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苏忠彦:数字经济时代产业转型升级的利器 - 数据仓储建设之道

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5311

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适用对象

企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官)

课程介绍

【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师

 

【课程时间】6小时

【课程背景】

数字经济,是一个新的经济形态,也是一个新的产业。

作为经济学概念的一员,数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别,选择,过滤,存储,使用,引导、到实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的一种经济形态。

 

用一种内涵比较宽泛的概念来说,凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用,推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面,包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。在应用层面,“新零售”“新制造”等都是其典型代表。

 

从系统到软件,从软件到互联网,从互联网到数据,从数据到大数据,这些年基于效率提升的产业互联网业发展的如火如荼。但这些名词似乎都还不能代表这一波科技和数据驱动的经济大发展。最明显的是,数据驱动的GDP产值在很多城市GDP中比重越来越高。所以数据不只是生产资料了,它已经逐渐成为经济的重要驱动力,正在开始创造价值,所以数据是生产力。

 

大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。

 

数据仓库是数据仓库开发中最核心的部分。然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等。

 

了解数字经济,有利于我们在形成数字大局观,在未来数字经济时代不掉队,不被淘汰。特别是在大数据时代,我们能具有先进的数字能力,与时俱进。再进一步,在数字世界里,能从中获取数字经济所带来的红利;甚至有机遇能够制定规则,服务大众。

 

课程将以数据运作的本质为核心,帮助学员认识数据仓储的核心理念、了解数据仓储是如何建构成的?数据仓储对企业数字化变革有什么影响?数据本身为什么成为在数字经济构成的核心要素?如何利用大数据工具与方法,全面提升企业在数字经济时代的生产力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使企业经营团队,能够具备展望未来的数字经济新思维,协助企业提升创新能力与生产力,同时还能提升自身的数字化数据治理能力,快速占领行业制高点!

 

【课程收益】

  • 了解“数据仓储”的定义,与对企业经营的影响
  • 了熟悉“数据资产”的定义,以及如何变现的发展趋势
  • 了解“数据仓储”在数字平台中的定位,及其与大数据之间的关联
  • 了解“实时”与“离线”数据仓储的逻辑与实际运作差异
  • 熟悉企业建构数据仓储及其相关应用,所需具备的核心技术能力
  • 了解如何识别与规避实,在企业云进行数据仓储应用建设的可能风险

 

【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析

【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师

 

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】


 

  1. “数据仓储”,“OLAP”与“数据挖掘”三者彼此之间的关系为何?
    1. “大数据平台”的框架与内涵
    2. “数据仓储”的定义与内涵
    3. “OLAP”的定义与内涵
    4. “数据挖掘”的定义与内涵
    5. 案例分析/研讨 – 通用电子 财务总账决策分析
  2.  “数据仓储”的特性为何?
    1. 反映历史数据的变化
    2. 数据相对稳定
    3. 面向业务主线
    4. 基于业务/事务来集成数据
    5. 实时 vs. 离线
    6. 案例分析/研讨 – AWS 客服 客户行为分析与状况处理
  3. 数据仓储的构建与实践
    1. 创建数据仓库
    2. 数据前置处理(ETL:Extract, Transform, Load)
    3. OLAP/BI 的应用理念与相关工具
    4. 案例分析/研讨 – 台积电 (TOM:Total Ordering Management)
  4. “OLAP”的分类基本架构为何?
    1. “OLAP”与“OLTP”的区别
    2. “OLAP”的分类基准
    3. “OLAP”的基本操作
    4. “OLAP”的选型考量
  5. 如何透过大数据平台科技,使能数据资产变现?
    1. 数据资产的定义与内涵
    2. 操作数据存储(ODS:Operation Data Store)
    3. 数据集市(DM:Data Mart)
    4. 数据湖(DL:Data Lake)
    5. 数据中台
    6. 数据治理的重要性与必要性
    7. 案例分析/研讨 – 富士康 无灯工厂
  6. 如何识别与规避数据平台建设与运维过程中的风险?
    1. 缺乏可持续运作的数据治理机制
    2. 缺乏全方位风险管控的体系
    3. 缺乏数据类相关人才(治理,管理,运维)
    4. 案例分析/研讨 – 丰田 东京奥运“无人运输”云转型建设
  7. 课程总结 & 答客问

 

 

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