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，对创新驱动的高度重视，对市场需求的深刻理解，对用户痛点的深入洞察，对产品体验的不懈追求，以及对业务场景的扩展和重构。进而形成与用户的强链接，重塑了人们的行为方式和企业的业务形态。
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：
课程时间：1天，6小时/天
授课对象：企业管理层、各部门业务骨干、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：大数据治理应用策略和实施路径
一、数字化是企业转型必经之路
1. 大数据的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2. 大数据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、大数据助力企业转型升级
1. 状态全面感知——全要素网络化协同
2. 数据全面融通——全流程数字化运营
3. 平台高效共享——多场景服务化延伸
4. 应用便捷灵活——跨领域个性化定制
5. 智能驱动业务——精细化管理提效能
【案例解析】华为财经体系数字化工具应用的启示
三、企业大数据治理面临的难点
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
【小组研讨】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，如何利用数字化工具进行优化？
四、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。
五、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】众安保险如何收割网购和差旅达人
3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达
4. 风险管控：数据监测与风险预警
【案例解析】“小包裹+大数据”引出10亿假烟案
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
六、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
七、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
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
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
八、大数据管理运营实践五步曲
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、方法论和数字化转型五步曲应用模型，目前在大数据治理的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：大数据技术生态体系和数字化应用场景
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. 图像识别、自然语言处理
【案例解析】ChatGPT带来的颠覆与重构
六、元宇宙：开启下一个时代
1. 从VR、AR到MR、XR
2. 现实与虚拟哪个更真实
3. 科技巨头们的集体入局
【案例解析】“智能+”终极版图：数字孪生世界
第三单元：基于用户画像的大数据营销和创新服务
一、什么是用户画像
1. 目标消费群体的DNA
2. 营销决策的重要依据
3. 满足用户场景化需求
4. 获得最佳的效果转化
【案例解析】今日头条、抖音快速崛起的算法加持
二、用户需求分析
1. 用户角色属性划分
2. 用户真伪需求甄别
3. 保持倾听，独立判断
4. 满足需求/洞察需求/创造需求
5. 刚性需求/弹性需求/隐性需求/伪需求
【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑
三、场景触发需求
1. 锁定用户、产品和场景
2. 实现三者之间自然连接
3. 完成全流程闭环管理
【案例解析】给纸箱装上拉链，一年卖6个亿
四、数据源建立
1. 用户数据
2. 行为数据
3. 消费数据
4. 商品数据
5. 客服数据
【案例解析】大数据“杀熟”、江小白、小罐茶
五、用户标签体系
1. 用户的基础信息
2. 用户的社会属性
3. 用户的行为偏好
4. 用户的心理特征
5. 用户的异常情况
6. 用户的使用特权
【实战分享】用户画像：先有鸡还是先有蛋？
六、用户画像建模方法及规则
1. 明确建模的目标和方向
2. 掌握业务关联性和逻辑
3. 必须结合实际应用场景
4. 根据数据反馈优化模型
【实战分享】某家电品牌运营模式转型策略
七、精准营销和渠道开拓
1. 需求梳理与行为分析
2. 产品和服务卖点提炼
3. 画像构建及应用场景
4. 渠道开发与精准引流
【实战分享】某品牌市场推广遭遇的困惑
课程回顾、总结、分享和行动
1. 结合企业大数据应用目标，从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段大数据开发治理的实施路径。
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. 大数据开发运营是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合自身行业特性和岗位职责，有什么具体的想法或者行动计划？
张世民