課程簡(jiǎn)介
互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)，各類業(yè)務(wù)線上化的進(jìn)程加速發(fā)展，毋庸置疑數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)創(chuàng)新。諸如“數(shù)據(jù)人才實(shí)在很難獲得和培養(yǎng)”、“一個(gè)個(gè)小的PoC未形成更大更廣的影響力”、“太多數(shù)據(jù)項(xiàng)目是技術(shù)驅(qū)動(dòng)而非業(yè)務(wù)成果驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)價(jià)值長(zhǎng)期不可見(jiàn)”、“企業(yè)內(nèi)部并不是所有人都理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，也不是所有人都接受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”、“數(shù)據(jù)科學(xué)家獨(dú)立工作，無(wú)法與技術(shù)人員和業(yè)務(wù)人員拉通”等等。造成這些現(xiàn)象的根本原因是企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化工作中數(shù)據(jù)價(jià)值鏈沒(méi)有打通，業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)沒(méi)有以業(yè)務(wù)價(jià)值為目標(biāo)而通力合作。
本次工作坊，使用精益數(shù)據(jù)創(chuàng)新（Lean Data Discovery)的方法論，為那些希望盤活企業(yè)數(shù)據(jù)，利用智能技術(shù)為業(yè)務(wù)提供價(jià)值的人，去發(fā)現(xiàn)有業(yè)務(wù)價(jià)值且可行的創(chuàng)新數(shù)據(jù)產(chǎn)品列表，用于制定數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃、數(shù)據(jù)治理規(guī)劃和數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃。
目標(biāo)收益
1、了解數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃的制定流程
2、了解數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的流程和主流工具
3、了解常用的算法模型和使用場(chǎng)景
4、了解數(shù)據(jù)治理的主要作用和核心模塊
5、構(gòu)建滿足企業(yè)自身業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)計(jì)劃
培訓(xùn)對(duì)象
1、企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)
2、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
3、企業(yè)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、技術(shù)部門中數(shù)據(jù)創(chuàng)新人員
課前準(zhǔn)備
1、每個(gè)組分配白板和馬克筆
2、四色四方的百事貼
3、企業(yè)內(nèi)部IT系統(tǒng)數(shù)據(jù)字典或設(shè)計(jì)文檔
課程大綱
| 數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)產(chǎn)品 |
數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的建立與能力復(fù)用，數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃是滿足企業(yè)未來(lái)若干年業(yè)務(wù)智能化的發(fā)展需求，運(yùn)用精益價(jià)值樹(shù)的方法，協(xié)助企業(yè)構(gòu)建起滿足自身發(fā)展需求的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品集。 數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā) 講解三大類數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景（運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、違規(guī)識(shí)別）的指標(biāo)體系、標(biāo)簽體系、算法模型的體系架構(gòu)。并且以客戶運(yùn)營(yíng)的標(biāo)簽體系的數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)為例，講解產(chǎn)品定位、用戶畫(huà)像和用戶需求調(diào)研。詳細(xì)講解數(shù)據(jù)產(chǎn)品全周期開(kāi)發(fā)過(guò)程、工具、方法，分享最佳實(shí)踐案例 |
| 算法知識(shí)講解 |
分類算法及案例 講解常見(jiàn)的邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等分類算法的基本原理和在評(píng)估客戶流失意愿、識(shí)別違規(guī)操作的用例。 模式識(shí)別算法及案例 講解聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常識(shí)別等三個(gè)主流的模式識(shí)別算法。并介紹這些算法在渠道類型劃分、故障模式識(shí)別、財(cái)務(wù)異常識(shí)別中的用例。 預(yù)測(cè)和優(yōu)化算法及案例 講解時(shí)序預(yù)測(cè)和運(yùn)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(shù)據(jù)治理 |
數(shù)據(jù)治理概述 講解價(jià)值導(dǎo)向數(shù)據(jù)治理的核心原理，厘清規(guī)劃域、保障域、執(zhí)行域之間的關(guān)系。同時(shí)講解數(shù)據(jù)確權(quán)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等具體數(shù)據(jù)管理模塊之間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估 介紹DCMM數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型，確立評(píng)估收益、評(píng)估方法、評(píng)估過(guò)程，分享真實(shí)高評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)最佳案例，根據(jù)企業(yè)不同情況輔助答疑 數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn) 介紹數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理概述，通過(guò)四種專業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理方法，識(shí)別企業(yè)核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，結(jié)合元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理提供管理依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 介紹數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)歷程和經(jīng)驗(yàn)借鑒，了解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)總體要求與屬性分類要求，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定與落地方法 數(shù)據(jù)質(zhì)量提升 介紹數(shù)據(jù)質(zhì)量概念與管理數(shù)據(jù)質(zhì)量的活動(dòng)，分解數(shù)據(jù)質(zhì)量工程實(shí)踐十步法的方法論和實(shí)踐要點(diǎn) |
| 精益數(shù)據(jù)探查工作坊 |
背景介紹 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的逐步深?，新協(xié)作模式的引?成為了?項(xiàng)重點(diǎn)?作。尤其是在?對(duì)?些創(chuàng)新型產(chǎn)品（服務(wù)）的設(shè)計(jì)??，需要引?新的協(xié)同模式。本部分講解業(yè)界設(shè)計(jì)思維（Design Thinking）的實(shí)踐和成功度量的?法。該方法分為兩次發(fā)散和收斂過(guò)程。第一次用于尋找業(yè)務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)，第二次用于尋找解決方案。 機(jī)會(huì)點(diǎn)激發(fā) 第一次發(fā)散：深入業(yè)務(wù)洞察，梳理業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和新機(jī)會(huì)； 第一次收斂：根據(jù)價(jià)值/難度進(jìn)行機(jī)會(huì)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)排序，同時(shí)尋找北極星指標(biāo)且進(jìn)行指標(biāo)分解 舉措激發(fā) 第二次發(fā)散：針對(duì)高優(yōu)先級(jí)的機(jī)會(huì)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，使用頭腦風(fēng)暴的方法激發(fā)舉措； 第二次收斂：進(jìn)行舉措優(yōu)先級(jí)排序，明確需要用到的數(shù)據(jù)資源，算法工具和人員安排 分組展示 |
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數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)產(chǎn)品 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的建立與能力復(fù)用，數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃是滿足企業(yè)未來(lái)若干年業(yè)務(wù)智能化的發(fā)展需求，運(yùn)用精益價(jià)值樹(shù)的方法，協(xié)助企業(yè)構(gòu)建起滿足自身發(fā)展需求的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品集。 數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā) 講解三大類數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景（運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、違規(guī)識(shí)別）的指標(biāo)體系、標(biāo)簽體系、算法模型的體系架構(gòu)。并且以客戶運(yùn)營(yíng)的標(biāo)簽體系的數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)為例，講解產(chǎn)品定位、用戶畫(huà)像和用戶需求調(diào)研。詳細(xì)講解數(shù)據(jù)產(chǎn)品全周期開(kāi)發(fā)過(guò)程、工具、方法，分享最佳實(shí)踐案例 |
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算法知識(shí)講解 分類算法及案例 講解常見(jiàn)的邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等分類算法的基本原理和在評(píng)估客戶流失意愿、識(shí)別違規(guī)操作的用例。 模式識(shí)別算法及案例 講解聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常識(shí)別等三個(gè)主流的模式識(shí)別算法。并介紹這些算法在渠道類型劃分、故障模式識(shí)別、財(cái)務(wù)異常識(shí)別中的用例。 預(yù)測(cè)和優(yōu)化算法及案例 講解時(shí)序預(yù)測(cè)和運(yùn)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(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)治理概述 講解價(jià)值導(dǎo)向數(shù)據(jù)治理的核心原理，厘清規(guī)劃域、保障域、執(zhí)行域之間的關(guān)系。同時(shí)講解數(shù)據(jù)確權(quán)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等具體數(shù)據(jù)管理模塊之間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估 介紹DCMM數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型，確立評(píng)估收益、評(píng)估方法、評(píng)估過(guò)程，分享真實(shí)高評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)最佳案例，根據(jù)企業(yè)不同情況輔助答疑 數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn) 介紹數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理概述，通過(guò)四種專業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理方法，識(shí)別企業(yè)核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，結(jié)合元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理提供管理依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 介紹數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)歷程和經(jīng)驗(yàn)借鑒，了解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)總體要求與屬性分類要求，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定與落地方法 數(shù)據(jù)質(zhì)量提升 介紹數(shù)據(jù)質(zhì)量概念與管理數(shù)據(jù)質(zhì)量的活動(dòng)，分解數(shù)據(jù)質(zhì)量工程實(shí)踐十步法的方法論和實(shí)踐要點(diǎn) |
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精益數(shù)據(jù)探查工作坊 背景介紹 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的逐步深?，新協(xié)作模式的引?成為了?項(xiàng)重點(diǎn)?作。尤其是在?對(duì)?些創(chuàng)新型產(chǎn)品（服務(wù)）的設(shè)計(jì)??，需要引?新的協(xié)同模式。本部分講解業(yè)界設(shè)計(jì)思維（Design Thinking）的實(shí)踐和成功度量的?法。該方法分為兩次發(fā)散和收斂過(guò)程。第一次用于尋找業(yè)務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)，第二次用于尋找解決方案。 機(jī)會(huì)點(diǎn)激發(fā) 第一次發(fā)散：深入業(yè)務(wù)洞察，梳理業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和新機(jī)會(huì)； 第一次收斂：根據(jù)價(jià)值/難度進(jìn)行機(jī)會(huì)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)排序，同時(shí)尋找北極星指標(biāo)且進(jìn)行指標(biāo)分解 舉措激發(fā) 第二次發(fā)散：針對(duì)高優(yōu)先級(jí)的機(jī)會(huì)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，使用頭腦風(fēng)暴的方法激發(fā)舉措； 第二次收斂：進(jìn)行舉措優(yōu)先級(jí)排序，明確需要用到的數(shù)據(jù)資源，算法工具和人員安排 分組展示 |
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