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中科信軟數據驅動：數字化轉型策略與落地實踐培訓課程，數據 

課程收益 ： • 了解數字化的時代背景和基礎條件，正確認知大數據的應用價值； • 透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率； • 搭建數據管理平臺，開展數據分析，發現數據背后的問題和機會； • 基于數字化應用，優化業務流程，構建精細化、智能化管理體系； • 為組織植入數字化基因，樹立創新管理意識，持續的發現新機會。 培訓對象：需要應用數據思維和數據分析方法來推動團隊的運營，規劃，決策的人員 學員基礎：具有數據分析或者數據管理的工作經驗 培訓內容: 引言：數字化時代企業生存之道——保持饑餓感 1.數字經濟才是真正的“計劃經濟” 2.數據資產是企業發展的核心競爭力 3.數字化轉型是雙輪驅動的“一把手工程” 第一單元：數字化背景下的商業變革 一、大數據內涵定義和基礎條件 1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體 2. 大數據三個要素 （1）大——海量，平臺級 （2）數——信息，結構化 （3）據——精準、可依賴 3. 大數據的六個特征 4. 大數據的三種類型 （1）消費數據——多維度記錄 （2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像 （3）行為數據——位置、軌跡、交易 5. 大數據+移動互聯網 ——終端普及率 ——用戶習慣 ——支付體系 6. 大數據+物聯網 （1）物聯網的三個基本特征 （2）物聯網的本質：連接一切 （3）傳感器——人類感官的延伸 【案例解析】萬物互聯——當尿不濕植入芯片 7. 大數據+5G （1）高速率：大幅提高傳輸速率 （2）低時延：端到端毫秒級時延 （3）大帶寬：km2百萬級設備接入 （4）廣連接：應用場景更加豐富 【案例解析】消費互聯網VS產業互聯網 8. 大數據+云計算 （1）大數據反哺云計算 （2）算力提升與算法優化 （4）企業上云和政務上云大趨勢 【案例解析】過去一百年人類離不開電力，未來人類離不開算力 9. 大數據+AI人工智能 【案例解析】百度AI戰略——無人駕駛 二、數字化轉型面臨的難點 1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足 2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳 3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點 4. 數據

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