课程背景：
交通运输部发布的《数字交通“十四五”发展规划》提出，“十四五”期间数字交通发展的总体任务，可以划为“一脑、五网、两体系”。“一脑”是指打造综合交通运输“数据大脑”；“五网”包含构建交通新型融合基础设施网络、部署北斗5G等信息基础设施应用网络、建设一体衔接的数字出行网络、建设多式联运的智慧物流网络、升级现代化行业管理信息网络；“两体系”是指培育数字交通创新发展体系、构建网络安全综合防范体系。
交通行业数字化转型是不可逆转的大趋势。随着新一代信息技术的发展应用，人们的出行方式也发生了极大改变。在新能源+无人驾驶+智能交通的预期下，现有的交通行业格局正面临前所未有的巨大变革，交通运输与能源、通信、互联网等行业的融合更加深入。
数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径，而落地最大的障碍是缺少数字基因。
在互联网、大数据、IoT、云计算、人工智能等前沿科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态，进行重新审视的思维方式和管理体系变革，是企业数字化建设的出发点，也是决定成败的关键。
数字化转型不是转与不转的问题，而是如何转。然而，大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心。新一代信息技术形成合力并普及应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业的管理者，如果固守过往的经营思路，不及时自我革新，主动拥抱数字化变革，为组织植入数字基因，则唯有被时代抛弃。
课程结构：
课程收益：
课程时间：2天，6小时/天
授课对象：企业管理层、各部门骨干、数字化相关人员
授课方式：讲师讲授+案例解析+小组讨论+互动答疑
课程大纲
第一单元：企业数字化转型体系规划及实施路径
一、数字化是企业转型必经之路
1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管
二、数字化的三个基本特征
1. 数据业务化——消灭物理介质
2. 流程标准化——减少人为干预
3. 管理精细化——全程闭环可控
【案例解析】华为数字化工具应用的启示
【小组讨论】在目前的业务场景中，还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点，如何利用数字化手段进行优化？
三、企业数字化转型常见问题
1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
2. 业务层面信息化基础相对薄弱
3. 实施层面技术与业务容易脱节
4. 组织层面人才队伍上储备不足
【案例解析】麦肯锡报告：数字化转型成功率偏低？
四、企业数字化变革体系搭建
1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构
2. 组织建设：数字运营开发流程、数字业态应用场景、数字资产长效机制
3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力
五、数字化转型落地三个要点
1. “科技+业务”双轮驱动
2. 让听得见炮火的士兵做决定
3. 借助专业第三方力量推进实施
【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤
【小组讨论】如何完善数据埋点，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。
六、数字化转型实践五步曲（数转模型）
1. 内部管理信息化
（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体
2. 业务流程可视化
（1）进度清晰可见、节点流转可控
（2）流程标准化，减少人为和不确定因素
3. 产品服务数据化
（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
4. 营销推广个性化
（1）用户细分，需求聚焦，360°视图
（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流
5. 用户体验标准化
（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足
（2）打造极致体验，促进留存和转化
【案例解析】某品牌数字化变革和颠覆式创新
【小组讨论】结合案例阐述的知识点、方法论和数字化转型五步曲应用模型，目前在数字化转型顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？
第二单元：大数据管理开发和应用实践
一、数据驱动是传统产业的短板
1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例
二、大数据管理和开发流程
1. 大数据三个要素
（1）大——海量，平台级
（2）数——信息，结构化
（3）据——精准、可依赖
2. 大数据的三种类型
3. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
【案例解析】五常大米，下单即送
4. 符合实际情况的数据开发流程
（1）数据采集
（2）数据整合
（3）数据清洗
（4）数据分析
（5）数据呈现
（6）数据建模
5. 数据管理平台构建三项要求
（1）建立数据共享机制，提升部门协同效率
（2）掌握业务板块与数据运行之间的交互逻辑
（3）设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策
三、大数据分析挖掘方法及要点
1. 统计性分析
（1）结合业务场景设定关键指标
（2）不同维度组合的统计模型
（3）导向性的数据提取
【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具？
2. 预测性分析
（1）捕捉各个因素之间的内在关联
（2）通过历史数据发掘规律和趋势
（3）风险评估，预判和管控
【案例解析】为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况？
3. 可视化分析
（1）形成观点和结论
（2）文不如表，表不如图
（3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
4. 分析思维训练
（1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展
（2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际
（3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识
第三单元：新一代信息技术体系和应用场景重构
一、5G：新基建排头兵
1. 高速率：大幅提高传输速率
2. 低时延：端到端毫秒级时延
3. 大带宽：km²百万级设备接入
4. 广连接：应用场景更加丰富
【案例解析】5G超远程机器人手术
二、物联网：连接一切
1. 物联网三个基本特征
2. 传感器——人类感官的延伸
3. 泛在网，物联网是整个世界
【案例解析】IBM研发“电子舌头”
三、大数据：永不枯竭的生产资料
1. 消费数据——C2B个性化定制
2. 行为数据——位置、轨迹、交易
3. 机器和传感数据——图文、语音、影像
【案例解析】城市大脑：基于大数据的智能交通布局
四、云计算：智能时代的基石
1. 大数据反哺云计算
2. 算力提升与算法优化
3. 为了无法计算的价值
4. 企业上云和政务上云大趋势
【案例解析】过去一百年人类离不开电力，当下和未来人类离不开算力
五、人工智能：今天遇见未来
1. AI类型和划分标准
2. 模拟、延伸、扩展及迭代
3. 语言识别、图像识别、自然语言处理
【案例解析】“智能+”终极版图：数字孪生世界
第四单元：管理思维升级与数字化素养能力提升
一、用户思维——技术转化能力
1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 不要让用户做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用场景
【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑
【小组讨论】业务部门如何提高需求甄别能力，规避技术开发需求反复，减少内耗。
二、产品思维——业务打磨能力
1. 无痛点，不产品（服务）
2. 做减法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免过度的流程设计（机制）
【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【小组讨论】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度。
三、数据思维——数据驱动能力
1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑
四、创新思维——创造性输出能力
1. 创新不是瞎折腾
2. 创新不是耍小聪明
3. 创新是“有中生无”
4. 创新是发现更多可能性
5. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”
【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”
【小组讨论】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接，如何避免出现脱节问题。
课程回顾、总结、分享和行动
1. 结合企业的数字化建设目标，从运营、渠道、技术、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。
2. 从数字基因植入的角度，目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动和业务创新等方面，与数字巨头们存在哪些差距，应该如何改进？
3. 数字化转型是一个“科技+业务”双轮驱动的系统性工程，根据行业特性和岗位职责，有什么具体想法或者行动计划？
张世民