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商業數據分析BI賦能

【課程背景】
各傳統企業紛紛擁抱新一輪的數字化轉型，利用新的商業模式、新的渠道、新的方法，不斷將數字化技術與業務充分融合，在創新中求變，為消費者創造多、快、好、省的價值。在此過程中，科技的高速發展起了巨大的作用，接近無限的存儲空間、強大的算力及機器學習能力，也給我們帶來海量的數據，這也讓我們重新審視商業智能的價值所在。目前行業的實際情況是：40%以上的企業還未開始在數據層面下功夫。大部分企業內部的數據整合還豎著一根根“煙囪”，“部門墻”現象嚴重，數據孤島林立。作為部門的領導人，他們往往從不同的系統，不同的人得到不同的數據或者洞見。由此可得，若是想要從這些報告中做出判斷，非常具有挑戰性。隨著商業環境的發展愈加快速，客戶的需求變化更不容易被捕獲。越來越多的企業下定決心打通企業的數據孤島，打開“商業智能化”的大門。
本(ben)課程涵蓋商(shang)業(ye)(ye)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)中(zhong)常用(yong)方法，包括趨勢分(fen)析(xi)(xi)、排(pai)名分(fen)析(xi)(xi)、分(fen)類分(fen)析(xi)(xi)、差異分(fen)析(xi)(xi)、分(fen)布(bu)分(fen)析(xi)(xi)、占比分(fen)析(xi)(xi)、相(xiang)關性分(fen)析(xi)(xi)，及(ji)其(qi)在Power BI和(he)(he)Tableau中(zhong)的(de)(de)(de)實(shi)現(xian)。其(qi)中(zhong)，不僅涉(she)及(ji)PowerBI和(he)(he)Tableau的(de)(de)(de)工具特色及(ji)對比，還(huan)涉(she)及(ji)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)的(de)(de)(de)方法與思想(xiang)。本(ben)課程指導企業(ye)(ye)的(de)(de)(de)IT團隊轉變思維，從(cong)授(shou)人以魚到授(shou)人以漁，致(zhi)力提升業(ye)(ye)務(wu)用(yong)戶的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)素養和(he)(he)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)能力，從(cong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)發現(xian)新(xin)的(de)(de)(de)問題和(he)(he)新(xin)的(de)(de)(de)商(shang)業(ye)(ye)機(ji)會點。同時，充分(fen)利(li)用(yong)優秀的(de)(de)(de)BI工具，通過(guo)交互(hu)可(ke)視(shi)化(hua)實(shi)現(xian)自助服(fu)務(wu)和(he)(he)敏捷交付，可(ke)以支持利(li)用(yong)企業(ye)(ye)本(ben)身的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)進行專業(ye)(ye)分(fen)析(xi)(xi)，決(jue)策人員做出(chu)更加符(fu)合公司策略和(he)(he)利(li)益的(de)(de)(de)決(jue)策，從(cong)而使企業(ye)(ye)的(de)(de)(de)戰略及(ji)戰術切實(shi)落地。

【課程收益】
-提煉商業數據分析模板及其背后的思維邏輯，展示*實踐內容，為實戰提供“模板化”的公式及思維
-不論從事IT工作、財務工作，還是企業的高管，都可以像商業分析師一樣思考，挖掘商業數據背后的價值
-深入淺出，從理論到實踐，既給初學者提供學習的路徑，也給進階者帶來思維的碰撞
-逐個解疑，層層剖析，讓商業智能數據分析實戰變得生動、深刻，具有挑戰性
-貼近業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)(wu)，以商業(ye)(ye)(ye)價(jia)值(zhi)和商業(ye)(ye)(ye)數(shu)據為導向，快速迭代更新，推動企業(ye)(ye)(ye)實現(xian)“IT業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)(wu)化，業(ye)(ye)(ye)務(wu)(wu)(wu)IT化”

【課程對象】
-企業高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
-戰略高層、戰略規劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各個條線的業務負責人和技術專家
-產品開發與創新人員、服務方案制定者
-市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
-創(chuang)新(xin)業務的負責(ze)人(ren)，創(chuang)新(xin)創(chuang)業導師及實(shi)踐者

【課程大綱】
一、數字化經營的難點分析
1、難點分析：為什么企業數字化經營無法帶來價值？
2、價值視角：需求各異，眾口難調
3、數據視角：紛繁復雜，負重前行
4、數據團隊的(de)關鍵價(jia)值：數據和(he)價(jia)值之間的(de)橋梁

二、數字化經營的核心價值提升（價值視角）
1、如何創造數據價值？
2、數據價值的場景連接
-決策層
-IT層
-業務層
-場景
3、場景出發點：決策者如何改善經營？
4、價值視角的典型場景
-幫決策者提升信息收集的效率體驗
-幫決策者加強業務過程的精細化管理
-用價值衡量驅動執行的不斷改進
案例：
某醫療機構的自動化報表體系
中建鋼構
5、決策層的價值衡量
-基于“人”的視角
-基于“事”的(de)視角

三、數字化經營的數據智能化分析（數據視角）
1、如何改善數據的質量？
2、當前企業數據質量存在的問題
案例：
某證券公司的數據質量案例
3、數據視角的成功經驗：加強底層數據處理
4、數據視角的成功經驗：加強中間模型的建立，提升數據深度
-數據模型建立
-業務模型建立

四、縮短數據和商業智能之間的距離
1、數據團隊帶領企業打贏數字化經營之戰
-定戰術：IT部門的定位
-建能力：培養鏈路上最重要的人（數據運營官的平臺）
-給武器：FineBI+FineReport（行業方案和企業管理平臺）
-多實戰：思想碰撞+實際經驗互換（面向“人術器”的完整服務體系）
案例：
某大型藥企的數據人才蛻變
2、“人術器”完整的服務體系
-器（工具）
-器（方案）
-人（服務）
-術(shu)（交流(liu)平(ping)臺）

五、綜合案例：
1、電力業數據化經營（BI）解決方案
2、建筑業數據化經營（BI）解決方案
3、零售業數據化經營（BI）解決方案
4、能源化工數據化經營（BI）解決方案
5、物流業數據化經營（BI）解決方案
6、醫療行業數據化經營（BI）解決方案
7、醫藥行業數據化經營（BI）解決方案
8、銀行數據化經營（BI）解決方案(an)

商業數(shu)據分析BI賦能(neng)