《从“创新服务”到“数据驱动”——大数据背景下的行业变革与应用方向》_张世民_企业内训课程

《从“创新服务”到“数据驱动”——大数据背景下的行业变革与应用方向》

培训讲师：张世民

讲师背景：
张世民老师互联网营销模式创新专家互联网连续创业者中国Wi-Fi产业联盟副秘书长传统产业+互联网实战型培训师九型人格、NLP-教练技术执行导师曾任：共享雨伞“JJ伞”丨联合创始人、CEO曾任：深圳市捷迅高新科技股份有限公司丨COO曾任：深圳市详细>>

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《从“创新服务”到“数据驱动”——大数据背景下的行业变革与应用方向》

从“创新服务”到“数据驱动”
——大数据背景下的行业变革与应用方向
课程背景：
大数据时代的到来对人类的影响是极为深远的，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为我们提供了一种全新的看待世界的方法，其带来的信息风暴正全方位地改变着我们的生活、工作和思维。
人类社会的每一次进步，都是由新技术引发新一轮产业革命、进而引发政府管理和社会治理模式的重大变革而推动的。科技革命不断推动着产业的发展，只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展，无视变化或拒绝变化的国家或民族将面临停滞和衰落。
在大数据时代，一切活动均架构在数据的基础之上，各行各业把对数据的挖掘、处理和分析能力转化为应用价值。面对这样一种情势，我们应当以什么态度来迎接大数据时代的到来？如何使大数据为我所用？
课程收益：了解大数据的产生背景，正确认知大数据的应用价值；
透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据的应用方法；
结合自身行业特点，开展数据分析，并找到数据背后的问题；
基于互联网思维，通过大数据进行标准化输出和提供个性化服务；
48958545148500课程模型：
课程时间：1天，6小时/天
授课对象：企业负责人、营销及运营负责人、政府部门/事业单位领导
授课方式：讲师讲授+案例剖析+视频图文+互动交流+现场答疑
课程大纲
前言：大数据带来的改变和启示
1. 上海外滩陈毅广场踩踏事件
2. 东莞扫黄8小时后人口迁徙图
3. 中国新四大发明，原来我们已经这么牛X
第一讲：大数据的正确认知
一、什么是大数据？
1. 中国农民最朴实的大数据智慧
2. 大数据三要素
1) 大——海量，平台级
2) 数——数字，一切数字化
3) 据——依据，精准、可依赖
3. 大数据的六个特征
1) 时间
2) 空间
3) 行为
4) 偏好
5) 规律
6) 预测
4. 大数据的类型（用户画像)
1. 消费者数据——纯数字化数据
2. 机器和传感数据——图片、声音、影像
3. 行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1. 移动互联网
1) 终端普及率
2) 用户量
3) 使用频次
4) 支付
5) 物流
6) 诚信
7) 体验
2. 云计算
车载导航VS百度地图
今日头条为什么让巨头们恐慌
3. 物联网
共享单车、充电宝们的商业逻辑
三大运营商的物联卡战役
4. 人工智能
京东、顺丰无人机投递
富士康工业机器人作业
百度押注无人驾驶
第二讲：大数据在商业竞争和政务改革中的应用
一、餐饮
案例剖析：餐饮O2O解决了什么问题？
1. 高峰并发，订单信息传递无障碍
2. 错漏率极大降低
3. 数据分析——以销定产
4. 配送效率提升
5. 客户满意度——良性互动
6. 成本控制与品牌传播
二、购物
案例剖析：支撑“双11”狂欢的大数据处理能力
1. 支付宝：10.5亿笔支付交易
2. 菜鸟网络： 6.57亿个物流订单分发
3. 智能仓储、机器人分拣、流水线作业
三、交通
案例剖析：滴滴打车的商业演进路线图
1. 滴滴大数据：深圳哪栋办公楼下班最晚？
2. 为什么先从出租车切入
3. 红包补贴是笔划算的买卖
4. 出行生态链构建和延伸
5. 基于大数据的智慧交通布局
四、票务
案例剖析：猫眼、淘票票对全国院线数据的渗透
中国电影票房从43亿到457亿
动态决策：票房数据实时统计
3. 战狼2的8亿保底到登顶票房冠军
4. IP经济——大文娱产业变革
五、医疗
案例剖析：医号馆欲撬动万亿级基层医疗市场
1. 分级诊疗政策推行的阻碍因素
2. 挂号、就诊、检测、医保支付全流程改造
3. 生命体征数据采集存档VS远程医疗
六、政务
1. 公共服务
2. 征信体系
3. 公安系统
1) 基础工作数据：人员、场所、案件信息
2) 内网共享数据：在逃、盗抢、预警信息
3) 外部社会数据：互联网、个人资信信息
案例剖析：百米生活商用WiFi与网监大队合作项目
第三讲：大数据的开发价值、采集方式和发展趋势
一、大数据的开发价值
1. 新能源——数据也是生产力
2. 个性化服务——感知用户，精准触达
3. 标准化输出——边际成本和规模效应
二、大数据的采集方式
1. 连续性——数据累积效应
2. 间歇性——周期内变化趋势
3. 多维度——数据的完整性
4. 倾向性——目标导向的数据提取
三、大数据的发展趋势
1. 人格化——个体都是载体
2. 扩展性——用之不竭和高兼容性
3. 智能化——数据会说话

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