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大數據發展培訓

課程大綱：
1 大數據，商業機會的再造
1.1 數據帝國的起源、與建立
1.1.1 大數據，何時誕生？
1.1.2 大數據，是否能否產業化？
1.1.3 大數據，概念出自英國研究者，邁爾·舍恩貝格之手
1.1.4 舍恩貝格，“只要知道是什么，而不需要知道為什么”？
1.1.5 事實上，舍恩貝格的定義是有條件的！
1.1.6 大數據，強調4V
1.2 大數據商業應用層出不窮！
1.2.1 奧巴馬，2012年利用龐大的數據分析團隊，利用大數據勝選
1.2.2 Netflix，視頻網站利用大數據分析創造風靡歐美《紙牌屋》
1.2.3 社交網能夠成為股票獲利的工具么？
1.2.4 新浪微博，2012倫敦奧運會劉翔退賽后依賴大數據獲取“輿情”
1.2.5 尼曼·馬庫斯，利用大數據投用戶所好，實施營銷
1.2.6 亞馬遜，關注每個人的購買軌跡，以此判斷購買需求
1.3 大數據在社會事務方面的應用
1.3.1 馬云推動的“數據浙江”，讓政府真正看到了數據的價值與威力
1.3.2 利用大數據，開展交通治理
1.3.3 利用大數據，開展經濟決策
1.4 大數據的誕生，推動生產要素的轉化，改變了生產力的核心
1.4.1 數據 信息，是不是生產力？不同時代、不同答案
1.4.2 從鐵公雞、到云管端，從勞動到資本，從分工到共享
1.4.3 必須清晰，未來的時代——從IT 到DT轉化
1.4.4 必須清(qing)晰，當下的IT系統的全(quan)部(bu)，只(zhi)是DT時(shi)代的“云(yun)”，而不(bu)是全(quan)部(bu)

2 大變現，當代公司操作的八種套路
2.1 人工智能=數據 物體（IOT），十幾萬億規模
2.2 數據變現=搜索 信息展示 社交廣告，萬億規模
2.3 數據征信 評價機構，萬億規模
2.4 共享經濟（房屋共享、車輛共享、房屋共享），數千億規模
2.5 數據分析（尼爾森、易觀、艾瑞）2000億規模
2.6 數據營銷平臺（DSP、DMP、廣告代理、廣告平臺），萬億規模
2.7 數據平(ping)臺共享（亞(ya)馬遜(xun)、百度、騰訊），百億(yi)規模(mo)

3 大變現，運營商，必須構建大數據產品化平臺
3.1 大變現，運營商困境
3.1.1 一個聯通的故事，告知一個事實——商業模型的能力缺乏
3.1.2 從三個行業中，請你挑選誰**能夠利用好“數據”？
3.1.3 如果運營商與阿里巴巴比較，就可以發現兩者在“大數據”體系上的巨大差異
3.1.4 運營商人員，移動要搞大數據必須解決的四個難題
3.2 大變現，需要改變運營商的思維
3.2.1 產品，要實現，隨用隨取
3.2.2 產品，要從需求中來，以市場作為牽頭方，
3.2.3 大數據，不僅是技術概念，更是應用，它來源于營銷實踐
3.3 大變現，運營商怎么做？
3.3.1 整合內外數據，是大數據的關鍵
3.3.2 內部數據，僅僅是解決自身通信運營
3.3.3 外部數據抓取，解決的是流量經營、數字化運營、以及行業、社會數字化運營
3.4 西班牙電信，先走一步，組建“數據洞察部”
3.4.1 面向社會，提供廣告服務
3.4.2 面向政府，提供智慧城市服務、智慧交通服務
3.4.3 面向公眾，提供購買偏好服務
3.4.4 面向商業，提供店面選址服務
3.4.5 面向內部，提供員工管理、文化建設
3.5 變現，運營商數字化運營
3.5.1 離網預警體系構建
3.5.2 客戶24小時*365天，行為數據庫
3.5.3 流量 APP之間的交叉營銷
3.5.4 流量經營，客戶不同階段的數據營銷應用
3.5.5 互聯網行為聚類
3.6 變現，運營商必須架構——“產品化平臺”
3.6.1 前向流量市場，大數據支撐產品
3.6.2 后向流量市場，大數據支撐產品
3.6.3 終端市場，大數據支撐產品
3.6.4 咪咕市場，大數據支撐產品
3.6.5 舉例：做好(hao)流量激發的大數據產品化平臺

大數據發展培訓