曾涛
  • 曾涛资深大数据分析师,企业咨询专家,互联网产品架构师
  • 擅长领域: 大数据
  • 讲师报价: 面议
  • 常驻城市:北京市
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电力企业数字化转型与商业模式精算

主讲老师:曾涛
发布时间:2021-09-27 10:21:01
课程详情:

「课程概括」今天,每个企业都面临数字化转型的生死挑战,电力企业则先天拥有数字化的良好基础。如二十多年前的电力系统潮流稳态分析(本人毕业论文主题),就是今天大数据分析。2019年南方电网提出了“数字南网”“十二五”新战略,包含“业务数据化”、“数据业务化”和“管理精益化”等先进理念。南方电网的数字化成果获选了清华第三届“数据标准化及治理优秀评选”(本人忝为评委)。国家电网则提出了“泛在电力物联网”的新概念,即大力发展承载数据流的泛在电力物联网,与承载电力流的坚强智能电网融合,构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。数字化正是双雄战略的核心基石,电力企业的数字化转型要从原有的能源网跨越至消费互联网。

数字化是大势所趋,但中国企业数字化转型并不顺利,不要说AI深入应用,甚至连BI的普及都不容乐观。数字化转型企业正面临数字化陷阱:转型风险难料、短期难见效益和成本高企。

如何应对?本课程提出了独有出路:变数字化转型为数字化改良!

「独有特色」

² “易学”—— 快速上手,无需计算机专业背景

² “易精”—— 精益求精,现学现用,快速拥有独立作战能力

「内容简介」《易精数字化改良》四步法铺设了循序渐进的四个数字化阶梯:


1. 想法 —— 养成数据化思维

拓展学员数据分析问题的思路,强化必需的逻辑思维,明白设定什么量化目标,相应需要什么数据,从哪里获取。**重要的是学会如何设计商业分析思路,而这正是有效数据分析的重要前置条件。

2. 看法 —— 制作运营数据罗盘

学会制作企业精益运营数据仪表盘。企业数据纷繁复杂,怎样从复杂数据中萃取运营规律,支持精准决策和高效执行。对数据从业者来说,用好数据可视化工具是的必备技能,是影响领导、客户和同伴的**强大武器

3. 算法 —— 精算商业模式

数据分析技术是商业模式及管理理论的量化延伸,课程帮助数据和技术背景的学员掌握常见的商业模式及管理理论,学会从企业经营者、投资者和客户角度构架数字化模型。

4. 战法 —— 组织制度保障数字化创新

一方面,“数据驱动运营”被硅谷称为“完美失败主义”,业务负责人需要组织制度来保护“合理试错”,才能大胆进行数字化创新。而另一方面,企业如何在数字化创新过程中控制风险,防止授权过度。课程提出了渐进化的数字化改良路线。

「课程收益」l 10套实战案例,附赠原始数据

曾老师从主持的充电桩大数据规划、动力电池大数据安全、新能源汽车共享出行和互联网产品运营等项目中,提炼了10套经典数据分析案例,涵盖了数字产品转化分析、数据驱动运营、客户聚类分析和投资决策精算等热门领域。数据模型可套用到学员工作中,现抓现用。

l 4节课后作业,练会为止

光说不练假把式!课程配备了与学员学习进展一一对应的课后作业,学员可以在线上方便提交作业,接受老师的答疑解难。

l 对优秀学员项目的免费辅导

教学相长!对能学化为用的优秀同学,曾老师很愿意提供帮助指导。

「课程模式」1. 课上面授

2. 分组互动

3. 课后作业

4. 微群辅导

「受众对象」1. 非计算机专业的高管或业务骨干

2. 面对业务需求的技术背景员工

3. 有数据分析工作需求者为佳

「时间安排」入门班1天

普通班2天

工作坊4至6天

「课程目录」说明:课程原为2天,现缩减为1天,因此,根据上课伊始的调查结果,讲师当堂会做适当删减,以避免浮光掠影,帮助学员真正学会用会。

1 数字化挑战与生存之道

1.1 能源数字化转型

1.1.1 两网合一

1.1.2 三流合一

1.1.3 调查:难在哪里?

1.2 数字化陷阱

1.3 易精数字化改良之路

1.3.1 四步法:“想、看、算、战”

1.3.2 九要素:“两点三面四线”

2 想法——养成数据化思维

2.1 什么是数据化思维

2.1.1 案例:中国古代的数据化思维

2.1.2 客户之道与企业之道

2.1.3 数据化思维定义与公式

2.2 视频:数据干什么用?

2.3 数据从哪里来?

2.3.1 现场调研

2.3.2 企业内部数据

2.3.3 交易/协作平台

2.3.4 外部行业数据

2.4 商业管理理论及其数字化

2.5 案例:新产品商业数据分析报告

3 看法——使用数据可视化工具

3.1 可视化数据工具概况

3.1.1 可视化图表分类与应用

3.1.2 数据可视化精品和视频

3.2 案例:充电桩大数据规划与运营

3.3 怎样**数据对比做决策?

3.3.1 拉普拉斯与决策模式

3.3.2 五大对比方法

3.4 案例:中美能源产业数据对比

——午间休息——

3.5 大型分组活动:“决策私董会”

3.5.1 数字化决策的前置姿势

3.5.2 流程与规则解释

3.5.3 分组与分工

3.5.4 开题>辩答>演进>建议>点评

4 算法——商业模式精算

4.1 商业大数据分析

4.1.1 通用数据挖掘模式CRISP-DM

4.1.2 逆向数据思维突破

4.2 精算九要素

4.2.1 两个基本点

4.2.1.1 客户价值精算

4.2.1.2 企业利益精算

4.2.2 三个横切面

4.2.2.1 透视下钻

4.2.2.2 杜邦分解

4.2.2.3 聚类分群

4.2.3 四条纵贯线

4.2.3.1 趋势变化

4.2.3.2 转化漏斗

4.2.3.3 行为路径

4.2.3.4 运营干预

4.3 案例:企业数字化全息图谱

4.4 案例:央企新能源业务投资精算

4.5 未来已来:数字孪生运营

5 战法——组织保障数字化创新

5.1 人性与数字的顺逆冷暖

5.2 数据驱动型组织机制

5.2.1 案例:亚马逊贝佐斯的“数字泰勒主义”

5.2.2 案例:丰田大野耐一的“现场主义”

5.2.3 A/B测试——数字化组织的试金石

5.2.4 人机分权竞合机制

5.3 总结:数字化的本心如一

5.4 课后作业:“我的数字化改良之路”


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