要有哪五种?应该如何划分?如何结合业务管理需求,构建各个部门适合自己的数据管理指标?
  • 如何形成完善的以评价和监控为核心目的的数据指标体系,如何进行对标?
  • 除了常规的数据报表、数据分析报告外,企业如何开展专项的数据分析与挖掘课题?

后半节:学会数据应用

  • 数据分析的最终目的是要指导企业的经营管理,但在数据应用的过程中一定要弄清楚数据背后的业务场景,你知道为什么做经营分析必须进行“场景化”设计吗?
  • 为什么数据和管理是一个闭环系统?如何构数据与管理间的闭环系统?
  • 数据如何帮助销售部门更好地把握客户,提升业绩
  • 数据如何实时反馈生产现状,保证生产的顺利进行
  • 数据如何帮助企业提高供应链管理能力,降低库存
  • 数据如何协助人力资源实现更好地人员管理与调配

 

第二天下午:提升企业数据竞争力,打造企业数据文化与团队

前半节:了解数据化管理现状,升级企业的数据化管理能力

  • 虽然数据技术的重要性毋容置疑,数据战略的紧迫性也非常清晰,但总的来说,除个别富数据行业的领头企业之外,绝大多数企业的数据化水平都还比较低,此时在数据化管理与应用方面立刻采取行动,会让自己获得极大的先发优势。
  • 企业数据竞争力的提升需要有一个系统的规划,具体来说,就是需要一套数据、一套方法、一套体系、一种文化、一支队伍。
  • 一套数据:如何通过全面的数据梳理和数据地图的完善,构建高质量数据资产,并不断丰富和积累自己的企业大数据?
  • 一套方法:如何引入系统的数据分析方法,并不断丰富,在应用中创新,支持业务决策?如何让分析方法体系化、标准化、模板化、工具化?如何导入系统化的数据思维,让数据化决策成为习惯。
  • 一套系统:如何建立专业的数据化管理体系,完善从数据管理、数据分析到数据应用创新的系统?

后半节:外部辅助与自我培养相结合,打造企业的数据文化与团队

  • 一种文化:如何在企业营造一种人人重视数据、人人采集数据、人人使用数据的良好文化?“一切用数据说话,人人会用数据说话”
  • 一队人马:如何培养企业自己的数据分析人才?如何让数据分析专职人员了解数据产生的业务背景?如何让业务管理者能够借助数据提升管理水平?

 

真正数据化的企业需要拥有一套高质量的数据,一套完整的数据分析思路和方法,一套科学的数据化管理指标体系,一种人人重视数据人人使用数据的企业文化以及一支既懂数据又懂管理的数据分析团队。这个过程的实现,既需要时间,更需要方法。《企业数据化战略与管理升级》里的内容,是你找到上述问题的答案所在。

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