一、 课程背景

“大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。

大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的重新定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果，结合企业的销售营销和运营管理实践是企业领导者的新的能力和要求。

本课程结合大数据的基本概念，不同行业应用，建立企业管理者的大数据思维和管理改善模式。

二、 课程对象

传统行业企业的中高层管理人员。

三、 主要内容

1. 大数据的概念应用价值和使用范围

2. 大数据时代的商业思维及企业变革

3. 大数据的技术框架和建立过程分析

4. 大数据在不同行业的应用分析及工具

5. 大数据的风险和关联应用分析及完成作业

四、 课程形式

1天（6小时） 分组互动案例模拟讨论

五、 具体大纲

第一讲：大数据的概念应用价值和使用范围

1. 大数据的定义由来和原因（海量快速分析）

2. 由结构数据、数据仓库到大数据（非结构化）

3. 大数据的6V特称及分析

4. 大数据的各行业应用分析

5. 电子商务移动互联网和大数据

6. 大数据应用在社会里面的价值评估

7. 大数据在企业管理里面的位置和价值

第二讲：大数据时代的商业思维及企业变革

1. 大数据决定企业竞争力

2. 大数据成为企业资产

3. 数据化：一切皆可“量化”

4. 数字辅助决策提升准确度

5. 大数据背后的消费者行为挖掘

6. 大数据与提升企业管理效率

7. 大数据和互联网思维极致思维

8. 大数据与精准数字营销

9. 90/00后二次元数据与企业应对

第三讲：大数据的技术框架和建立过程分析

1. 结构化数据，数据仓库，数据挖掘分析，大数据（非结构化）

2. 大数据相关技术和处理（采集，存储，分析挖掘，展示）

3. NOSQL和大数据的实时流处理及云存储

4. 大数据系统工具（Hadoop/HBase，MapReduce/Hive）

5. 大数据生态的软硬件架构和可扩展性

6. 大数据模型建立和分析的方法论

7. 大数据信息系统的设计建立和应用

第四讲：大数据在不同行业的应用分析及工具

(一) 建模及数据形成

1. Alibaba大数据用户画像及贷款

2. 当当网大数据的形成和应用

3. 某银行的数据建模数据仓库和分析

4. 某平台的数据超市及大数据资产运营管理平台

(二) 数据辅助监控

5. 国资委大数据系统监控下属企业及使用

6. 高校及商业地产数据监控和分析报警大数据系统

7. 世界500强如何监控代理商淘宝价格

8. 连锁实体店如何通过点评团购数据改善经营

9. 大数据和政府网络舆情管理

(三) 数据决策

10. 零售卖场未卜先知怀孕案例过程和分析

11. 世界500强通过数据发现产品质量问题

12. 剃须刀市场的数据抓取和决策分析

13. 爱在那儿！——《爸爸去哪儿》大数据解读

14. 洛杉矶警局如何用大数据预测并阻止犯罪

15. 某医院的数据挖掘临床决策及运营决策支持系统

(四) 数据技术应用

16. 百度LBS用户迁移大数据应用

17. 中国某排名前十城市的城市交通大数据系统

18. 基于大数据的客服自动回复和聊天应答（语音）

19. 大部分护士医生和律师真要失业了

(五) 数据数字营销

20. 大悦城大数据的精准营销策划执行

21. 妈妈100的大数据分析和营销应用

22. 需求方平台（DSP）在广告投放使用

23. 中国电信大数据多渠道精准广告投放

(六) 数据工具

24. 各大公司的数据工具

25. 数据分析公司的行业报告

第五讲：大数据的风险和关联应用分析及完成作业

1. 大数据存在的困难和风险

2. 斯诺登的棱镜门事件及风险

3. 大数据和物联网、云计算

4. 大数据和工业4.0（智慧制造）

5. 大数据和人工智能（技术数据情景驱动）

6. 完成大作业：大数据在企业转型创新中的应用