《從“創(chuàng)新服務”到“數據驅動”——大數據背景下的行業(yè)變革與應用方向》

從“創(chuàng)新服務”到“數據驅動”
——大數據背景下的行業(yè)變革與應用方向
課程背景：
大數據時代的到來對人類的影響是極為深遠的，它通過技術的創(chuàng)新與發(fā)展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為我們提供了一種全新的看待世界的方法，其帶來的信息風暴正全方位地改變著我們的生活、工作和思維。
人類社會的每一次進步，都是由新技術引發(fā)新一輪產業(yè)革命、進而引發(fā)政府管理和社會治理模式的重大變革而推動的?？萍几锩粩嗤苿又a業(yè)的發(fā)展，只有那些抓住技術革命的戰(zhàn)略機遇并迅速作出適應性調整的國家或民族才能不斷生存發(fā)展，無視變化或拒絕變化的國家或民族將面臨停滯和衰落。
在大數據時代，一切活動均架構在數據的基礎之上，各行各業(yè)把對數據的挖掘、處理和分析能力轉化為應用價值。面對這樣一種情勢，我們應當以什么態(tài)度來迎接大數據時代的到來？如何使大數據為我所用？
課程收益：了解大數據的產生背景，正確認知大數據的應用價值；
透視大數據的基本規(guī)律和特性，掌握大數據的應用方法；
結合自身行業(yè)特點，開展數據分析，并找到數據背后的問題；
基于互聯(lián)網思維，通過大數據進行標準化輸出和提供個性化服務；
48958545148500課程模型：
課程時間：1天，6小時/天
授課對象：企業(yè)負責人、營銷及運營負責人、政府部門/事業(yè)單位領導
授課方式：講師講授+案例剖析+視頻圖文+互動交流+現場答疑
課程大綱
前言：大數據帶來的改變和啟示
1. 上海外灘陳毅廣場踩踏事件
2. 東莞掃黃8小時后人口遷徙圖
3. 中國新四大發(fā)明，原來我們已經這么牛X
第一講：大數據的正確認知
一、什么是大數據？
1. 中國農民最樸實的大數據智慧
2. 大數據三要素
1) 大——海量，平臺級
2) 數——數字，一切數字化
3) 據——依據，精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
1) 時間
2) 空間
3) 行為
4) 偏好
5) 規(guī)律
6) 預測
4. 大數據的類型（用戶畫像)
1. 消費者數據——純數字化數據
2. 機器和傳感數據——圖片、聲音、影像
3. 行為數據——位置、軌跡、交易
二、大數據產生的外部環(huán)境和基礎條件
1. 移動互聯(lián)網
1) 終端普及率
2) 用戶量
3) 使用頻次
4) 支付
5) 物流
6) 誠信
7) 體驗
2. 云計算
車載導航VS百度地圖
今日頭條為什么讓巨頭們恐慌
3. 物聯(lián)網
共享單車、充電寶們的商業(yè)邏輯
三大運營商的物聯(lián)卡戰(zhàn)役
4. 人工智能
京東、順豐無人機投遞
富士康工業(yè)機器人作業(yè)
百度押注無人駕駛
第二講：大數據在商業(yè)競爭和政務改革中的應用
一、餐飲
案例剖析：餐飲O2O解決了什么問題？
1. 高峰并發(fā)，訂單信息傳遞無障礙
2. 錯漏率極大降低
3. 數據分析——以銷定產
4. 配送效率提升
5. 客戶滿意度——良性互動
6. 成本控制與品牌傳播
二、購物
案例剖析：支撐“雙11”狂歡的大數據處理能力
1. 支付寶：10.5億筆支付交易
2. 菜鳥網絡： 6.57億個物流訂單分發(fā)
3. 智能倉儲、機器人分揀、流水線作業(yè)
三、交通
案例剖析：滴滴打車的商業(yè)演進路線圖
1. 滴滴大數據：深圳哪棟辦公樓下班最晚？
2. 為什么先從出租車切入
3. 紅包補貼是筆劃算的買賣
4. 出行生態(tài)鏈構建和延伸
5. 基于大數據的智慧交通布局
四、票務
案例剖析：貓眼、淘票票對全國院線數據的滲透
中國電影票房從43億到457億
動態(tài)決策：票房數據實時統(tǒng)計
3. 戰(zhàn)狼2的8億保底到登頂票房冠軍
4. IP經濟——大文娛產業(yè)變革
五、醫(yī)療
案例剖析：醫(yī)號館欲撬動萬億級基層醫(yī)療市場
1. 分級診療政策推行的阻礙因素
2. 掛號、就診、檢測、醫(yī)保支付全流程改造
3. 生命體征數據采集存檔VS遠程醫(yī)療
六、政務
1. 公共服務
2. 征信體系
3. 公安系統(tǒng)
1) 基礎工作數據：人員、場所、案件信息
2) 內網共享數據：在逃、盜搶、預警信息
3) 外部社會數據：互聯(lián)網、個人資信信息
案例剖析：百米生活商用WiFi與網監(jiān)大隊合作項目
第三講：大數據的開發(fā)價值、采集方式和發(fā)展趨勢
一、大數據的開發(fā)價值
1. 新能源——數據也是生產力
2. 個性化服務——感知用戶，精準觸達
3. 標準化輸出——邊際成本和規(guī)模效應
二、大數據的采集方式
1. 連續(xù)性——數據累積效應
2. 間歇性——周期內變化趨勢
3. 多維度——數據的完整性
4. 傾向性——目標導向的數據提取
三、大數據的發(fā)展趨勢
1. 人格化——個體都是載體
2. 擴展性——用之不竭和高兼容性
3. 智能化——數據會說話

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