課程背景：

大數據智能時代，對我們的技術發展、商業和社會都會產生重大的影響。大數據和機器智能首先會徹底改變未來的商業模式，很多傳統的行業都將采用智能技術實現升級換代并創新出新的產品及商業流程，同時也將重構原有的商業格局。大數據和機器智能對于未來社會的影響是全方位的。

由于數據的不可見性，學員在學習掌握大數據時，時常落入認知的誤區；同時對于大數據價值挖掘的過程常常會受到商業大數據產品的影響；數據的價值往往體現在商業應用過程中，對于非大數據技術專業的人員時常感到力不從心；本課程正是為擁有這些煩惱的學員而準備。

本課程基于大數據價值創新的視角，從時代背景、基本含義、技術體系入手，摒棄社會上流行的各類帶有商業目的的內容，從大數據本質出發，通過大量豐富案例作證，并在課堂上用行動學習等方式，讓學員掌握相關大數據這一國家新興戰略科技體系的原理、應用，及能夠初步掌握構建基于大數據體系之上的智能商業框架與邏輯體系，對非專業技術人員，能夠聽得明、學得會、用得好。從此為學員打開數據智能世界的大門，為進一步深度學習大數據、人工智能各領域的應用與創新打下堅實在基礎。

課程收益：

● 了解大數據的演變過程及基本面問題，從數據的本質到商業本質；

● 了解大數據在工具、思維和文化上對商業應用帶來的沖擊；

● 掌握大數據思維的基本邏輯與規律，提升運行大數據進行業務創新的思維能力；

● 掌握運用大數據進行商業模式創新的方法論，熟悉數據建模的方法與流程

● 掌握基于大數據價值實現的方法論，并學習運行該方法體系建設具體To G\To B業務；

● 掌握數據資產化體系與策略和大數據體系中各類技術；

● 熟悉基于大數據在智慧城市、智能制造領域的創新變革之法。

課程時間：2天，6小時/天

課程對象：

● 企業高級管理人員，總經理、總工程師、副總經理等；

● 正在進行智能制造改造、智慧城市的項目建設管理人員；

● 從事以大數據技術、人工智能技術升級產業鏈的高級工程技術人員；

● 渴望掌握新興技術價值落地的企業中層以上管理人員及工程師；

● 高校MBA、EMBA、DBA專業研究生；

● 地方政府中、高級管理干部及相關領域公務員；

● 國家“十四五”規劃中智能制造及戰略新興產業中相關人士。

課程方式：案例分析+小組研討+實操演練+學員思考

課程風格：

源于實戰：以客戶需求驅動的咨詢引導型培訓，以最前沿科技和典型案例演練啟迪學員；

邏輯性強：理論、實踐、研究成果高度結合，用通俗易懂的語言使各類學員聽懂并掌握；

深入淺出：現場教學既幽默風趣又富有哲理，結合研究成果和實踐經驗進行現身說法；

價值度高：課程內容經過市場實戰打磨，是學員由外行變成內行的知識利器；

方法論新：經過專門面向非專業人士設計,專業知識+刻意練習+行動學習+問題改善工作坊,對不同學員的訴求一律耐心互動，并能夠為大客戶實現授課與顧問、工程服務相結合。

課程大綱

導入：現在是大數據時代，現在是人工智能時代

案例：從生活、娛樂、購物、教育及醫療五方面分析展示社會的變化

研討：（GP-分組對抗記分點）感受智能化，討論社會中哪些應用或名詞是和大數據緊密相關？

備注：GP-為短時時間討論，一般不超過5分鐘，LGP為長時間討論，一般在5-20分鐘；GP活動將根據現場情況發起或不發起，非固定活動。LGP同。

第一講：大數據時代的特征

一、從互聯網到大數據時代的演變過程

1. 從互聯網、Web2.0、移動互聯網看人類在線化過程

2. 人類在線化過程與行為數據的關系

案例分析：以商業購物場景為例，分析人類活動的在線變化及其產生的行為數據

小組研討：（GP）分組設計其他場景,延伸到物聯傳感網，并總結

3. 大數據的來源與全球數據增長趨勢

4. 5G的戰略地位與價值

5. 大數據的兩個重要特征

6. 大數據價值的現狀

二、國際與國內對大數據的認識與現狀

1. 全球對大數據的認知與共識

2. 中國：大數據上升到國家戰略

3. 數據資產化的6種主要業務模式

小組研討：（GP）找出我們生活中常見的大數據業務，分組匯總回答

第二講：大數據的科學本質與大數據技術

一、大數據的科學本質

1. 大數據的三種定義與含義辨析

2. 大數據的4V特征

3. 大數據VS小數據

小組研討：（GP）大數據中的大與小的哲學邏輯，分組答題

二、大數據的技術初探

1. 大數據技術發展歷程

案例分析：Google成長的煩惱

學員思考：數據技術與創新能力之間的關系

2. 大數據技術發展面臨的機遇與挑戰

案例分析：某省聯通接入數據及性能

3. Daas數據即服務的架構與邏輯

案例分析：商用電信服務大數據系統目前發展狀態與技術指標

三、大數據處理流程與行業應用

1. 大數據處理流程

實操演練：（LGP）依據分組選擇一個企業或行業，按照流程具象化

2. 大數據行業應用矩陣分析

實操演練：（LGP）依據自己企業所在行業，初步分析

3. 研究應用大數據的意義

第三講：運用大數據思維進行創新

一、大數據的價值創新點與洞察力

1. 大數據價值創新點

2. 認知洞察力

3. 三元空間模型解析

研討：如何建構你的數據空間思維

二、大數據洞察與大數據思維訓練

1. 大數據洞察基本原理模型

2. 大數據思維三大基本定律

小組研討：（GP）大數據中的大與小的哲學邏輯

3. 大數據價值創造過程

三、大數據業務服務流程

1. 數據的演進過程

2. 大數據分析與傳統數據分析的比較

案例分析：以BI系統為例比較分析，掌握大數據分析的特征

小組研討：（GP）一辯真假：兩套解決方案一辯真假

3. 大數據業務服務參考框架

4. 基于業務價值鏈識別大數據應用場景和價值創造點

研討：企業營銷策劃的中大數據價值邏輯分析與訓練

第四講：大數據平臺與技術體系

一、大數據平臺總體技術架構

1. 數據采集與網絡爬蟲

2. 大規模分布式存儲與計算的大數據云平臺

3. 云計算與數據平臺

4. 數據清洗與數據質量管理

二、打造行業大數據平臺

1. 行業大數據平臺的構建過程

2. 不同行業的數據平臺差異

3. 基于大數據平臺的構建數據資產運營

實操演練：（LGP）依據現場給出的場景內容,進行初步調查分析

第五講：挖掘大數據價值的行業與應用

一、利用大數據打造“城市大腦”

1. 大數據頂層設計邏輯與方法

2. 基于大數據的商業/產業模式規劃

3. 大數據應用場景規劃與設計

4. 智能化社會中的“城市大腦”

5. 我國新型智慧城市的現狀與問題

6. 新型智慧城市建設核心技術及頂層設計

7. 城市洞察力的形成——打造政府與產業的“智慧大腦”

8. 城市大數據的價值實現

案例分析：某地級城市運營中心建設

二、利用大數據打造“企業大腦”

1. 數據科學方法概論

2. 機器學習與深度學習框架

案例分析：以機器視覺為例分析深度學習發展現狀

3. 傳統數據分析與大數據挖掘流程比較

4. 大數據模型開發過程

5. 數據建模（科學）服務模式

6. 智能制造背景下的“企業大腦”

7. 從信息化工廠到智能化工廠的頂層設計

8. 企業大數據的價值實現

1）制造業設備管理

案例分析：（LGP）行動學習，某著名制造集團的全生命周期設備監測與管理

2）大數據營銷之用戶畫像

案例分析：（LGP）行動學習，某著名科技企業的“商業人”畫像及應用

結束語：老師的一些創新經驗總結與祝福