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    產業“數字化”升級之單點突破

    主講老師:曾濤 發布時間:2024-11-30

    一、 課程背景

    今天,產業界最重要的關鍵詞是“變革”! 

    競爭格局在變:近兩年巨頭們對各行業的強力滲透;

    政策在變:國家“看得見的手”深刻影響著行業的發展,如新能源汽車、房地產等;

    技術在變:以大數據、AI、互聯網、物聯網為代表的數字化變革已噴薄而出;

    商業模式也在變革,免費加廣告、O2O、共享XX、無人零售等新模式層出不窮……

    一切都在變革之中,“不變革是等死,變革是找死!?” 

    如何選擇正確的決策應對變革?“數字化驅動產業升級”越來越成為產業界共識。但哪怕是數字化信念最堅定的企業管理層和最優秀的數據團隊,依然面對復雜環境和海量數據而無從下手。雪上加霜的是費用不菲的數字化的建設成本和風險成本……

    我們真的需要一條“從零開始”的數字化升級方案。

    易精大數據決策法是這個“零”起點,與傳統決策方式相比:

    • 數字化收益預測面板讓決策精度和速度提升50%以上

    • 自動化競品分析庫幫助產品精準定型,縮短開發周期30%以上

    • 經營精算工具降低客服、售后、供應鏈等成本10%以上

    二、 課程收益

    掌握易精大數據決策三步法,按圖索驥,順藤摸瓜:

    • 數據決策思維:課程幫助非數據專業的企業高管快速入門易精大數據決策方法,學會投資盈利預測,精確制定決策。

    • 數據執行力:決策精準只是第一步,執行要靠團隊。幫助執行層骨干學會分析經營數據中的蛛絲馬跡,高效調整執行措施。

    • 數據驅動工具:數據驅動需要技術平臺的支持,“深度數據決策導圖”幫助團隊對業務做精細量化分解,及時衡量改進的效果,發現運營盲點。

    三、 課程特點

    • 實戰百分百

    做為新能源汽車大數據挖掘一線前鋒,曾濤老師具備程序員、架構師、CEO、創業教練和大數據分析師的豐富經歷,能同時與業務運營和技術研發崗位的朋友做深度實操互動。

    • 探索未知

    大數據挖掘技術算法本身不是智慧,智慧源于堅守“人”,即一線的經營者。曾濤老師將引導同學們用智慧去駕馭大數據和AI,每堂課都會有不同的現場決策結果,每堂課都不是單向傳授,而是一場充滿驚喜的探索之旅和智慧盛宴。

    • 獨創理論

    首創《易精大數據決策》理論,與流行的大數據課程不同,關注經營者在大數據時代的生存定位,闡述人與數據的競爭合作機制。課程以邏輯認知方法、客戶價值精算和數據決策導圖工具為三維驅動,實現團隊智慧數據化,完成精準決策和高效執行閉環。

    • 邏輯思維

    課程環環相扣,前后自成邏輯,嚴謹論證貫穿全程,引導同學主動思考,重構數據邏輯思維模式,全程無“尿點”。

    四、 講師介紹

    曾濤,資深大數據分析師和新能源汽車專家,首創《易精大數據決策法》理論及工具?,F任易開出行首席數據官兼首席技術官。

    清華能源互聯網研究院特邀大數據專家,北大縱橫商學院特聘講師,“第四屆清華創意創新創業大賽”創業導師和智能制造決賽評委,清華大數據產業聯合會(現更名“清數大數據產業聯盟”)2018個人理事。

    資深互聯網產品架構師,曾任新浪研發中心總監和郵箱事業部總經理。

    五、 項目經驗

    1.?。玻埃保改辏保苍轮两?,主持清華能源互聯網研究院的新能源汽車與動力電池大數據咨詢研究課題,為央企提供新能源汽車業務的投資決策大數據精算服務。

    2.?。玻埃保纺辏痹轮两?,主持建設新能源汽車分時租賃領域領先的人車樁三位一體大數據決策平臺。該平臺對消費者全生命周期數據挖掘和全工作崗位數據績效追蹤,創造了建成當年單車日收入提升74%,年總收入提升129%,公司人均效率提升35%的佳績。

    3.?。玻埃埃赌曛粒玻埃保赌辏瑒摻ū本┍畔⒓夹g有限公司,旗下作品四獲中國游戲最高獎“金翎獎“。

    4.?。保梗梗改曛粒玻埃埃赌辏涡吕搜邪l中心開發總監,主持搭建了新浪網新聞、郵箱和論壇等核心產品的開發及數據架構,為當年新浪新聞領先地位做出主要技術貢獻。后負責新浪郵箱事業部,任職期間推出了當年收費郵箱市場份額第一的新浪VIP郵箱。

    六、 課程模式

    • 中文教學

    • 課上面授+課下網絡

    • 分組互動

    七、 受眾對象

    • 決策層高管

    • 執行層骨干

    八、 時間安排

    1~2天

    九、 課程目錄

    • 唯一不變的只有變革

    • 海嘯:大數據和AI來了

    • 產業升級中的數字進化

    • 人工智能優勢和劣勢

    • 人與AI的認知融合即數據思維

    • 從形式邏輯到機器學習

    • 不確定性未來的應對

    • 大數據思維養成

    • 數據挖掘模式的逆向思維

    • 不以贏利為目的的企業數據分析是“耍流氓”

    • 財務數據挖掘模型

    • 不以客戶滿意為目的的數據團隊是“自慰隊”

    • 稻盛大神的阿米巴實驗

    • 客戶價值精算

    • 人人都是數據分析師

    • 數據分析基礎:分解

    • 分解的邏輯和邊界

    • 有對比才有決策

    • 因果和相關

    • 外部大數據情景分析

    • 實戰案例

    • 大數據是巨頭獨享?

    • 深度數據決策導圖(DDDM)

    • 企業管理數據標準化

    • 車聯網應用案例

    • 數據驅動機制的優與難

    • 決策分權機制激發執行層活力

    • 現場出發,細節說話,以人為主,數據輔助

    • 人機分權競合

    • 數據驅動體制的試金石

    • 期待大數據決策同路人

    • 課堂互動

    • 易精決策模擬游戲

    • 各組總結發言

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