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【課程背景】

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。大數據(big data)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。

大數據為企業創造了新的商機。挖掘數據價值是傳統企業轉型和互聯網企業創新的必由之路。然而，復雜的結構化和非結構化數據不能被傳統技術處理。大數據挖掘，面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息，新數據可以迅速生成，不同類型的數據混合在一起。對海量數據進行準確、可靠的分析和處理，獲取高價值信息，將為企業帶來豐厚的利潤。

數據產品，承載著大數據中蘊含的邏輯，是一個大數據產業鏈價值的最終體現。對于一條完整的大數據產業鏈來說，其本質就是對數據不斷挖掘，發現其中的規律，并封裝成數據產品，最后用數據產品變現的過程。

課程將以大數據模型與分析為核心要點，幫助學員認識大數據建設的基礎、了解數據建模與分析，在企業數字化變革的重要性是什么？信息科技部門在大數據平臺建設過程中，應該扮演什么角色？如何利用現代化信息科技，提升數據建模、挖掘與分析成功的機會？使學員能夠知其然，更能知其所以然。能夠具備引領企業實現成功的數字轉型，同時協助企業提升商業模式創新能力，快速占領行業制高點！

【課程收益】

了解企業實施大數據平臺的原由，影響，以及可預期的成效

熟悉6大高質量數據的標準

了解“數據建模”在企業大數據應用過程中的定位與重要性

了解數據建模的方法論與實踐案例

了解業界常用的數據分析工具與方法

【課程對象】

信息科技運維部門主管，信息科技研發部門主管，信息科技部首席/資深系統架構師，CIO（首席信息官）、CTO（首席技術官）、企業安全架構師，信息科技部資深軟件設計師，信息科技部資深軟件設計師

【課程大綱】

一、“大數據”的內涵為何？

a)“大數據”的構成元素為何？

b)“大數據”具備什么特性？

c)“高質量”數據的標準為何？

i.有效性

ii.準確性

iii.完整性

iv.一致性

v.可追溯性

vi.及時性

二、 “數據建模”的內涵為何？

a)為什么需要建立模型？

b)建立模型的原則為何？

i.探索 – 排序思維

ii.概念 – 步驟導向

c)常用的建模工具介紹

i.思維導圖

ii.概念圖

iii.系統導圖

iv.心智模型

v.概念模型

三、業務數據建模實踐

a)業務數據建模的定義與內涵

b)如何進行業務數據建模？

i.信息流定義

ii.信息輸入

iii.信息輸出

iv.信息處理規范

v.信息參與角色

c)數據建模完成后的接續動作為何？

i.建立系統框架

ii.構建應用架構

1.數據架構

2.技術架構

四、數據模型實踐

a)數據建模的定義與內涵為何？

b)常見數據場景介紹與案例分享

c)數據建模的步驟為何？

i.制定目標

ii.數據理解與準備

iii.建立模型

iv.模型評估

v.結果呈現

vi.模型部署

d)數據建模常用的方法與工具

i.ML

ii.SmartBi

e)如何規避常見的數據建模誤區？

i.與現有數據治理沖突？

ii.數據安全過度考量？

五、數據分析的最佳實踐與方法

a)邏輯樹分析

b)PEST行業分析

c)多維度拆解分析

d)對比分析

e)歸因分析（假設檢驗）

f)AARRR分析

g)RFM分析

h)杜邦分析

i)周期性分析

六、業務場景實踐

a)業務場景的定義與內涵

i.何謂“業務場景”？

ii.組成“業務場景”的關鍵要素為何？

iii.案例分享

b)“業務場景”應具備哪些要素？

i.誰在里面？

ii.在什么環境下？

iii.在做什么？遇到什么問題？

iv.如何互動？

v.會產生什么價值？

c)如何創建“業務場景”？

i.識別主題

ii.判斷角色與場景入口

iii.延伸場景，梳理“角色”的步伐

iv.針對需求思考解決方案

d)業務場景開發指南

i.分析業務場景的6步法

ii.UML用例圖/行為圖解析

iii.價值流分析

e)案例分享與討論

七、數據挖掘與分析的發展方向與趨勢為何？

a)定向算力（案例分享 – 特斯拉 無人駕駛）

b)機器學習 （案例分享 – 富士康 精密制造）

c)系統自愈 （案例分享 – 富士康 無燈工廠）

d)預警機制 （案例分享 – AWS 數據中心運維）

八、課程總結

a)學員心得分享

b)重點摘要

c)答客問

蘇老師

蘇忠彥老師（北京）

——企業數字化轉型專家

【講師背景】

原華為云解決方案 全球業務拓展資深總監暨總咨詢架構師

原賽門鐵克（Symantec）大中國區 咨詢顧問部總經理

原美國網域存儲（Netapp）北亞區 全球服務部總經理

原易安信（EMC）世界最大存儲公司大中國區專業顧問 服務部總經理

原戴爾（Dell）存儲解決方案部 大中國區銷售總經理

原甲骨文（Oracle）臺灣區 售前總監

世界知名開源軟件運管平臺供應商Click2Cloud 東北亞區總經理

美國ICT科技咨詢顧問公司合伙人暨數字化轉型咨詢架構師

美商Business Coach 認證企業商務教練

美國紐約大學 Stern 商學院MBA 碩士; 臺灣中國文化大學 生物科學學士

PMP, BCP, ITIL, ITSM 認證

【個人簡介】

蘇老師擁有為多家世界500強，知名企業服務的數字化服務和轉型的咨詢、顧問經驗。

蘇老師在華為期間，曾帶領華為及其合作伙伴，成功完成對某拉丁美洲電信運營商客戶，云整體架構升級以及數字化轉型。透過轉型過程中，對于商務流程，組織架構，市場洞察，營銷體系，以及服務能力等核心職能進行優化與提升， 締造整體資源利用率增長80%，人力成本減少50%，整體產品上市速度提升135%，整體客戶滿意度提升75%，預期年度營收增長165%。

曾擔任華為首發產品的產品經理，帶領近500人之研發團隊，開發業務連續性解決方案，打通從研發到市場的重重關卡，建立大IT生態鏈；同時與華為內部IT進行合作，建立逐步取代外商獨占的扎實基礎。在海外建立客戶體驗中心，達成客戶滿意度的顯著提升；同時將客戶反應的問題或是需求，高效地回饋至總部以及研發中心，建立整體賦能基礎。在此期間，該解決方案350%超額完成年度業績，從而帶動其他產品銷售達一億四千萬美金，建立海外3個快速反應中心，將首次問題解決率提高至85%，客戶滿意度達70%，實現“以客戶為中心“的核心價值觀，同時成為IT產品線業務拓展的尖刀；

曾擔任阿里巴巴在匯豐項目中軟件開發項目總監和首席架構師，該項目提升匯豐銀行市場，采購，銷售部門的自我服務能力，降低外包的成本，通過項目的運作近100萬美金的運營成本。同時解決目前的軟件是沒有辦法隨著技術的發展而迭代的兼容問題。

蘇老師曾協助某臺資企業，在不增員的前提下，整合其位于中國， 臺灣，越南以及印尼的營銷市場資源，利用云技術優化其設計生產設施，輔之以所屬行業大數據市場洞察分析技術，預期可實現三年營收的五倍成長，五年利潤翻番的企業目標。

蘇老師總結了近三十年企業數字化升級及外企高端管理高效模型與理念，搭配帶領企業轉型持續成長的經驗，秉承以人為本的管理理念，以及利用自身強大的技術背景，對因應新經濟時代來臨，企業應該具備的升級轉型的能力進行了深入研究，總結出了一套關于民營企業數字化升級與轉型的方法，在海內外獲得多家企業家的高度認同，并用于實戰，取得良好的效果。

蘇老師現全身心的致力于大中國區企業的數字化轉型升級事業，為幫助中國企業通過價值創新實現可持續成長！

【主講課程】

《數字化變革中卓越領導力的建構-- 師從華為，審視自我》

《數字化轉型的基礎 – 將ICT價值高光體現》

《夯實“大數據”– 云數字化轉型5部曲》

《數字化應用快速迭代下的項目管理變革》

《從“花錢”到“賺錢”– ICT部門如何高效安全的轉身》

【學員評價】

蘇老師的課程把強大的項目管理經驗與理論基礎相結合，條理清晰，具備很強的實戰性！

——PAT HEALEY德意志銀行首席技術官

蘇老師的課程在應用的現代化的實操經驗以及理論，非常有效地協助我們加速推向市場，加速實現價值……加速交付產品。我們過去每季發布新產品，現在，我們每周、每月都能發布。完全體現數字轉型應有的快速高效！

——JOHN HODGSON Optum IT 項目管理高級總監

蘇老師的課程實戰性非常強，理論的系統性也很完整，同時具備很合理的前瞻性，給我們的可持續發展與優化，指明了整體數字化轉型的道路。

——Khalid A. AL-Mansour Aramco（沙特石油） 亞太區首席信息官

蘇老師的課程深入淺出，通過實際案例的詳細解剖，對我們整體信息架構帶來很大的啟發，同時更搭配他在全球商務拓展的經驗，對于將要實踐的數字化轉型項目，感到信心十足！

——Eng.Ahmed Ali Al-Ebrahim GCCIA（海灣石油國際聯合組織）CEO

蘇老師的課程，有理論有實戰，同時還導引了有效的討論！為我們云轉型以及數字化轉型，樹立了一個良好的建構基礎。

——Raul Reyes Gonzalez AM（美洲電信） 全球首席信息官

【服務客戶】

國家電網，中國工商銀行，中國農業銀行，匯豐銀行，光大銀行，中國移動，中國網通，中國聯通，臺積電，富士康/鴻海精機，香港地鐵，香港水利署，華為，阿里巴巴，騰訊，百度，7-11，軟通動力，神州數碼，豐田汽車（日本），寶馬（德國），日本電信（NTT, 日本），美洲電信（拉丁美洲），西班牙電信（歐洲），德意志電信（歐洲），沙特石油（中東），科威特銀行（中東）。

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