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《“大数据”变革企业经营与管理》 主讲：韩迎娣 【课程背景】 在信息技术高速发展的今天，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，成为一个庞大的物理世界，这些由机器、设备、集群和网络组成的环境，能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合，形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下，逐步形成智能制造，智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”，而在于“有用”，对于工业互联网创新发展来说，如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键，面对这些痛点则是“有数据不会用，无法产生实际商业应用价值。 课程将以大数据为切入点，帮助学员认知大数据、工业大数据是什么？大数据核心价值与作用是什么？大数据在电力系统的应用场景是什么？如何提升学员大数据的应用能力？使学员学之解惑，学之能用，让每个学员通过学习，实现企业新的经营价值突破。 【课程收益】 Ø 思维创新，大数据思维，大数据、工业大数据作用、价值与特点 Ø 大数据建模、分析、标签化管理与数据安全 Ø 大数据应用场景、场景逻辑，大数据在电力典型应用场景 Ø 大数据驱动企业经营决策体系 Ø 大数据赋能电力智能解决方案及未来趋势 【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩 【课程对象】电力企业从业人员，电力企业管理人员 【课程时间】6小时 【课程大纲】
一、大数据、工业大数据 1、 思维创新技术路径 2、 大数据应用困扰、现状与问题 3、 大数据能做什么？ 4、 大数据特征与特点 5、 大数据的技术逻辑 6、 大数据思维 Ø 全样 Ø 容错 Ø 相关 Ø 智能 7、 大数据创新 Ø 连接 Ø 赋能 Ø 破界 8、 大数据与工业大数据 Ø 大数据与工业大数据特质 Ø 大数据与工业大数据的区别 Ø 工业大数据的数据采集、挖掘与建模 案例： 二、大数据分析建模 1、大数据技术图谱 Ø 大数据技术基础 Ø 大数据的数据源特点 Ø 大数据技术逻辑 Ø 大数据全域识别 Ø 大数据数据展现 2、大数据分析与建模 Ø 建模 Ø 训练模型 Ø 应用模型 Ø 优化模型 3、大数据标签化管理 Ø 数据标签 Ø 标签 Ø 多样化标签与场景化应用 4、数据安全 三、大数据应用场景与电力典型应用 1、什么是应用场景？ 2、大数据应用场景 Ø 大数据场景 Ø 场景模型分析 3、大数据在电力典型应用 Ø 简化与创新的引擎 Ø 核心业务 Ø 客户体验 Ø 组织管理 Ø 商业网络与供应商协作，采购，交易 Ø 利用传感器数据，提高资产维护水平 Ø 跨业务整合，利用大数据，提供新服务 Ø 泛在电力物联网连接与管理 4、大数据与区块链赋能电力智能解决方案 五、大数据向智能化延伸 1、大数据的边界向智能化延伸 2、智能化重塑发展格局 3、智能化建设的8重困局与挑战 4、智能化建设“1+N”模式价值框架 5、智能化对企业的能力框架 Ø 一级能力 Ø 二级能力 智能化成熟度5个阶段 无数据 不AI 6、大数据驱动智能决策 7、云是智能经济的基础设施 8、企业在经营各个环节实现智能决策
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