向永清老师
大数据与数字化转型专家/原顺丰同城大数据总监
课程背景：近10年来，新技术发展浪潮一波高过一波，云计算、移动互联网、大数据、区块链、人工智能、5G等新技术如雨后春笋般接连涌现，新技术不可避免带来了对传统产业的巨大冲击，同时也给传统产业转型发展提供了全新的机遇。
可以说，那些及时拥抱新技术的企业，能够充分享受新技术带来的发展红利；那些行动迟缓的企业，可能会在激烈的市场竞争下败下阵来，甚至被市场淘汰。
马云说，我们这个时代正从IT时代向DT时代过度，DT时代数据将成为企业最核心的资产，谁率先拥抱数字化新科技，谁率先建立起企业级的数字资产体系，谁就能在新的竞争中占据有利位置，迎来有一个高速发展的春天。
课程特点：
授课形式：理论讲解+案例分析+互动答疑
突出理论特点，注重知识理解、案例分析与实战体验，其中理论讲解50%，案例分析30%，互动答疑20%。
课程收益：
1．掌握大数据技术出现的历史背景，发展现状以及未来发展趋势。
2．掌握大数据如何赋能企业，促进企业研发、销售、市场工作效率的提升。
3．掌握一些常见的大数据应用案例，建立大数据的工作思维。
4．掌握通信行业与大数据有关的发展机会和趋势。
5．掌握通信行业大数据的典型应用场景与商业价值。
课程模式：
1．理论讲解、案例分析
2．分组互动、实战体验
3．课堂练习、互动答疑
学习对象：
1．企业中高层，CIO，CTO，CDO等。
2．信息化、数字化、科技相关职能部门的负责人
3．企业数字化架构师、解决方案架构师、数字化咨询师
4．从事企业数字化相关的从业人员
时间安排：
6个小时（上午3小时，下午3小时）
课程大纲：
一、 大数据技术发展的历史背景、现状及未来（1小时）
1．大数据技术发展的历史背景(1) 工业革命的历史回顾
(2) 大数据与第四次工业革命
(3) 数据能否替代石油成为数字时代最重要的资源？
2．大数据技术发展的现状
(1) 国内大数据技术发展现状
(2) 国外大数据技术发展现状
(3) 为什么说人工智能是大数据技术发展的终极表现？
3．大数据技术发展的趋势
(1) 建设企业级数据资产体系
(2) 感知人工智能到认知人工智能
(3) 万物互联意味着什么？
二、 大数据如何赋能企业发展（1小时）
1．大数据技术与产业转型升级的关系分析(1) 供给侧改革
(2) 产业转型升级理论
(3) 什么是消费互联网？什么是产业互联网？
(4) 产业转型的内生动力和外在推力是什么？
2．大数据技术对产业转型升级的影响分析
(1) 大数据如何赋能企业发展，促进降本增效？
(2) 大数据促进企业人力资源变革
(3) 大数据促进企业产品研发变革
(4) 大数据促进企业营销市场变革
3．如何建立企业级的大数据资产体系，推动企业数字化转型？
(1) 第一步：积累数字资产，业务数据化
①所有业务都要数据化
②完成原始数字资产的积累
(2) 第二步：消除数据孤岛，建立全连接
①打通企业内部各部门之间的数据连接
②打通企业内部和外部资源之间的数据连接
③消灭数据孤岛
(3) 第三步：打通全融合，实现智能化
①线上业务与线下业务的融合
②企业内部流程与外部资源的融合
③实现业务的智能化
三、 通信行业大数据特点及价值分析（1小时）
1．通信行业大数据的特征分析(1) 数据量非常巨大
(2) 数据价值密度非常高
(3) 数据的来源多样化，数据类型丰富
(4) 数据产生速度快，对数据处理速度要求很高
(5) 数据连续性好
2．通信行业大数据发展现状分析
(1) 数据智能技术开发相对滞后
(2) 数据相关商业模式挖掘不够充分
(3) 数据安全相关的法律法规还没有出台
3．通信行业大数据的价值分析
(1) 通信大数据对个人的价值分析
(2) 通信大数据对组织的价值分析
(3) 通信大数据对国家和社会的价值分析
四、 通信行业大数据发展机遇以及面临的挑战（1小时）
1．通信行业大数据面临的发展机遇分析(1) 新基建
①IDC
②5G
③卫星互联网
④量子通信
(2) 新商业模式
①数据业务化，业务数据化
②精准营销
③智能数据产品
(3) 新技术红利
①区块链技术
②AR/VR/MR技术
③数字孪生技术
④感知人工智能
⑤认知人工智能
2．通信行业大数据面临的挑战分析
(1) 数据安全挑战
①黑客
②非法数据交易
①数据走私
(2) 数据隐私挑战
①个人信息保护
②企业信息保护
(3) 数据融合挑战
①数据融合让数据更有价值
②数据融合需要顶层设计
(4) 数据智能技术挑战
①数据技术加速行业融合
②数据技术跨学科挑战
①数据技术的自主可控
五、 通信行业大数据技术发展趋势分析（1小时）
1．人工智能技术(1) 从弱人工智能到强人工智能
(2) 从感知人工智能到认知人工智能
2．数字孪生技术
(1) 从AR/VR/MR到数字孪生
(2) 数字人
3．区块链技术
(1) 从信息互联网到价值互联网
(2) 数字货币
4．传输技术
(1) 量子通信技术
(2) 卫互联网
六、 通信行业大数据技术应用场景及案例分析（1小时）
1．通信大数据在精准营销中的应用分析(1) 数据仓库
(2) CDP
(3) 客户画像
2．通信大数据在疫情防控中的应用分析
(1) 位置数据
(2) 多源数据融合
(3) 数据处理能力和快速响应能力
3．通信大数据在应急救援中的应用分析
(1) 位置数据
(2) 传感器通信大数据
(3) 边缘计算与云计算
