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韩迎娣:数字化转型与数据管理

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 企业转型

课程编号 : 5892

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适用对象

总裁、总经理、副总、总监、信息化管理及技术人员等

课程介绍

【课程对象】总裁、总经理、副总、总监、信息化管理及技术人员等

【课程时间】12小时

 

【课程背景】

在数字技术高速发展的今天,一个开放、全球化的网络,将人、数据和机器连接起来,成为一个庞大的物理世界,这些由机器、设备、集群和网络组成的环境,能够在更深的层面和连接能力。在数字化的条件下,能够清晰描绘出企业的业务功能、流程、运营、市场及组织关系,人、团队、部门之间如何有效互动,推动业务的高效流转,从而通过数字驱动不断优化业务。

课程将以数字化转型与数据管理为切入点,帮助学员认知数字化体系、工业4.0对电网转型推动在哪里?新技术对企业数字化转型赋能在哪里,中台战略的价值是什么?数字化转型方法,电力企业的转型逻辑是什么?数据资产化管理、数据治理与数据安全该如何做?学员如何根据所学来应用到实际工作场景中?使学员学之解惑,学之能用。

 

【课程收益】

  • 数字化本质、思维创新,数字化对企业的影响与变革
  • 第四次工业革命对电网转型推动与影响
  • 人工智能、工业大数据、工业互联网、区块链、物联网、5G等技术的赋能能力
  • 中台战略,企业能力的中台化,数据中台的核心能力、数据河
  • 企业数字化转型8大方法,数字化转型框架体系,电力企业数字化转型逻辑
  • 数字化资产定义、管理架构、方法
  • 数据治理、数据安全管理与数据生命周期
  • 数字化驱动企业经营管理变革与决策体系及未来发展趋势

 

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】总裁、总经理、副总、总监、信息化管理及技术人员等

【课程时间】12小时

 

【课程大纲】

数字化认知与工业4.0

  1. 思维创新技术路径与数字化思维
  2. 数字经济下的社会化转型
  3. 什么是数字化?
  4. 数字化本质
  5. 数字化对企业的影响与变革
  6. 第四次工业革命对电网转型推动与影响
  7. 认识“工业4.0”
  • 工业4.0概念
  • 工业4.0变革三个特征
  • 工业4.0的智慧工厂
  • 物联网支撑下的工业4.0变革
  • 数字化能力的突破与成长

案例:

  1. 新技术赋能数字化转型与中台战略

1、人工智能

  • 什么是人工智能
  • 人工智能特征、特点
  • 人工智能应用误区:三重三轻

2、物联网

  • 什么是物联网
  • 物联网特征与特点
  • 物联网在工业领域的价值潜力

3、区块链

  • 什么是区块链
  • 区块链本质
  • 区块链核心价值
  • 应用基础:智能合约

4、5G的应用与驱动能力

  • 5G 移动通信技术的发展
  • 5G支撑物联网落地的基础技术
  • 物联网与5G的协同效应
  • 5G技术集成推动万物互联向万物智联
  • 5G 推动创建全链条数字孪生世界
  • “5G+云计算+AI”成为数字经济发展重要引擎

5、工业大数据

  • 什么是工业大数据
  • 工业大数据与大数据的区别
  • 工业大数据的数据采集
  • 工业大数据挖掘流程与逻辑

6、工业互联网

  • 什么是工业互联网?
  • 工业互联网的特征与特点
  • 工业互联网创新应用难点
  • 基于工业互联网平台的万物智联

7、中台战略

  • 中台本质
  • 中台的能力层次

8、企业能力的中台化

  • 业务
  • 数据
  • 技术

9、数据中台

  • 数据中台解决的问题
  • 数据分析的三个阶段
  • 数据中台构成
  • Data  API是数据中台核心
  • 深中台,数据河

案例:

  1. 数字化转型路径与数字化场景
  2. 数字化运营框架体系
  3. 企业数字化5大挑战
  4. 什么是应用场景
  5. 数字化应用场景与场景逻辑
  6. 企业数字化转型带来的变革
  • 发展理念
  • 领导力
  • 组织结构
  • 运营能效
  • 技术能力
  1. 企业数字化转型的8大方法
  • 愿景与目标
  • 数字化程度
  • 单点启动
  • 优化创新
  • 快速迭代
  • 扩展延伸
  • 运行管理
  • 体验与安全

7、电力企业的数字化转型逻辑

案例:

  1. 数据资产与数据管理

1、什么是数据资产?

2、数据资产属性是什么?

3、数据资产管理概述

4、数据资产管理架构

5、数据资产管理方法论

6、数据治理,其实不太难

  • 元数据,数据治理基础
  • 数据治理与数据存储的关系
  • 数据治理,寻找需求与安全的平衡点
  • 数据标准与数据生命周期
  • 数据治理的管理体系
  • 数据治理的组织问题

7、数据安全

  • 数据全生命周期管理
  • 安全策略
  • 数据管理策略
  • 防护措施

案例:

四、企业数字化决策支持体系及未来商业发展趋势

1、数据对企业的价值

2、大数据驱动企业决策

3、无数据、不AI

4、创新与竞争成为驱动智能经济发展双引擎

5、云是智能经济的基础设施

6、企业在经营各个环节实现智能决策

7、智能经济,未来已来

 

 

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