课程背景：
数字化转型已经成为各行业高质量发展的有力抓手，为提升企业竞争力提供坚实支撑。
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。
随着“新基建”国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，将全面推动整个社会数字化进程，促使企业升级转型并探索新机遇。
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，如果固守过往的运营思路，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：2.5天，6小时/天
授课对象：企业管理层、研发、产品、运营、IT、市场、数字化相关部门骨干
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：企业数字化转型规划及实施路径
一、数字化是产业升级必经之路
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
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
【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
四、企业数字化转型顶层设计
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
【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
【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？
二、企业大数据开发治理和应用实践
一、数据驱动是实体行业的短板
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
【行动指南】大数据是手段，而不是目的；比大数据更重要的，数据意识。
二、大数据管理应用五个维度
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
三、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
2. 用户画像：客户心理及行为分析
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
5. 运营效率：智能化和精细化管理
6. 创新服务：客户个性化需求满足
四、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
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
五、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
第三单元：数字技术生态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
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
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
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
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. 自然语言处理、视觉感知训练
六、数字孪生：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
4. ChatGPT带来的颠覆与重构
【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
【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）
【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
四、跨界思维——跨学科知识能力
1. 挟用户数据重构市场空间
2. “跨界打劫”VS“降维打击”
3. 瓦解竞争对手的惯性生存条件
4. 跨界打劫的本质：场景转换与用户体验
五、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”
【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，探讨关于现阶段数字化转型的实施路径。
2. 从高质量发展的角度，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