課程簡介
互聯(lián)網的下半場，各類業(yè)務線上化的進程加速發(fā)展，毋庸置疑數據智能是必不可少的加速器。
但是，諸多因素又阻礙了企業(yè)的數據創(chuàng)新。諸如“數據人才實在很難獲得和培養(yǎng)”、“一個個小的PoC未形成更大更廣的影響力”、“太多數據項目是技術驅動而非業(yè)務成果驅動，數據價值長期不可見”、“企業(yè)內部并不是所有人都理解數據驅動，也不是所有人都接受數據驅動”、“數據科學家獨立工作，無法與技術人員和業(yè)務人員拉通”等等。造成這些現(xiàn)象的根本原因是企業(yè)內部數字化工作中數據價值鏈沒有打通，業(yè)務、數據和技術團隊沒有以業(yè)務價值為目標而通力合作。
本次工作坊，使用精益數據創(chuàng)新（Lean Data Discovery)的方法論，為那些希望盤活企業(yè)數據，利用智能技術為業(yè)務提供價值的人，去發(fā)現(xiàn)有業(yè)務價值且可行的創(chuàng)新數據產品列表，用于制定數據應用規(guī)劃、數據治理規(guī)劃和數據平臺規(guī)劃。
目標收益
1、了解數據應用規(guī)劃的制定流程
2、了解數據產品開發(fā)的流程和主流工具
3、了解常用的算法模型和使用場景
4、了解數據治理的主要作用和核心模塊
5、構建滿足企業(yè)自身業(yè)務需求的數據產品開發(fā)計劃
培訓對象
1、企業(yè)數字化創(chuàng)新團隊
2、數據產品經理
3、企業(yè)業(yè)務、數據、技術部門中數據創(chuàng)新人員
課前準備
1、每個組分配白板和馬克筆
2、四色四方的百事貼
3、企業(yè)內部IT系統(tǒng)數據字典或設計文檔
課程大綱
| 數據應用與數據產品 |
數據應用規(guī)劃 企業(yè)數字化轉型離不開對數據應用能力的建立與能力復用，數據應用規(guī)劃是滿足企業(yè)未來若干年業(yè)務智能化的發(fā)展需求，運用精益價值樹的方法，協(xié)助企業(yè)構建起滿足自身發(fā)展需求的數據應用產品集。 數據產品開發(fā) 講解三大類數據應用場景（運營優(yōu)化、風險識別、違規(guī)識別）的指標體系、標簽體系、算法模型的體系架構。并且以客戶運營的標簽體系的數據產品開發(fā)為例，講解產品定位、用戶畫像和用戶需求調研。詳細講解數據產品全周期開發(fā)過程、工具、方法，分享最佳實踐案例 |
| 算法知識講解 |
分類算法及案例 講解常見的邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT和復雜網絡等分類算法的基本原理和在評估客戶流失意愿、識別違規(guī)操作的用例。 模式識別算法及案例 講解聚類、關聯(lián)規(guī)則、異常識別等三個主流的模式識別算法。并介紹這些算法在渠道類型劃分、故障模式識別、財務異常識別中的用例。 預測和優(yōu)化算法及案例 講解時序預測和運籌優(yōu)化算法的基本原理和其在物流優(yōu)化方面的用例。 |
| 數據治理 |
數據治理概述 講解價值導向數據治理的核心原理，厘清規(guī)劃域、保障域、執(zhí)行域之間的關系。同時講解數據確權、元數據、數據標準等具體數據管理模塊之間的關系。 數據管理能力成熟度評估 介紹DCMM數據管理能力成熟度評估模型，確立評估收益、評估方法、評估過程，分享真實高評分數據標準最佳案例，根據企業(yè)不同情況輔助答疑 數據資產盤點 介紹數據資產管理概述，通過四種專業(yè)的數據資產梳理方法，識別企業(yè)核心的數據資產，建立數據資產目錄，結合元數據為數據資產管理提供管理依據 數據標準化 介紹數據標準歷程和經驗借鑒，了解數據標準總體要求與屬性分類要求，詳細介紹數據標準制定與落地方法 數據質量提升 介紹數據質量概念與管理數據質量的活動，分解數據質量工程實踐十步法的方法論和實踐要點 |
| 精益數據探查工作坊 |
背景介紹 隨著數字化轉型的逐步深?，新協(xié)作模式的引?成為了?項重點?作。尤其是在?對?些創(chuàng)新型產品（服務）的設計??，需要引?新的協(xié)同模式。本部分講解業(yè)界設計思維（Design Thinking）的實踐和成功度量的?法。該方法分為兩次發(fā)散和收斂過程。第一次用于尋找業(yè)務創(chuàng)新點，第二次用于尋找解決方案。 機會點激發(fā) 第一次發(fā)散：深入業(yè)務洞察，梳理業(yè)務痛點和新機會； 第一次收斂：根據價值/難度進行機會點優(yōu)先級排序，同時尋找北極星指標且進行指標分解 舉措激發(fā) 第二次發(fā)散：針對高優(yōu)先級的機會點進行詳細設計，使用頭腦風暴的方法激發(fā)舉措； 第二次收斂：進行舉措優(yōu)先級排序，明確需要用到的數據資源，算法工具和人員安排 分組展示 |
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數據應用與數據產品 數據應用規(guī)劃 企業(yè)數字化轉型離不開對數據應用能力的建立與能力復用，數據應用規(guī)劃是滿足企業(yè)未來若干年業(yè)務智能化的發(fā)展需求，運用精益價值樹的方法，協(xié)助企業(yè)構建起滿足自身發(fā)展需求的數據應用產品集。 數據產品開發(fā) 講解三大類數據應用場景（運營優(yōu)化、風險識別、違規(guī)識別）的指標體系、標簽體系、算法模型的體系架構。并且以客戶運營的標簽體系的數據產品開發(fā)為例，講解產品定位、用戶畫像和用戶需求調研。詳細講解數據產品全周期開發(fā)過程、工具、方法，分享最佳實踐案例 |
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算法知識講解 分類算法及案例 講解常見的邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT和復雜網絡等分類算法的基本原理和在評估客戶流失意愿、識別違規(guī)操作的用例。 模式識別算法及案例 講解聚類、關聯(lián)規(guī)則、異常識別等三個主流的模式識別算法。并介紹這些算法在渠道類型劃分、故障模式識別、財務異常識別中的用例。 預測和優(yōu)化算法及案例 講解時序預測和運籌優(yōu)化算法的基本原理和其在物流優(yōu)化方面的用例。 |
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數據治理 數據治理概述 講解價值導向數據治理的核心原理，厘清規(guī)劃域、保障域、執(zhí)行域之間的關系。同時講解數據確權、元數據、數據標準等具體數據管理模塊之間的關系。 數據管理能力成熟度評估 介紹DCMM數據管理能力成熟度評估模型，確立評估收益、評估方法、評估過程，分享真實高評分數據標準最佳案例，根據企業(yè)不同情況輔助答疑 數據資產盤點 介紹數據資產管理概述，通過四種專業(yè)的數據資產梳理方法，識別企業(yè)核心的數據資產，建立數據資產目錄，結合元數據為數據資產管理提供管理依據 數據標準化 介紹數據標準歷程和經驗借鑒，了解數據標準總體要求與屬性分類要求，詳細介紹數據標準制定與落地方法 數據質量提升 介紹數據質量概念與管理數據質量的活動，分解數據質量工程實踐十步法的方法論和實踐要點 |
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精益數據探查工作坊 背景介紹 隨著數字化轉型的逐步深?，新協(xié)作模式的引?成為了?項重點?作。尤其是在?對?些創(chuàng)新型產品（服務）的設計??，需要引?新的協(xié)同模式。本部分講解業(yè)界設計思維（Design Thinking）的實踐和成功度量的?法。該方法分為兩次發(fā)散和收斂過程。第一次用于尋找業(yè)務創(chuàng)新點，第二次用于尋找解決方案。 機會點激發(fā) 第一次發(fā)散：深入業(yè)務洞察，梳理業(yè)務痛點和新機會； 第一次收斂：根據價值/難度進行機會點優(yōu)先級排序，同時尋找北極星指標且進行指標分解 舉措激發(fā) 第二次發(fā)散：針對高優(yōu)先級的機會點進行詳細設計，使用頭腦風暴的方法激發(fā)舉措； 第二次收斂：進行舉措優(yōu)先級排序，明確需要用到的數據資源，算法工具和人員安排 分組展示 |
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