《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)》
培訓(xùn)講師：段方
講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>
《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)》詳細(xì)內(nèi)容
《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)》
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《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)》 ——段方
某世界 100 強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI 總設(shè)計師 教授 北京大學(xué)博士后
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1 為什么要數(shù)字化？
1.1 從俄烏戰(zhàn)爭說起
1.2 “ 自然交給數(shù)學(xué)、神學(xué)交給上帝 ”
1.3 數(shù)字化是量化科學(xué)管理的基礎(chǔ)
1.4 數(shù)字化決定企業(yè)“生死 ”
1.5 “云化 ”+“開源 ”改變數(shù)字化模式
1.6 數(shù)智化是趨勢
2 數(shù)字化的價值和意義
2.1 數(shù)學(xué)在西方工業(yè)革命的意義
2.2 從 ”兩次施工（BIM）“說起。。。
2.3 用數(shù)字復(fù)現(xiàn)企業(yè)的各個角度
2.4 “科學(xué)管理、科學(xué)計算 ”成為可能
2.5 科學(xué)和藝術(shù)的融合
134651168643 數(shù)字化的基本內(nèi)容
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3.1 “千人千面 ”的數(shù)字化概念
3.2 數(shù)字的基本含義
3.3 數(shù)字化中的 IT 部分
3.4 數(shù)字化中的 DT 部分
3.5 數(shù)字化中的“智能 ”算法
3.6 數(shù)字化中的管理重塑
134651161874 數(shù)字化的路線選擇
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4.1 業(yè)務(wù)驅(qū)動還是技術(shù)驅(qū)動?
4.2 管理架構(gòu)如何配套調(diào)整？
4.3 精準(zhǔn)營銷和精細(xì)管理
4.4 新技術(shù)的選擇依據(jù)
4.5 技術(shù)跟業(yè)務(wù)的磨合期
134651161885 數(shù)字化的技術(shù)基礎(chǔ)
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5.1 歷史上技術(shù)的決定作用
5.2 數(shù)字化技術(shù)的分類
5.3 新技術(shù)圖譜
5.4 技術(shù)發(fā)展的層級
5.5 技術(shù)選擇的依據(jù)
5.6 IT/DT 技術(shù)體系
134651169136 數(shù)字化的應(yīng)用布局
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6.1 從市場痛點(diǎn)開啟
6.2 應(yīng)用數(shù)字化發(fā)展規(guī)劃
6.3 市場的效率支撐
6.4 市場的智能支撐
6.5 各種人員的技術(shù)培訓(xùn)
6.6 管理角度的應(yīng)用視圖
6.7 管理角度的應(yīng)用部署
6.8 應(yīng)用“工程 ”的設(shè)計
134651163307 數(shù)字化的應(yīng)用領(lǐng)域
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7.1 企業(yè)管理的數(shù)字化
7.1.1 電子化提升效率
7.1.2 數(shù)據(jù)化提升智慧
7.1.3 人員管理分析
7.1.4 財務(wù)管理分析
7.1.5 物料管理分析
7.1.6 工作效率評估
7.2 供應(yīng)鏈的數(shù)字化
7.2.1 供銷存的基礎(chǔ)
7.2.2 倉儲數(shù)字化
7.2.3 物流數(shù)字化
7.2.4 貨物數(shù)字化
7.3 生產(chǎn)過程（制造業(yè)）的數(shù)字化
7.3.1 生產(chǎn)計劃預(yù)測
7.3.2 流程的優(yōu)化
7.3.3 工藝的量化
7.3.4 質(zhì)量智能監(jiān)控
7.3.5 物料的量化配置
7.3.6 合作優(yōu)化分析
7.4 營銷過程的數(shù)字化
7.4.1 客戶的視圖分析
7.4.2 產(chǎn)品潛在客戶分析
7.4.3 營銷時機(jī)分析
7.4.4 營銷渠道分析
7.4.5 營銷成本的比對等
7.5 服務(wù)過程的數(shù)字化
7.5.1 客戶的標(biāo)簽分類
7.5.2 客戶性格分析
7.5.3 客戶喜好分析
7.5.4 客戶征信分析
7.5.5 客服過程質(zhì)檢
7.5.6 客服人員性格分析等
7.5.7 AI 輔助客服舉例
8 數(shù)字化的關(guān)鍵點(diǎn)
8.1 “轉(zhuǎn) ”還是“不轉(zhuǎn) ”？——是個問題
8.2 不同發(fā)展階段需要不同的數(shù)字化能力
8.3 數(shù)字化圍繞企業(yè)核心業(yè)務(wù)
8.4 數(shù)字化的 ROI 評估方法
8.5 流程“僵化、固化再優(yōu)化 ”
8.6 數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素
8.7 算法決定智能層次
8.8 數(shù)字化伴隨企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級
8.9 人才的觀念轉(zhuǎn)換是關(guān)鍵
9 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例介紹
134651165589.1 電信行業(yè)
9.2 金融行業(yè)
9.3 制造行業(yè)
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