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黄辰

数字解码:商业分析BI赋能企业数字化经营

黄辰:数字化转型及智能化创新技术领军人
通信技术 智能制造 融资投资
常驻城市:武汉 课酬费用:面议

课程大纲

【课程背景】

各传统企业纷纷拥抱新一轮的数字化转型,利用新的商业模式、新的渠道、新的方法,不断将数字化技术与业务充分融合,在创新中求变,为消费者创造多、快、好、省的价值。在此过程中,科技的高速发展起了巨大的作用,接近无限的存储空间、强大的算力及机器学习能力,也给我们带来海量的数据,这也让我们重新审视商业智能的价值所在。目前行业的实际情况是:40%以上的企业还未开始在数据层面下功夫。大部分企业内部的数据整合还竖着一根根“烟囱”,“部门墙”现象严重,数据孤岛林立。作为部门的领导人,他们往往从不同的系统,不同的人得到不同的数据或者洞见。由此可得,若是想要从这些报告中做出判断,非常具有挑战性。随着商业环境的发展愈加快速,客户的需求变化更不容易被捕获。越来越多的企业下定决心打通企业的数据孤岛,打开“商业智能化”的大门。

本课程涵盖商业数据分析中常用方法,包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析,及其在Power BI和Tableau中的实现。其中,不仅涉及PowerBI和Tableau的工具特色及对比,还涉及数据分析的方法与思想。本课程指导企业的IT团队转变思维,从授人以鱼到授人以渔,致力提升业务用户的数据素养和数据分析能力,从数据中发现新的问题和新的商业机会点。同时,充分利用优秀的BI工具,通过交互可视化实现自助服务和敏捷交付,可以支持利用企业本身的数据进行专业分析,决策人员做出更加符合公司策略和利益的决策,从而使企业的战略及战术切实落地。

【课程收益】

提炼商业数据分析模板及其背后的思维逻辑,展示最佳实践内容,为实战提供“模板化”的公式及思维

不论从事IT工作、财务工作,还是企业的高管,都可以像商业分析师一样思考,挖掘商业数据背后的价值

深入浅出,从理论到实践,既给初学者提供学习的路径,也给进阶者带来思维的碰撞

逐个解疑,层层剖析,让商业智能数据分析实战变得生动、深刻,具有挑战性

贴近业务,以商业价值和商业数据为导向,快速迭代更新,推动企业实现“IT业务化,业务IT化”

【课程特色】

大局与细节兼顾,方法与案例互补,理论与实务结合,内部与外部并重

提供方法论,以及落地的组织设计和管理方法,实操性强

从一线实战中提炼出有生命力的洞见,并将先进的理念付诸实践

既有前瞻视野,又有丰富工具,更有翔实案例,为企业管理者提供具有借鉴意义的路线图和方法论

提供独到的视角,解读企业应该如何面对生命周期中重要的变革管理问题,实现核心业务的全方位进化

既有理论高度又有实践经验,坚持利他为先、利众为本的理念

案例丰富、逻辑清晰、洞察深刻、深入浅出、发人深思

【课程对象】

企业高层管理者:董事长、总裁、总经理、分管副总等

战略高层、战略规划、顶层设计负责人(CEO、CTO、CIO、CMO等)

各个条线的业务负责人和技术专家

产品开发与创新人员、服务方案制定者

市场营销策划、客户经理、产品经理等

创新业务的负责人,创新创业导师及实践者

【课程时间】6-12小时

【课程大纲】

一、数字化经营的难点分析

1、难点分析:为什么企业数字化经营无法带来价值?

2、价值视角:需求各异,众口难调

3、数据视角:纷繁复杂,负重前行

4、数据团队的关键价值:数据和价值之间的桥梁

二、价值视角

1、如何创造数据价值?

2、数据价值的场景连接

决策层

IT层

业务层

场景

3、场景出发点:决策者如何改善经营?

4、价值视角的典型场景

帮决策者提升信息收集的效率体验

帮决策者加强业务过程的精细化管理

用价值衡量驱动执行的不断改进

案例:

某医疗机构的自动化报表体系

中建钢构

5、决策层的价值衡量

基于“人”的视角

基于“事”的视角

三、数据视角

1、如何改善数据的质量?

2、当前企业数据质量存在的问题

案例:

某证券公司的数据质量案例

3、数据视角的成功经验:加强底层数据处理

4、数据视角的成功经验:加强中间模型的建立,提升数据深度

数据模型建立

业务模型建立

四、缩短数据和价值的距离

1、数据团队带领企业打赢数字化经营之战

定战术:IT部门的定位

建能力:培养链路上最重要的人(数据运营官的平台)

给武器:FineBI+FineReport(行业方案和企业管理平台)

多实战:思想碰撞+实际经验互换(面向“人术器”的完整服务体系)

案例:

某大型药企的数据人才蜕变

2、“人术器”完整的服务体系

器(工具)

器(方案)

人(服务)

术(交流平台)

五、综合案例:

1、电力业数据化经营(BI)解决方案

2、建筑业数据化经营(BI)解决方案

3、零售业数据化经营(BI)解决方案

4、能源化工数据化经营(BI)解决方案

5、物流业数据化经营(BI)解决方案

6、医疗行业数据化经营(BI)解决方案

7、医药行业数据化经营(BI)解决方案

8、银行数据化经营(BI)解决方案

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