数据分析企业内训
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数字化时代的IT管理新思维
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万物互联
数据为王
数据管理的基本概念
数据管理的主要体系
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本课程内容丰富，涵盖运营仪表盘、Office基本功能、市场分析与管理、市场推广活动、门店销售管理以及销售与采购团队的建立等多个专题。通过系统化的学习，学员将掌握数据分析、市场细分、客户行为识别等实用技能，提升业务决策能力。案例分
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【课题背景】
数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入，越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用，但如何对如此诸多的数据做好数据分析，能够支撑业务和管理，就要研究数据分析的思维和方法，从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。
【参与人员】
本课程适宜于：全体成员
【学员收获】
1. 了解数据分析的价值及应用
2. 掌握数据分析的整个流程
3. 掌握数据分析的方法
4. 学会借助工具呈现可视化数据分析报告
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、外部数据做决策，内部数据提效率（1小时）
1. 数据分析是做什么的？——判断
2. 数字化时代数据的4V特征
3. 数据分析的价值应用
（1）外部数据做决策：发现大战略、新商机、创新业务
（2）内部数据做优化：对现有的业务、管理展开提效降本
【案例】雀巢咖啡全球市场基于大数据调整产品分布
5.数据分析驱动业务提效降本的原理——数据分析
4. 数据分析三个核心要素
（1）定义业务问题，掌握业务建模的能力
（2）掌握数据分析的流程方法
（3）掌握数据分析工具的应用
二、数据分析的流程（2小时）
1. 定义问题
（1）定义问题
（2）制定评价体系
2. 定义业务模型
（1）业务模型
（2）模型与指标
（3）模型指标的优化
3. 数据收集
（1）通过各系统下载
（2）通过自制表单收集
4. 数据处理
（1）数据处理的内容
l 数据清洗
l 去重复
l 查补缺
l 检查数据准确性
（2）数据统计
【应用】借助EXCEL完成数据的清晰和补充
5. 数据可视化
l 对比分析：柱形图
l 结构分析：饼状图
l 趋势预测分析：折线图+柱形图
【案例】Excel、BI报表、数据驾驶舱、集控平台
6. 数据分析
l 偏差分析
l 趋势预测：回归分析与MVP法
l 归因分析：A/B对照法、梯度下降法、逻辑树法
l 最佳分析
【案例】大数据预测某款单品的市场总量
7. 撰写数据分析报告
（1）背景介绍和问题描述
（2）定义问题，并进行相关性分析
（3）数据分析报告的呈现
（4）提出下一步行动计划
三、数据分析的应用（3小时）
（一）产销存分析与销售预测分析
1.生产数据分析
（1）采购金额分析
（2）供应商结构分析
（3）物料采购分析
2.销售数据分析
（1）区域分析
（2）产品结构分析
（3）渠道结构分析
（4）客户分层结构分析
（5）终端销售分析
（6）销售预测
3.库存分析
（1）直销品分析
（2）存货周转分析
（3）毛利率分析
【案例】某女鞋品牌产销存分析
（二）经营归因分析
1. 经营归因分析的核心指导思想
2. 销售目标分解与指标标准制定
（1）渠道模型：S=Σs(1~n)，适用于全国网点、代理、分公司、办事处类型
（2）流量模型（漏斗模型）：S=UV（流量）*CVR（转化率）*P(客单价），适用于线上渠道运营。
（3）增长黑客（AARRR）：S=N*P=S1（新客户）+S（老客户）+S3(老带新）
（包括了：漏斗模型+RFM模型+裂变模型）
（4）分布模型：S=n*s(标准经营单位），适用于自营销售终端（含线上）的类型
3. 数据获取
4. 借助BI报表完成相关数据的可视化
5. 采用对比分析发现异常因子
6. 借助假设检验法、A/B对照法、单因子变量法等确定影响业绩的因素
7. 精益、优化每个因子
【案例】某户外企业的经营业绩分析
（三）产品定价分析
1.产品定价分析的目标是制定有竞争力的价格和最大的利润率
2.基于竞争的外部数据获取
3.基于利润率的销量-价格对照统计数据
4.基于市场占有率的产品定价分析
5.基于利润率的产品定价分析
【案例】某家电产品定价分析
（四）价值链分析法
1.基本活动分析:研发-采购-生产-配送-市场-销售-服务
2.辅助性活动分析:研发、人力、基础建设
3.分析相关的成本动因
4.发展出比竞争对手更佳的竞争优势
【案例】3C领域价值链分析
（五）市场投入分析
1.市场投入分析要解决的问题
2.数据获取
3.ROI，市场投入分析的主要分析模型
4.制定标准，结算投入数据，得出结论
【案例】某护肤品牌区域市场投入分析
（六）订单分析
1.订单分析可以破解的场景问题
2.数据处理
3.数据统计与分析
4.形成判断
（七）用户分析
1.用于产品研发创新的方法
2.用于精准产品推广的方法
3.用于用户精细化运营的分析方法（RFM和用户画像）
【案例】瑞幸咖啡的精细化营销
【课程背景】
电商平台的数据分析，可以有效帮助电商平台运营者发现业务运营中的问题，支撑其运营决策和优化运营策略。本次课程内容主要基于中建电商现有的业务做数据分析，帮助运营人员和商务人员更有效展开运营工作。
【课程对象】平台产品运营、供应商管理等
【课程收获】
1. 了解垂类电商整体经营模型架构
2. 掌握对当下主营业务展开数据分析的方法
3. 能够就分析结果提出改善型对策
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、垂类电商的盈利模式分析
1. 垂类电商的价值：供需匹配
2. 垂类电商的竞争力：匹配效率与用户体验
3. 垂类电商的盈利点：付费会员、交易佣金、广告费、活动报名费、金融服务、saas赋能工具等
【案例】中服网、找钢网、鞋材网等盈利模式分析
二、垂类电商平台产品发展阶段
1. 功能性产品：解决基础信息发布、支付交易和功能性呈现
2. 运营型产品：破解用户增长问题及利润产生
3. 策略型产品：核心解决风险控制、算法匹配，拉升用户体验
【案例】电信翼支付、中服网、GO2等垂类电商平台的发展历程
三、构建基于平台GMV的数据分析模型
1. 业务战略分析：S（平台）=Σs(1~n），整个平台业绩=各业务业绩之和
（1）业务生命周期理论
（2）业务战略理论
（3）业务数据分析
【案例】滴滴业务战略分析
2. 产品结构分析：S（业务）=Σs(1~n），n=产品
（1）某业务线的GMV=付费会员+交易佣金+广告收益+...
（2）产品战略与产品结构
（3）产品结构分析
【案例】某电商平台的产品结构分析
3. 用户价值分析：S（产品）=n*p，n=用户数，p=用户价值
（1）用户增长模型：AARRR模型
（2）用户生命周期理论
（3）目标制定与分解
（4）用户结构分析：
l 新老用户占比分析
l 用户等级分析
l RFM分析
（5）用户Arpu值分析
【案例】某母婴类平台的用户运营数据分析
4. 流量转化率分析：n（用户数）=uv*cvr，uv=平台流量，cvr=转化率
（1）电商平台流量来源渠道分析
（2）各渠道来源的转化率分析
（3）单品流量转化率分析
【案例】某社区团购平台的流量、转化率分析
四、数据分析的流程与方法
1. 明确逐层分解的业务模型
2. 取数：从报表和系统中获取相关数值
3. 做好数据治理和数据清洗
4. 完成基本的对比分析、预测分析
5. 绘制可视化报表
6. 解读报表，实现数据价值的挖掘
【演绎】如何借助BI报表，完成数据分析和数据报表的制作
五、数据分析后常见的问题对策
1. 业务战略问题：优化业务结构
2. 产品规划问题：优化产品结构、优化单品
3. 用户结构问题：优化用户结构，实现拉新和老客户维护的闭环运营
4. 用户增长问题：强化流量运营和销售转化策略
5. 存量用户问题：设计用户等级、权益和策划场景化内容等
【案例】某电商平台基于数据分析，如何优化整体电商平台的运营
【课程背景】
在当今的信息时代，非结构化数据如文本、图像、视频和音频等占据了数据总量的大部分。这些数据因其格式多样和内容复杂，难以用传统的数据库和分析工具处理。非结构化数据分析课程旨在教授如何有效地收集、处理和分析这些数据，以提取有价值的信息和洞察，支持决策制定和业务增长。
【课程收获】
1. 理解非结构化数据的特性和在现代业务中的重要性。
2. 掌握非结构化数据收集、存储和管理流程、方法。
3. 学习如何使用先进的技术和工具进行非结构化数据清洗和转换。
【课程时长】1天（6h）
【课程大纲】
1. 非结构化数据的特点
1.1多样性：包括文本、图像、视频、音频等多种格式。
1.2大量性：数据量巨大，增长速度快。
1.3复杂性：数据格式和内容复杂，难以用统一的标准来管理。
2. 非结构化数据管理及目标
2.1数据整合：将分散在不同位置的非结构化数据集中管理。
2.2数据访问：提供便捷的数据检索和访问机制。
2.3数据安全：保护数据不被未授权访问和泄露。
2.4数据治理：确保数据的合规性和质量。
2.5数据价值挖掘：通过分析技术从数据中提取有价值的信息。
3. 管理流程与技术工具
3.1 数据采集
l 收集来自不同来源的非结构化数据。
l 技术工具：使用数据集成工具和APIs来自动化数据采集过程。
3.2 数据存储
l 选择合适的存储解决方案，如对象存储系统。
l 技术工具：使用对象存储系统来存储，确保数据的可扩展性和持久性。
3.3 数据分类与索引
l 对数据进行分类，以便于管理和检索。
l 技术工具：利用机器学习算法，使用全文搜索引擎创建数据索引，提高检索效率。
3.4 数据安全
l 实施加密、访问控制等安全措施。
l 技术工具：部署数据加密工具和访问管理平台，确保数据传输和存储的安全。
3.5 数据治理
l 制定数据管理政策，包括数据质量、元数据管理等。
l 技术工具：使用数据治理软件来帮助管理数据的生命周期和合规性，自动化元数据的收集和维护。
3.6 数据分析
l 使用数据分析工具和技术提取洞察。
l 技术工具：应用机器学习和人工智能技术，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉，来分析文本、图像和视频数据。
3.7 数据维护
l 定期清理和维护数据，确保数据的可用性和完整性。
l 技术工具：使用自动化脚本和数据管理工具来清理无用数据，维护数据的整洁和一致性。
4. 最佳实践
l 明确数据所有权：确定谁负责数据的管理和维护。
l 实施数据分类和元数据管理：提高数据的可检索性和可管理性。
l 定期进行数据审计：确保数据的合规性和安全性。
l 采用自动化工具：减少手动操作，提高效率和准确性。
l 持续监控和优化：根据业务需求和技术发展调整管理策略。
【课程背景】
随着大数据的崛起，企业数据平台架构成为企业竞争力的关键。为满足企业对高效、稳定数据平台的需求，培养专业人才，《企业数据平台架构解析》课程应运而生。
【课程收获】
* 掌握数据平台架构的核心知识
* 提升解决实际问题的能力
* 增强跨部门协作与沟通能力
* 培养创新思维与前瞻意识
【课程对象】数据产品人群
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、什么是企业数据平台
1. 定义企业数据平台
2. 企业数据平台与传统数据仓库、数据中台的区别和联系
3. 企业数据平台的核心功能和特点
二、为什么需要企业数据平台
企业需要企业数据平台的原因主要有四点：
1. 数字化转型：确保数据在不同场景、组织和产业间的互通。
2. 数据治理：随着数据量增长，数据平台有效管理数据，保障数据质量、合规性和安全性。
3. 数据挖掘与AI建模：数据平台为数据挖掘和AI建模提供丰富数据源，支持智能化决策。
4. 竞争力与产业融合：数据平台增强企业竞争力，促进与产业链伙伴的数据共享和协同。
三、企业数据平台架构概览
1.数据平台架构体系
(1) 数据采集层：包括数据源、数据接入方式等。
(2) 数据存储层：包括分布式存储、数据湖、数据仓库等。
(3) 数据处理层：包括批处理、流处理、图计算等。
(4) 数据分析层：包括数据查询、数据挖掘、机器学习等。
(5) 数据服务层：包括API接口、可视化工具、数据产品等。
2.数据采集层
（1）数据源识别与接入
* 确定数据采集的源头
* 多种数据源接入方式的支持与适配
（2）数据抽取与集成
* 数据抽取技术与策略
* 数据清洗与格式化
（3）数据安全与隐私保护
* 数据加密与传输安全
* 隐私保护技术与策略
3.数据存储层
（1）存储方案选择
* 关系型数据库
* 非关系型数据库
* 分布式存储系统
（2）数据存储优化
* 数据分区与分片
* 数据压缩与索引
（3）数据备份与恢复
* 备份策略与周期
* 数据恢复流程与演练
4.数据处理层
（1）数据预处理
* 数据清洗与去重
* 数据转换与标准化
（2）数据计算与挖掘
* 批处理与实时计算
* 数据挖掘算法与模型
（3）数据质量监控
* 数据完整性校验
* 数据准确性评估
5数据分析层
（1）数据分析工具与平台
* 数据可视化工具
* 高级数据分析与建模平台
（2）数据分析方法
* 描述性分析
* 预测性分析
* 探索性分析
（3）数据洞察与价值提取
* 业务问题分析与解决
* 数据驱动的决策支持
6.数据服务层
（1）数据API与服务接口
* RESTful API
* 数据服务接口定义与规范
（2）数据安全与访问控制
* 数据权限管理
* 数据访问审计与监控
（3）数据服务性能优化
* 负载均衡与容灾
* 服务性能监控与调优
四、企业数据平台架构的组件关系
1. 各层次之间的数据流与依赖关系
2. 组件间的交互与协同工作
3. 数据安全、隐私保护与数据治理的重要性
【课程背景】
《数字中国建设整体布局规划》的出台，明确了中长期我国数字中国建设的方向和重要工作，尤其对数字基础设施和数字资产，数字技术与其他领域的深度融合等多方位做出了深度的阐述。可以说本次的《规划》对未来长期的数字中国建设有着强有力的指导意义，是每一家企业都应该要明确的。
【课程收获】
1. 了解数字中国的概念、内涵和布局
2. 了解数据二十条的相关政策举措
【课程对象】全员
【课程时长】6小时
【课程大纲】
一．数字中国的内涵与布局
1. 《数字中国建设整体布局规划》诞生的背景
2. 《规划》内容解读
（1）中长期规划：2035年，数字中国建设取得重大成就
（2）“2522”整体框架解读
l 一是夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”
l 二是推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合
l 三是强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”
l 四是优化数字化发展国内和国际“两个环境”
（3）规划整体体系的要求：整体布局、系统推进、全面赋能
3. 《规划》落地实施的要求
（1）坚持改革创新，主动适应数字化发展规律
（2）破除制约数字生产力释放的体制机制障碍
（3）坚持系统推进，强化数字中国建设的整体性、系统性、协同性、持续性
（4）坚持安全发展、统筹发展和安全，做到发展和安全协调一致，齐头并进
（5）坚持开放合作，着眼高水平对外开放开展数字领域国际交流合作
二．解读数据二十条
1. 从经济学角度发展看数据成为经济发展的核心驱动要素
2. 数据基础制度对发挥数据要素方面的价值
3. 《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的背景
4. “数据二十条”发布会给市场带来什么样的影响
5. 国家数据局的职责
6. “数据二十条”数据基础制度包括了哪些？
（1）数据产权
（2）数据流通
（3）数据交易
（4）数据使用
（5）数据分配
（6）数据治理
（7）数据安全
7. 数据基础制度建设的目标及路径
（1）建设的三个前提：维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密
（2）工作原则：促进形成与数据生产力相适应的新型生产关系
（3）创新的标准：是否解放生产力
（4）目标：
l 增强数据的可用、可信、可流通、可追溯
l 实现数据流通全过程动态管理
8. 数据产权、数据交易与啥数据要素收益分配
【课题背景】
数据发生价值的前提是数据自身本身的真实性、可靠性，即数据本身有价值。我们把数据自身如何产生价值性的过程，成为数据治理。一般通常包括了定义数据、数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合、数据分析等全流程。在整个过程中，一切数据的动作都受到业务的约束，如何定义主数据、采集哪些数据、如何封装数据等整体来看都与业务有关。
本节课，将在系统性分析数据治理内容的基础上，聚焦主数据管理，站在数据和业务两个视角帮助学员如何做好协同性认知，提升主数据管理维护的效率。
【参与人员】
本课程适宜于：数据部门和业务部门
【学员收获】
1. 了解数据治理的价值、流程和内容
2. 了解主数据的价值、管理的流程
3. 理解数据管理与业务之间的关系
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系
1. 数字化转型核心是依托数据分析来实现科学决策，从而提效降本
2. 数据分析的前提是数据治理
3. 数据治理首要工作是主数据管理
二、数据治理的价值、流程和内容
4. 数据发挥价值的前期是数据本身得有价值
5. 如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确
6. 数据治理的内涵
7. 数据治理的流程
（1）明确业务数字化转型的模块
（2）定义主数据：对应业务模块明确业务判断的模型指标
（3）实现数据采集与数据清洗
（4）数据资产管理
（5）数据安全
（6）完成对数据治理的评估
三、主数据的价值和管理的流程
1. 回溯日常工作中数据使用的常见问题
（1）数据混乱、质量差
（2）系统使用效率低
（3）及时性差
（4）统计口径不一致
（5）找数据完全对不上号
2. 为什么我们现在到了不得不去管理维护主数据的时间了？——系统太多了
3. 重新定义主数据
（1）主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项
（2）对主数据的要求——唯一、稳定、准确
（3）主数据的特点——权威性、全局性、共享性、扩展性、关键性、稳定性、跨部门、跨系统、跨技术、跨主题
4. 主数据管理初步认知
（1）什么叫主数据管理
（2）做好主数据管理的意义：业务协同、便于展开数据治理工作、数字化转型的需求
（3）主数据管理的目标——提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源，以支持业务
（4）包括的内容：治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践
（5）主数据管理不仅仅是技术问题，需要业务对整个运营模型、流程进行提炼
（6）主数据维护是个动态的过程，包括了创建和维护，随着业务变化要更新、扩展。
5. 主数据与其他数据之间的关系
（1）交易数据
（2）元数据
（3）参照数据
（4）分析数据
6. 如何做好主数据管理
（1）主数据管理的主要流程：
l 立数据：关键主数据的管理制度化、数据标准化
l 通数据：依托统一的数据标准，和对接规范，实现各系统间实现数据互联互通
l 挖价值：用于业务部门实践应用
（2）实施的关键要点
l 管理问题：主数据是超越业务、管理的一把手工程
l 持续性认知：是个持续性、长期性、不断优化的过程
l 靠企业自身：企业自身需要具备强的数据思维，全员都需要
l IT技术增强：增强IT架构的灵活性，能够适应后期的不断扩展性
l 需要赋予数据部门一定的权利和资源
【案例】存量数据的迁移、清理-数据多（7个核心系统）、月结时间点-协同性认知（0点到2点之间）
四、数据治理与业务之间的关系
1. 立数据：要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程
2. 通数据：需要业务部门配合，完成数据的整理、清晰和导入工作
3. 挖数据：基于业务变革转型，即时反馈，对主数据展开维护、不断优化
4. 整体认知：业务是数据的来源，一切都源自于业务如何定义数据
【课程导读】
本课程将为学员呈现出系统化的大数据知识体系，以大数据管理的概念和最终的价值意义出发，重点围绕方法论，分别从数据管理理念、数据管理体系、数据管理的模型、方法论来逐次展开，帮助学员搭建系统性知识体系，赋能日常业务运营。
【课程收获】
1. 理解数据管理的目的和意义
2. 了解数据管理的方法论
3. 了解大数据在各行各业中的应用
【课程时长】2-3天
【课程大纲】
一．定义大数据
1. 大数据概念
1.1 大数据的定义
1.2 大数据的产生与发展
1.3 大数据的特征
1.4 大数据、数据和数字化之间的区别与联系
2. 大数据的价值
2.1 大数据的价值
2.2 企业数字化转型与大数据之间的关系
2.2.1企业数字化转型的目的是提效降本
2.2.2数据分析是提效降本的手段
2.2.3数据价值化是数据分析的基础
2.3 数据资产的形成
2.4 大数据资产评估
2.3.1评估原则：可计量的资产
2.3.2评估方法：成本法、收益法、市场法
2.3.3其他方法：专家评价、剩余经济寿命法
3. 大数据价值的形成过程——数据管理
二．数据管理的方法论
1. 数据管理概念
1.1 管理
1.2 管理与治理
1.3 数据管理与数据治理
2. 数据管理，是数据价值形成的方法论
2.1 数据管理理念
2.2 围绕数据资产化展开的数据生命周期价值化管理体系
2.3 数据管理、数据治理、数据资产化、数据要素化区别与联系
3. 数据管理的框架体系
3.1 基础设施层：云、网、端
3.2 技术逻辑层：从数据采集-数据传输-数据存储-数据集成-数据管理-数据资产化-数据挖掘-数据安全-数据资产服务
3.3 数据功能层：数据可视化、数据分析、数据资产服务、数据交易市场、数据资产入表
3.4 数据应用层：行业应用、场景应用
4. 基础设施层
4.1 强大的数据存储要求
4.2 更强的传输能力
4.3 边缘计算、超算、智算、量子计算的支撑
4.4 面向AI大模型数据训练的智算技术
4.5 通过数据治理提升数据供给质量
4.6 数据流通与算力协同
5. 技术逻辑层
5.1 数据采集、传输与处理
5.2 数据集成与数据管理
5.3 数据资产化
5.3.1 数据资产确权
5.3.2 数据资产封装
5.3.3 数据资产定价
5.3.4 数据资产交易
5.4 数据挖掘
5.5 数据安全与隐私计算
5.5.1 数据安全与安全治理
5.5.2 数据资产梳理
5.5.3 隐私计算
5.5.3.1 隐私计算定义与概念
5.5.3.2 系统设计理论与架构
5.5.3.3 技术原理
5.5.3.4 应用场景
5.6 数据资产服务
6. 数据功能层
6.1 企业内部
6.1.1 数据可视化+数据分析
6.1.2 大数据平台+数据中台+数据治理+API
6.1.3 数据资产入表
6.1.3.1数据资产入表的概念
6.1.3.2数据资产入表的流程
6.1.3.3数据资产入表的相关标准
6.2 企业外部（跨行业、跨区域、跨领域）：可信数据空间与数据资产交易
6.2.1 可信数据空间
6.2.1.1 可信数据空间概念解析
6.2.1.2 技术框架
6.2.1.3 可信数据空间法规与标准
6.2.1.4 商业闭环与应用场景
6.2.1.5 安全与信任保障
6.2.1.6 关键举措
6.2.2 信任源
6.2.2.1 基于区块链联盟链的数据资产交易
6.2.2.2 基于国家数据交易平台的数据资产交易
6.2.2.3 基于数据资产交易所的数据资产交易
6.2.2.4 第三方数据交易平台
6.2.3 数据API
6.2.4 联盟体数据资产交易（会员制、直接交易、API、资源互换等）
6.2.5 基于分布区区块链的数据交易
6.2.6 数联网（DSSN）
6.2.6.1 数联网的概念
6.2.6.2 数联网的技术架构与核心功能
6.2.6.3 数联网的应用场景
7. 数据应用层
7.1 场景应用：数据建模、数据分析、优化决策
7.2 行业应用：
7.2.1 社会：公检法、医疗、教育、交通、文化、水、能源、天然气等
7.2.2 制造业：矿山、电厂、汽车、建筑、重工业、轻工业
7.2.3 零售服务业：物流、金融、零售、服务
7.2.4 农业：农业、农村
8. 数据管理的实施路径及保障体系
8.1实施路径
8.1.1业务数据化
8.1.2数据资源化
8.1.3数据资产化（产品化）
8.1.4数据资本化（要素化）
8.2具体流程
8.2.1数据确权与合规管理
8.2.2数据安全管理体系
8.2.3数据资源会计核算
8.2.4数据资产列示与纰漏
8.2.5入表后的定期重估审视
8.3具体步骤
8.3.1数据生产采集
8.3.2数据确权与合规管理
8.3.3数据治理：质量控制、数据标准化和数据分类分级管理。
8.3.4数据估值与定价
8.3.5数据封装计量：对数据进行标准化处理，便于后续交易和流通。
8.3.6数据交易与应用：制定统一的交易规则和流程，通过市场化手段实现数据的价值最大化
8.4 数据管理保障体系
8.4.1数据战略与规制
8.4.2数据系统与平台开发
8.4.3数据质量治理
8.4.4数据资产盘点与运营规划
8.4.5保障体系：组织、制度、技术与工具等
8.4.6管理体系建设与挑战：定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线
9. 最佳实践
9.1策略制定、实施步骤、组织架构建设、技术工具应用以及持续改进
9.2数据资产管理的首要工作：明确目标
9.3建立专门的数据管理组织架构师关键
9.4首要工作是数据资产盘点，形成企业数据资产框架和目录
9.5采用先进的数据管理工具和技术是实现高效数据资产管理的重要手段。
9.6数据治理是数据资产管理的核心内容，包括数据模型管理、数据标准管理和数据质量管理等
9.7数据资产化不仅仅是数据资源的管理和存储，更重要的是如何将数据转化为实际的经济和社会价值。
9.8数据资产管理是一个动态的过程，需要不断进行评估和优化。
9.9企业需要严格遵守国家相关数据要素市场化的一些政策和制度
三．大数据未来趋势及展望
1. 国家政策性趋势
2. 大数据技术自身发展趋势
3. 数据资产化、要素化的应用趋势
4. 技术与实体经济的融合趋势
【课程背景】
随着数字经济的发展，数据已成为重要的生产要素。然而，并非所有的数据都具有资产价值。只有那些被重复使用、经过加工的数据资源才能转化为数据资产，并在财务报表中体现其价值。本课程旨在帮助企业了解数据资源如何转化为数据资产，以及如何将这些资产正式记录在财务报表中，从而释放数据要素的价值。
【课程收获】
理解数据资源与数据资产的区别；
掌握数据资源入表的全流程实施步骤；
学会如何通过数据产品和服务实现数据资产的价值变现；
掌握数据资产评估的基本方法；
【课程对象】
企业高层管理人员、数据、财务、IT、法务
【课程时长】1天
【课程大纲】
Part 1: 数据资源化
1. 数据原始资源的概念与分类
1.1 数据原始资源的概念
· 定义与特点
1.2 数据原始资源的分类
· 未加工的数据集合
· 外部采购或交换的数据
· 外部爬取的数据
· 自主采集的数据
· 加工中的数据集合
· 中间态数据的定义与作用
· 加工后的数据集合
· 产成品数据的特点与用途
2.数据资源的准备与集成
2.1 数据溯源与评估
· 数据来源验证
· 异常值处理与质量评估
2.2 数据模型建立
· 数据结构设计
2.3 数据标准化
· 统一数据维度
· 规范数据格式
2.4 数据接入与流转
· 设计数据接入方案
· 实现数据的流转
3.形成数据资源
3.1 原始数据的资源化
· 企业数据战略指导
· 构建数据能力体系
3.2 数据集成
· 数据模型优化
· 数据集成模式
· 组织内部数据互联互通
【案例】某金融机构的数据资源化实践
Part 2: 数据资产化
1. 可入表数据资源识别
1.1 《暂行规定》中入表数据资源的条件
· 合规性要求
1.2 登记的数据权益
· 数据权益的法律保护
2.一次入表
2.1 数据资源的会计确认
· 无形资产的确认标准
2.2 会计计量与记录
· 成本法初始计量
【案例】某企业数据资产初次入表的实践经验
3.数据产品研发与生产
3.1 数据产品需求分析
· 目标客户的识别
· 应用场景确定
3.2 数据产品分类
· 数据软件产品
· ETL工具、数据库、数据可视化软件
· 数据软件服务产品
· SaaS、DaaS
· 数据权益性产品
· 数据权益打包
3.3 数据产品的研发
· 试验型开发
【案例】某公司数据产品的研发与生产案例
4.数据交易
4.1 场内交易
· 数据要素市场登记
· 数据产品登记与交易
· 获取数据资产凭证
4.2 场外交易
· 直接协商与信任关系
【案例】某数据产品在场内交易平台的成功交易案例
Part 3: 数据金融化
1. 数据资产评估
1.1 数据资产评估方案制定
· 评估假设
· 使用场景分析
1.2 数据资产价值评估
· 定量分析
· 风险评估
1.3 数据资产评估报告
· 报告编制
· 列报与披露
2.数据金融
2.1 数据资产增信与融资
· 数据资产作为抵质押物
2.2 数据金融创新
· 质押融资、数据信托、数据保险
【案例】某企业利用数据资产成功融资的案例
3.三次入表
3.1 金融资产的转化与入表
· 衍生资产的会计处理
· 更新资产负债表
【案例】某金融资产转化后入表的实际案例
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