枫影：大数据技术及大数据应用

【课程背景】

伴随数字经济的不断深入，各行各业都逐渐进入到了数字化转型的改革期。大数据作为数字化转型的底层技术，在其间扮演者重要的角色，发挥着重要的价值。无论是在战略定位、新业务的挖掘拓展、商业模型的创新与迭代、或是在产品设计、生产制造、市场营销、客户服务等各个业务环节，大数据都通过大数据技术和AI算法在推动着业务创新和业务效率的提升。

本节课，重点从大数据在整个商业中的应用为着力点，分别从业务创新、业务场景提效等方面的场景做出剖析，以案例分析的方式深入浅出分析万物互联下的大数据价值。

【课程收获】

• 了解大数据技术和大数据的工作原理
• 了解大数据的价值和商业应用
• 了解大数据在业务创新和效率提升方面的应用

【课程时长】6小时

【课程大纲】

一、大数据基础

1. 大数据定义、特点、类型
2. 大数据技术及原理
3. 大数据与云计算
4. 大数据赋能产业发展的原理
5. 大数据技术与AI人工智能的区别

二、大数据的商业应用

1.新战略：各类主体市场需求数据折射新市场机遇

2.新市场：大数据挖掘需求，明确目标市场

3.新业务：大数据分析内外部环境，开启新业务

4.业务战略：大数据判定各业务生命周期，优化业务组合

5.业务场景：大数据建模，量化分析，优化业务场景效率

三、大数据在创新业务方面的应用

1.提炼市场需求，开辟新商机

2.行业大数据和竞争对手大数据，明确细分市场领域，明确目标市场

3.结合自身内外要素，提出价值主张

【案例】

1. 元气森林基于大数据分析后，挖掘新生代新产品
2. 三大通讯运营服务商基于存量用户调研，挖掘存量用户需求

四、基于业务数据反馈，优化业务战略管理

1.基于财务指标模型，分析个业务线条的指标

2.结合业务战略模型和生命周期理论，参照数据对业务线条做好优化

3.敏捷性数据分析，验证假设

【案例】

1. 佰草集借助大数据分析，精简业务线条，集中突破太极系列
2. 某科技公司借助大数据分析，调整公司业务线条，实现部分业务外包

五、借助大数据，优化各个业务场景的效率

1.BIM设计，完成数据建模和智能化大数据设计

2.数字工厂与智能制造，依托大数据完成精益化工业生产制造

3.数字化供应链，基于大数据的智慧物流、智能仓储和智慧化供应链体系的打造

4.数字化营销，大数据分析在实现精细化、精益化营销，提效降本

5.数字化客户运营，基于大数据展开对客户的精细化服务

【案例】

1. 数字工厂：三雄极光借助大数据展开精益生产
2. 数字物流：浙江烟草的借助大数据完成网络的优化
3. 数字营销：安踏借助BI数据分析各连锁门店的经营数据
4. 数字化客户运营：中国移动借助CRM系统，完成存量用户需求挖掘