数字化转型培训

数字化转型培训

数字化转型培训是指通过系统的学习和实践，帮助组织和个人掌握数字化转型过程中所需的知识、技能和方法，以适应和推动数字经济时代的快速发展。这一培训通常涵盖数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个领域，旨在提升企业在数字化环境中的竞争力，并为未来的智能化变革做好准备。

黄洁：数据要素x：数据赋能产业智能化变革

【课程背景】随着数字经济时代的到来，数据已成为推动产业升级和转型的关键要素。如何有效利用海量数据，实现智能化决策，成为企业制胜未来的必修课。如何采集、存储、分析和应用数据，使其转化为企业竞争优势，仍是许多企业在智能化转型过程中面临的重大挑战。本项目将从数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个角度，系统性地解析数据赋能产业变革的关键路径。通过理论讲解与实战案例分享相结合的方式，帮助学员掌握数据驱动业务增长的方法论，提升企业在数字化时代的竞争力。【课程收益】理解基本概念：数据资源化-数据资产化-数据资本化，理解数智化时代的创新范式。掌握数据赋能的商业模式：能结合行业对数字化转型路线进行解构和分析，并掌握相关商业模式：数据资产化以及交易流通的商业路径设计。行业应用洞察：通过实际案例分析，您将学习到数据要素如何在金融、医疗、教育等领域实现创新应用，提升您解决行业问题的能力。数据驱动决策：培养您利用数据分析和决策的能力，让您在商业竞争中凭借数据洞察力做出更精准的业务决策。未来趋势预测：通过课程，您将能够预测技术的未来发展趋势，为您的职业规划和企业战略布局提供前瞻性指导。创新思维培养：本课程将激发您的创新思维，让您在面对快速变化的数据赋能领域时，能够灵活应对，创造性地解决问题。【课程特色】讲师讲授+案例分析+现场讨论＋模型分析+工具使用+行动学习【课程对象】政府机关、企事业单位、投资机构、产学研界中高层管理者以及核心骨干【课程时间】1天（6小时/天）【课程大纲】一、“数据要素x”的关键认知1、数据成为生产要素大数据杀熟引发的思考数据为什么会成为生产要素？什么样的数据能被成为生产要素？2、如何从数据中“掘金”Label思维和Tag思维用户画像标签是如何产生的？什么叫做数据驱动业务？探讨分析：字节跳动为什么可以持续推出“爆品”？“数据要素x”的本质洞察“数据要素x”的概念内涵理解数据的资源化，资产化以及资本化近期数据资产入表情况一览与分析典型案例：数据的资源化资产化和资本化二、产业智能化的范式变迁1、产业智能化的前沿案例分析从“挖掘机指数”谈起信息化与数字化的异同分析数字化转型的两重内涵案例分析：从树根互联的发展看产业智能化的变革之路2、数据赋能与商业智能的形成数字化运营与商业智能高德纳数字化平台商业组件分析数据和分析能力成熟度模型典型案例：麦当劳的数字化运营与商业智能3、数据赋能四步法以数据思维洞察市场以数据方法优化运营以数据飞轮驱动组织以数据资产实现增值三、数据价值化的前沿实践与路径分析1、数据价值化有形资产与无形资产什么样的数据资源可以转化为数据资产数据资产化的具体实施路径2、设计数据资产产品以及分析交易过程的价值实现深度理解数据要素的放大、倍增和叠加效应数据资产是如何交易并增值的设计一种数据资产的增值模式案例分析：数据资产化的前沿实战与三次流通3、必须具备的“数字经济大思维”深度理解数据要素的放大、倍增和叠加效应数据资产是如何交易并增值的设计一种数据资产的增值模式四、人工智能与数据要素的关系1、“人工智能+”与“数据要素x”“大数据杀熟”引发的思考数据为什么会成为生产要素？什么样的数据是“生产要素”？“数据要素x”的概念内涵解析：放大、叠加、倍增理解数据要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”典型案例：数据资源化——谷歌数据资产化——亚马逊数据资本化——芝麻信用“算法+算力+数据”构建新型生产关系探究人工智能的经典算法关于数据标注以及数据集利用python以及开源软件做数据可视化主流数字技术以及“算法+算力+数据”对产业的构造从数字化转型的案例来看平台的演进平台崛起：新型生产关系“大中台+小前台”以及敏捷性组织的建立实战操作：某公司的数据可视化操作典型案例：字节跳动为什么能持续出“爆品”？典型案例：从双碳视角看AI在能源领域的应用以及关于新型电力交易市场的构建五、AI前沿趋势洞察——数字化转型与创新引领者的必备素养关于技术奇点的探讨AI与AGI差多远？从OPEN AI的前世今生来看生成式人工智能的发展趋势下一个十年的宝藏在AI Agent里吗？国内的智能体哪家强？智慧的本质是什么？为什么会出现智能涌现？开源与闭源之争还在持续，我们如何选择？GAI时代的人机耦合与数字化领导力分组研讨：形成高级AI素养的提升路径

黄洁 培训咨询

一、数字化转型的背景

随着全球经济的数字化浪潮加速，传统产业面临着前所未有的挑战与机遇。数字经济的兴起使得数据成为新的生产要素，影响着企业的战略制定和运营模式。数据资源的有效利用与治理已成为企业转型成功的关键。数字化转型不仅仅是技术上的升级，更是企业文化与管理模式的深刻变革。

二、数字化转型的核心要素

• 数据资源化：数据资源化是指将数据视为一种重要的生产要素，进而进行系统化的管理与应用，提升其在业务决策中的价值。
• 数据资产化：通过将数据转化为可量化的资产，使企业能够在财务报表中体现数据的价值，推动其在市场中的竞争力。
• 数据资本化：在数据资产化的基础上，通过交易和流通将数据进一步转化为提升企业价值的资本，形成良性的商业生态。

三、数字化转型培训的目标与收益

数字化转型培训的主要目标在于帮助学员理解和掌握数智化时代的创新范式，提升其在数字经济中的竞争力。通过培训，学员能够获得以下几方面的收益：

• 基本概念理解：掌握数据资源化、数据资产化和数据资本化的基本概念，理解如何利用数据驱动业务增长。
• 行业应用洞察：通过分析实际案例，深入理解数据要素在金融、医疗、教育等领域的创新应用。
• 数据驱动决策能力：培养利用数据分析进行精准业务决策的能力，提高商业竞争力。
• 未来趋势预测：了解技术发展的前沿趋势，提供职业规划和企业战略布局的指导。
• 创新思维培养：激发学员的创新思维，灵活应对快速变化的数据赋能领域。

四、数字化转型培训的课程内容

1. 数据要素的关键认知

本部分课程将探讨数据为何成为生产要素，以及如何从数据中“掘金”。学员将学习到用户画像标签的产生过程，理解数据驱动业务的核心理念。同时，课程还将分析“数据要素x”的概念内涵及其在企业发展中的应用。

2. 产业智能化的范式变迁

通过前沿案例分析，学员将了解信息化与数字化的异同，深入探讨数字化转型的内涵。此外，课程将讲解数字化运营与商业智能的关系，分析数据和分析能力的成熟度模型，帮助学员掌握产业智能化的变革之路。

3. 数据价值化的前沿实践与路径分析

在这一部分，学员将学习到如何将有形资产与无形资产的数据资源转化为数据资产，探讨数据资产化的实施路径。此外，课程还将设计数据资产产品，并分析交易过程的价值实现，帮助学员深入理解数据要素的放大、倍增和叠加效应。

4. 人工智能与数据要素的关系

本部分课程将探讨“人工智能+”与“数据要素x”的结合，分析数据在生产要素中的作用。通过经典案例的解析，学员将理解如何构建新型生产关系，并通过实战操作掌握数据可视化的应用。

5. AI前沿趋势洞察

课程的最后一部分将探讨技术奇点的概念，分析生成式人工智能的发展趋势，并讨论未来十年的技术发展方向。通过小组研讨，学员将形成提升AI素养的路径，以应对数字化转型带来的挑战和机遇。

五、数字化转型培训的实践案例

在数字化转型培训中，实际案例的分享是提升学员理解的重要环节。以下是几个典型的实践案例：

• 字节跳动的成功案例：字节跳动通过数据驱动的业务模式，成功推出多款“爆品”，其背后的数据分析和用户画像建立过程成为企业学习的重要教材。
• 麦当劳的数字化运营：麦当劳利用数据分析优化运营，通过数字化转型提升了客户体验和运营效率，为行业提供了参考。
• 树根互联的发展路程：树根互联通过大数据技术实现了产业智能化的前沿变革，成为数字化转型的成功典范。

六、数字化转型的未来趋势

随着技术的不断进步，数字化转型的趋势也在不断演变。未来，数据将继续作为企业的重要驱动力，人工智能将与各行业深度融合，推动产业的智能化和自动化。此外，数字经济的不断发展将促使企业更加重视数据治理、安全与合规，确保在数字化转型过程中实现可持续发展。

七、结语

数字化转型培训是企业在快速变化的数字经济环境中生存与发展的重要保障。通过系统的学习和实践，企业能够在数据驱动的商业环境中掌握竞争优势，实现智能化转型的目标。面对未来，企业需要不断更新知识结构，提升应对变化的能力，以适应数字化转型带来的挑战与机遇。

数字化转型不仅是技术的升级，更是思维的变革。通过培训，学员将不仅获得专业技能，还将培养创新思维，为未来的职业发展打下坚实的基础。