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张靖笙 2019年度中国50强讲师
数字化转型、大数据、工业4.0、人工智能、智能制造、区块链
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张靖笙:基于业务分析与优化的数据分析
2016-01-20 50187
对象
业务管理人员;业务分析人员
目的
系统学习各种数据分析方法,分析各种数据分析方法的适用场景,融入业务分析和优化的观念,获得具有通过数据分析在洞悉业务问题上的实用价值的观念上的
内容
课程时间:1天   在当今的商业世界中,借助科学的方法和技术的手段来制定决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的途径。而仅通过传统的商业智能技术已经不能满足领先企业的需求。怎样利用商业智能技术和数据分析的工具,结合业务的应用点,深刻洞察现在业务的问题,并提出解决方法应用在企业业务流程中,提高业务流程的效率和准确率,就成为企业决胜未来的核心和关键。而这,就是基于业务分析与优化的数据分析的价值所在。   本培训从企业数据的全生命周期的角度,分析数据分析的来龙去脉、前提条件和价值输出,从企业数据治理的高度,阐述和分析目前业务数据分析工作中普遍存在的数据质量质量低下、数据可信度不高等数据缺陷问题的成因和后果,并且以业务分析与优化为方向对常用的数据分析方法和相关技术工具做全面的介绍和直观的展示。 教学单元 单元教学内容 第一部分:引言、数据分析的来龙去脉(解释商业智能技术的产生背景) 70分钟 第1单元: 企业信息化发展规律 介绍企业信息化发展阶段规律和各阶段特征,介绍目前业界对于数据应用水平的评价模型。 第2单元: 数据分析需求分析 数据分析需求的主要特征,需求分析的难点和雷区; 分析型数据和交易型数据的对比;有效的数据分析需求分析方法,与传统需求分析方法和的比较;模型方法和系统思维方法在商业智能应用需求分析中的运用; 第3单元: 数据的困境分析 分析当今企业在数据查询和数据分析方面遇到的问题,实施商业智能技术所遇到的主要瓶颈,剖析数据不完整、不一致的数据乱象背后的主要原因 第4单元: 扩展知识:商业智能的发展简史 商业智能的产生背景和发展趋势、发展历程;商业智能的解读? 商业智能应用的两种不同观点;什么是数据仓库,数据仓库与商业智能概念上的联系与差异? 第二部分:从数据全生命周期的角度认识数据的重要性 70分钟 第5单元: 企业数据全生命周期 介绍企业数据全生命周期各个环节以及相关工作,阐述企业在数据投资方面的重要性 第6单元:企业数据架构 介绍企业整体数据架构,介绍企业信息资源规划工作的内容,介绍数据分类模型、数据标准化、主数据概念和主数据管理等内容 第7单元:企业数据治理 介绍完整的企业数据治理体系,和相关工作内容 第三部分:数据分析和最佳实践经验的分享(案例分享) 第8单元: 数据分析技术介绍 介绍现在业界主流的商业智能工具和数据分析解决方案; 介绍各种数据查询、报表和多维分析技术; 介绍部分数据挖掘的应用; 70分钟 第9单元: 数据分析方法论 介绍数据分析客户群和特征; 介绍旋转、钻取、分类、穿透、排名分析、对比分析、占比分析、趋势分析、What-if分析等各种常用数据分析方法; 介绍数据分析与业务分析与优化的结合; 集合案例演示,分析各自数据分析方法的适合场景、效果进行分享和探讨。 70分钟 第四部分:温故知新,展望未来 70分钟 第10单元: 大数据时代的数据分析 介绍大数据的概念,和大数据时代数据分析应用的新特征; 第11单元: 总结和互动 课程总结:学员与讲师就工作中的具体实际问题进行再沟通,学员反馈,双方互动。
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