课程基本信息

课程名称：大数据时代企业数据的道与术

课程时间：2天

    在当今的商业世界中，提升大数据应用水平，企业借助大数据资源支持管理中各项决策已经是新常态的必需要求，通过企业经营数据分析、市场分析、客户数据分析等数据分析应用支撑科学决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的必由途径。在大数据时代，传统信息化思维指导下形成的不良数据局面，却大大制约了企业管理层有效利用这些数据分析成果来支持决策工作的有效性，传统企业信息化的思维和技术已经日益不能满足领先企业在市场竞争中突围制胜的需求，必须用相应的大数据思维重新审视如何用数据应用支撑企业的业务创新和转型变革，怎样利用新的数据分析的方法和工具，结合业务创新和组织变革的应用支撑点，深刻洞察现在业务的问题，并提出解决方法应用在企业业务流程创新和优化中，提高企业经营管理决策工作的效率和准确率，就成为企业决胜未来的核心和关键。而这正是如何提升大数据思维和数据分析应用水平以支撑企业各项创新和业务优化工作的核心价值所在，而同时，数据的质量是影响数据应用水平和价值的核心要素，数据治理工作是保障数据满足企业需求的关键举措，这方面要做些什么工作，如何做好这些工作，将直接影响到企业各种数据能否发挥应有的作用和价值。

教学大纲  

      说明：整个课程时间为二天，每天6个课时，每个课时约一个小时，基本按如下面列出的讲座教学大纲进行，互动时间根据学员课堂表现做出针对性挑战，原则上不少于课堂时间的30%。

第一部分：认识大数据时代的企业数据工作

第1单元：企业数据知识体系和概念辨析   

• 企业最关心的三大数据命题
• 有效学习企业数据三步曲
• 企业数据应用的中心思想
• 企业数据全生命周期的概念
• 信息管理、数据应用和数据治理的相关概念
• 企业数据体系知识架构总览图
• 如何有效学习和应用企业数据系列知识

第2单元：互联网大数据时代和企业数据工作  

•  互联网和大数据带来的时代变革
•   新时代给企业数据相关工作带来了什么新的挑战？
•   新时代给企业信息管理部门带来的新要求

沙盘互动环节

讲师组织学员进行课堂讨论，结合本职工作探讨：

• 当前本部门的工作职能和主要工作内容
• 当前工作中遇到的对企业数据相关问题和困惑

第3单元：企业信息化和商业智能发展回顾  

• 企业信息化发展历程回顾
• 介绍企业信息化发展阶段规律和各阶段特征，介绍目前业界对于数据应用水平的评价模型。
• 商业智能的产生背景和发展趋势、发展历程；
• 商业智能的解读? 商业智能应用的两种不同观点；
• 分析型数据和交易型数据的对比；
• 什么是数据仓库，数据仓库与商业智能概念上的联系与差异?

沙盘互动环节

讲师组织学员进行课堂讨论，结合本职工作探讨：

• 当前本企业数据应用水平和现状评估；
• 当前本企业数据应用相关问题和风险分析；
• 如何改进数据相关工作，推动业务创新和企业变革的思路

第4单元：数据如何支撑企业转型升级   

• 数据驱动(DT）和传统企业信息化(IT)的对比
•   数据支撑水平评估模型
•   大数据商业模式行之有效的建构方法
•   大数据制胜应用的金字塔模型和原理
•   数据支撑企业转型升级的原理

沙盘互动环节  

 讲师组织学员进行课堂讨论：结合本职工作探讨本企业的经营分析应用的数据内容和功能，迫使这些工作是如何支撑企业进行业务创新和推动变革

第5单元： 数据应用支撑业务需求分析  

•  数据应用和管理决策的关系
•   如何分析业务场景中数据支撑需求
•   如何分析管理场景中数据分析需求
•   有效的数据应用需求分析方法，与传统需求分析方法和的比较。
•   数据分析需求与信息系统建设思路

沙盘互动环节   

       讲师组织学员进行课堂讨论：结合本企业业务探讨数据应用需求，其中哪些需求已经和如何实现，哪些需要通过后续的信息系统建设来满足第一天总结第一天课程总结:学员与讲师就工作中的具体实际问题进行再沟通，学员反馈，根据情况一些课后的交流互动。

第三部分：企业数据应用和数据治理相关技术   

第6单元： 数据应用相关技术   

• 介绍现在业界主流的商业智能工具和数据分析解决方案；
• 从数据分析应用的全生命周期看待如何进行数据收集、数据准备工作
• 介绍各种数据查询、报表和多维分析技术；
• 介绍部分数据挖掘的应用；第7单元： 数据分析方法和应用场景探讨   数据多维分析操作和应用场景（包括旋转、钻取、分类、穿透、What-if分析等概念）；
• 介绍数据分析与业务创新和流程优化融合的方法；
• 数据分析应用场景案例分享和探讨。

沙盘互动环节  

   讲师组织学员进行课堂讨论：结合本企业的需求理解各种数据分析方法，分析业务工作中的经营数据分析场景，分析各种数据分析方法在本企业的适用场景

第8单元：企业数据治理的工作内容  

• 为什么要开展数据治理工作
• 数据全生命周期和数据治理相关工作（包括数据规划、数据架构管理、主数据管理、数据质量管理、元数据管理等相关概念）
• 数据标准化及其过程

第9单元：如何做好数据治理工作   

• 企业数据治理工作框架：策略、方法、管理框架、组织架构、制度建设、治理方法等经验和适用场景探讨
• 有效数据治理环境要素要求
• 数据治理实践案例分享

沙盘互动环节 

       讲师组织学员进行课堂讨论：交流本企业目前遇到的数据治理问题以及探讨有效推动数据治理工作的思路总结和互动课程总结:学员与讲师就工作中的具体实际问题进行再沟通，学员反馈，根据情况一些课后的交流互动。