张世民：大数据管理开发和运营能力提升

课程背景：

从IT到DT，大数据时代已经到来，很多企业运营模式却还停留在粗放状态，这是对数据资源的极大浪费。移动互联网高度普及，企业经营和人们日常几乎所有的行为，都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是核心竞争力。

过去十年里，互联网巨头们以摧枯拉朽之势渗透各行各业，速度之快、程度之深令人目不暇接。微信作为下游应用端，却影响了运营商原本处于产业链中的主导地位；中国银联花了二十年培养的刷卡习惯，在不到两年的时间里被移动支付取代；外卖平台终结了康师傅们的业绩增长，并催生出外卖小哥这一新的职业群体；滴滴不拥有一辆车却成为全国最大的出行服务平台；字节跳动旗下的今日头条和抖音，牢牢掌控了中国人的碎片化时间。各种新业态、新技术和新模式层出不穷，仿佛一切既有的商业格局都有可能被打破和重构。

究其根本，原因在于对数据资产的极致利用，对市场需求的深刻理解，对用户痛点的深入洞察，对业务场景的扩展和重构。进而重塑了人们的行为方式和企业经营形态。

随着5G、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的普及应用，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。作为企业相关岗位人员，如果固守过往的运营思路，不及时自我革新，植入数字基因，构建大数据治理体系，则唯有被时代抛弃。

课程收益：

• 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建大数据管理体系
• 结合企业战略和目标，将数据思维转化为可实施的解决方案
• 掌握大数据应用的实施路径，培养数据意识，提升业务效能
• 掌握数据开发流程，展开数据分析，发现背后的问题和机会
• 倒逼思维升级，植入数字基因，创新管理体系以及落地实践

课程时间：1天，6小时/天

授课对象：企业管理层、各部门骨干、数字化相关岗位人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一单元：企业大数据管理运营体系构建

一、大数据是企业数字化建设的底座

1. 大数据的内涵、要素、价值

2. 大数据特性解析、开发应用流程

3. 大数据时代企业生存之道——保持危机感

【案例解析】消费互联网VS工业互联网

二、数字化的三个基本特征

1. 业务数据化——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、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

【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤

【小组研讨】如何完善数据埋点，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。

四、大数据运营体系和应用方向

1. 产品研发：数据反馈与产品定义

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

2. 用户画像：客户心理及行为分析

【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的算法加持

3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达

【案例解析】大数据“杀熟”、江小白、小罐茶

4. 风险管控：数据监测与风险预警

【案例解析】上海外滩踩踏事件的反思和启示

5. 运营效率：智能化和精细化管理

【案例解析】亚朵酒店如何做到全面升级“安心工程”

6. 创新服务：客户个性化需求满足

【案例解析】国网电力大数据在银行征信体系中的应用

第二单元：大数据开发应用策略和实施路径

一、大数据管理与开发流程

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

【实战分享】某移动医疗平台数据治理解析

二、大数据分析挖掘方法和要点

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

三、大数据管理运营实施路径（应用模型）

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】门店暴增，某消费品牌大数据思维和颠覆式创新

【小组研讨】结合案例阐述的知识点、方法论和应用模型，目前在大数据管理应用的顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？

课程回顾、总结和分享