《数字化转型和数据治理》

数字化转型和数据治理
课程目标：
通过鲜活案例让相关大数据业务人员和技术人员了解大数据和数据治理的行业知识，掌握大数据、数据治理的常用工具和能力，能够应用最前沿的数字化技术（包含大数据和物联网），从而实现价值重塑。其次，课程力图让学员理解大数据的本质逻辑，培养数字化转型思维、意识和数字化经营能力，掌握数字化转型的常用经营工具和技能。同时，介绍行业相关的案例。最后，课程将通过案例和研讨的模式，让学员实质提升数字化转型的意识和能力，为今后实施各种类型的数字化转型项目打下基础。
学习安排（0.5天）：
技能学习
前瞻性学习
思维改变
咨询方法论
大数据实操方法论
课程大纲：
一、Why: 背景、目标和要求
1.1时代的要求 ：大数据和人工的发展趋势
1.1.1全球时代背景：数字经济来临
1.1.2全球数字经济发展趋势
1.1.3全球数字经济对价值创造者的影响
1.1.4全球最大的两个数字经济体：中国和美国
1.1.5 **首次提出新质生产力
1.1.6数据资产从2024年1月1日可以并入财务报表
1.1.7数字进化论
1.1.8数字化转型的成本和代价
1.1.9数字化的收益和价值
1.1.10数字化带来新的业务维度，而不仅仅是解决传统痛点
1.1.11案例：法拉利换车的对比
1.1.12案例：特斯拉撞车实验（大数据如何创造价值）
1.1.13案例：地平线数据仿真造火箭（大数据如何创造价值）
1.1.14案例：Nike通过nike+大数据提供的全新业务维度
What: 大数据应用与实战
2.1大数据概述
2.1.1大数据时代已经来临
2.1.2大数据趋势分析
2.1.3关键要素：数据
2.1.4数字化转型过程中数据层面面临的挑战
2.1.5数字化转型数据应用总体建设思路
2.1.6数据应用服务于企业战略
2.1.7数据是业务的投影
2.1.8从业务角度描述数据
2.1.9如何支撑这些业务
2.1.10数据中台在什么位置
2.2大数据平台落地实践
2.2.1中台落地路线图
2.2.2政企客户为什么建设自己的数据中台
2.2.3京东数据中台建设方法论
2.2.4京东数据中台咨询项目管理
2.2.5京东数据中台产品架构
2.2.6京东数据中台产品架构
2.2.7数据整理接入
2.2.8数据开发加工
2.2.9数据服务应用
2.2.10数据推送分发
2.2.11数据应用
2.2.12数据运营能力
2.2.13数据平台组件
2.2.14案例：宁波会展中心大数据平台系统后台演示和案例讲解
2.3数据驱动的业务构成以及数字化业务生态
2.3.1认识数据驱动结构
2.3.2数字化业务生态
2.3.3企业自身需要引入云架构及平台化思想
2.3.4案例：设备产业互联网平台
2.3.5案例：平安金融产业互联网平台
2.3.6案例：贝壳ACN模式
2.3.7案例：大族激光纽扣的故事
数据治理
3.1数据治理概述
3.1.1数据治理的背景和挑战
3.1.2数据治理的价值
3.1.3数据治理的拆解
3.1.4数据治理与数据管理
3.2数据治理体系规划
3.2.1数据治理管理框架
3.2.2数据治理规划体系框架
3.2.3数据治理各领域组织框架
3.2.4数据管理制度框架
3.2.5主数据管理
3.2.6元数据管理
3.2.7数据管理过程
3.3 数据标准管理
3.3.1数据标准含义
3.3.2数据标准框架
3.3.3分类指标元数据模型
3.3.4数据标准和各领域的关系
3.3.5数据标准管理体系
3.3.6数据标准实施步骤
3.3.7数据标准落地方法
3.4数据质量管理
3.4.1数据质量定义
3.4.2数据质量七大维度
3.4.3数据质量度量方法
3.4.4数据质量管理体系
3.4.5数据质量监控体系
3.4.6数据质量与其他领域的关系
3.4.7数据质量落地：大棒篇、流程篇和清理篇
3.5 数据架构管理
3.5.1数据架构与4A的关系
3.5.2数据管理架构过程
3.5.3企业数据模型
3.5.4信息价值链分析
3.5.5数据治理架构
3.5.6数据仓库架构
3.5.7常见中台架构
3.6 数据资产管理
3.6.1数据资源规划
3.6.2数据资产盘点3.6.3数据逻辑规划
3.6.4数据安全规划
3.6.5数据物理规划
3.6.6数据资源资产化
3.7数据资产并表
3.7.1数据资产确权
3.7.2数据资产治理3.7.3数据资产定价
3.7.4数据资产交易
3.7.5数据资产证券化

李家贵老师的其它课程