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大數據業(yè)務分析

Bob

某ICT世界500強公司 企業(yè)架構與流程管理高端顧問

目前任職全球500強 ICT (信息與通信技術)公司，擔任企業(yè)架構與流程管理高端顧問，工作內容包含數字化企業(yè)轉型，大數據研究，業(yè)務流程建模到執(zhí)行，流程架構框架分析（包含美國生產力及質量中心的流程分類框架與IBM的企業(yè)流程框架）， 策略規(guī)劃，年度商業(yè)計劃，CRM 領域架構資產梳理，企業(yè)架構（TOGAF），架構建模語言（ArchiMate），流程建模語言（BPMN）及商業(yè)模型畫布賦能與培訓, 和聯(lián)邦企業(yè)架構框架(FEAF)。
褚博士在信息技術方面有超過30年的經驗，咨詢及研究工作重點為業(yè)務運作模式，策略規(guī)劃與商業(yè)模型設計，業(yè)務流程管理與體系建立，云計算產品設計，及企業(yè)架構等。成功地在中國引進 TOGAF及ArchiMate幫助客戶建立企業(yè)藍圖與流程架構，規(guī)劃IT系統(tǒng)及實現(xiàn)業(yè)務目標。內部培訓及咨詢客戶包含中航工業(yè)集團，中國核工工業(yè)集團，HP, 華為、金蝶，匯豐銀行、中國建設銀行、中國工商銀行、中國海洋石油、江蘇電力，臺灣工業(yè)研究院，江蘇電力, 中國體育彩券, 中國海關, 及上海通用汽車等。

目前任職全球500強 ICT (信息與通信技術)公司，擔任企業(yè)架構與流程管理高端顧問，工作內容包含數字化企業(yè)轉型，大數據研究，業(yè)務流程建模到執(zhí)行，流程架構框架分析（包含美國生產力及質量中心的流程分類框架與IBM的企業(yè)流程框架）， 策略規(guī)劃，年度商業(yè)計劃，CRM 領域架構資產梳理，企業(yè)架構（TOGAF），架構建模語言（ArchiMate），流程建模語言（BPMN）及商業(yè)模型畫布賦能與培訓, 和聯(lián)邦企業(yè)架構框架(FEAF)。 褚博士在信息技術方面有超過30年的經驗，咨詢及研究工作重點為業(yè)務運作模式，策略規(guī)劃與商業(yè)模型設計，業(yè)務流程管理與體系建立，云計算產品設計，及企業(yè)架構等。成功地在中國引進 TOGAF及ArchiMate幫助客戶建立企業(yè)藍圖與流程架構，規(guī)劃IT系統(tǒng)及實現(xiàn)業(yè)務目標。內部培訓及咨詢客戶包含中航工業(yè)集團，中國核工工業(yè)集團，HP, 華為、金蝶，匯豐銀行、中國建設銀行、中國工商銀行、中國海洋石油、江蘇電力，臺灣工業(yè)研究院，江蘇電力, 中國體育彩券, 中國海關, 及上海通用汽車等。

課程費用

6800.00 /人

課程時長

2天

成為教練

課程簡介

大數據介紹

目標收益

培訓對象

課程大綱

一、什么是大數據和為什么它是重要的 1.1 什么是大數據？
1.2 大數據中的“大”或是“數據”比較重要？
1.3 大數據有什么不同？
1.4 大數據的風險
1.5 為什么要“駕馭“大數據？
1.6 大數據的結構
1.7 探索大數據
1.8 大部分的大數據是不重要
1.9 有效地過濾大數據
1.10 結合大數據與傳統(tǒng)數據
1.11 需要標準
1.12 今天的大數據不是明天的大數據
二、網路數據——原始的大數據 2.1 網絡數據概述
2.1.1 缺少了什么？
2.1.2 想象什么是可能的？
2.1.3 基礎的新信息源
2.1.4 該收集什么數據？
2.1.5 隱私？
2.2 網路數據透露了什么？
2.2.1 購物行為
2.2.2 客戶采購路徑與喜好
2.2.3 調研行為
2.2.4 反饋行為
2.3 行動中的網路數據
2.3.1 下一個最佳產品包
2.3.2 客戶流失建模
2.3.3 反應建模
2.3.4 客戶細分2.3.5 評估廣告成果
三、代表性的大數據源和其持有的價值 3.1 汽車保險和車載信息服務數據的價值
3.2 多個行業(yè)：文本的價值
3.3 多個行業(yè)：時間和位置數據的價值
3.4 零售和制造：RFID數據的價值
3.5 公用事業(yè)：智慧電力網格數據的價值
3.6 博彩行業(yè)：賭場籌碼追蹤數據的價值
3.7 工業(yè)引擎和設備：傳感器數據的價值
3.8 視頻游戲行業(yè)：遙感勘測數據的價值
3.9 電信及其他行業(yè)：社交網路數據的價值
四、了解運作數據分析 4.1 定義運作數據分析
4.2 數據分析 3.0
4.3 數據分析如何變革業(yè)務
4.4 布置運作數據分析觀點
4.5 小結
4.6 注釋
五、開放商業(yè)數據湖概念框架 5.1 簡介
5.2 定義
5.3 概述5.4 核心觀念
一、什么是大數據和為什么它是重要的
1.1 什么是大數據？
1.2 大數據中的“大”或是“數據”比較重要？
1.3 大數據有什么不同？
1.4 大數據的風險
1.5 為什么要“駕馭“大數據？
1.6 大數據的結構
1.7 探索大數據
1.8 大部分的大數據是不重要
1.9 有效地過濾大數據
1.10 結合大數據與傳統(tǒng)數據
1.11 需要標準
1.12 今天的大數據不是明天的大數據
二、網路數據——原始的大數據
2.1 網絡數據概述
2.1.1 缺少了什么？
2.1.2 想象什么是可能的？
2.1.3 基礎的新信息源
2.1.4 該收集什么數據？
2.1.5 隱私？
2.2 網路數據透露了什么？
2.2.1 購物行為
2.2.2 客戶采購路徑與喜好
2.2.3 調研行為
2.2.4 反饋行為
2.3 行動中的網路數據
2.3.1 下一個最佳產品包
2.3.2 客戶流失建模
2.3.3 反應建模
2.3.4 客戶細分2.3.5 評估廣告成果
三、代表性的大數據源和其持有的價值
3.1 汽車保險和車載信息服務數據的價值
3.2 多個行業(yè)：文本的價值
3.3 多個行業(yè)：時間和位置數據的價值
3.4 零售和制造：RFID數據的價值
3.5 公用事業(yè)：智慧電力網格數據的價值
3.6 博彩行業(yè)：賭場籌碼追蹤數據的價值
3.7 工業(yè)引擎和設備：傳感器數據的價值
3.8 視頻游戲行業(yè)：遙感勘測數據的價值
3.9 電信及其他行業(yè)：社交網路數據的價值
四、了解運作數據分析
4.1 定義運作數據分析
4.2 數據分析 3.0
4.3 數據分析如何變革業(yè)務
4.4 布置運作數據分析觀點
4.5 小結
4.6 注釋
五、開放商業(yè)數據湖概念框架
5.1 簡介
5.2 定義
5.3 概述5.4 核心觀念

課程費用

6800.00 /人

課程時長

2天

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