数据驱动经营和管理升级--高层管理

授课专家： [赵兴峰] 授课天数： 6 天 收费标准： 价格面议 开办周期： 按需开办，有需要的企业请致电本站客服 课程大纲： 《数据驱动经营和管理升级》
——数字经济时代企业领导梯队数据化管理能力提升必修课
主讲人• 赵兴峰老师
课程对象：
 企业总经理、副总及企业各职能中高层管理者
课程时长：
 2-6天，每天标准6课时（根据企业实际需要设置内容精细度及时长）
授课形式：
 课程讲授+商业案例分析+问题互动+小组研讨与练习互动
课程内容：
第一节：数据理念与数据意识
目标：建立数据意识，清晰数据赋能背后的基本逻辑，重视数据化管理
1. 数据技术发展以及带来的深远影响——科幻故事正在变成科技现实，数据技术颠覆企业经营和管理方式
2. 数据技术DT的领域和范围——MISABC六大类数据技术正在改变我们的生活方式和生产方式
3. 数据技术的本质——IT和DT的本质区别，以及数据技术所驱动管理方式、组织方式、生产方式以及商业模式的升级
(1) IT是信息传播的技术，改变了我们的沟通方式、交易方式和生活方式
(2) DT是信息加工的技术，改变了我们的思考方式、生产方式和生存方式
(3) 数据技术驱动管理方式升级：案例——从四张表到四张图的本质区别
(4) 数据技术驱动组织方式变革：从科层制到蜂巢制再到军团制组织形式升级
4. 数据技术的底层逻辑：感知-响应闭环体系
(1) 数据驱动背后的基本逻辑—— “感知-响应”模型
(2) 感知-响应模型的五个关键要素：正确的感知、正确的分析判断、正确的响应决策、更短的感知响应周期、持续的迭代闭环
(3) 作业：自我诊断与评估——我们的管理体系是否具备五要素？为什么很多企业的数据体系价值无法充分发挥？

第二节：数据驱动管理升级的底层操作系统
目标：改变过去传统IT思维模式，明确未来的企业大数据体系技术架构，夯实数据驱动管理战略的技术底盘
1. IT思维和DT思维的升级：信息化不是数据化，IT思维逻辑和DT思维逻辑的区别
2. 企业大数据平台建设的误区：从孤岛到平台，再到大数据生态
3. 技术思路：企业大数据平台的层级架构体系
4. 技术理念：应用导向，持续迭代，敏捷开发
5. 案例：一个企业大数据平台的架构方案

第三节：数据驱动管理升级模型——数据应用金字塔模型
目标：掌握数据驱动管理框架，定位数据能力要求，明确数据驱动管理的层级要求
1. 数据技术驱动的认知升级
(1) 数据驱动的认知升级：从数据到信息，从信息到知识，从知识到智慧，从智慧到智能的升级路径
(2) 认知的四个层次：高认知层次看低认知层次没有秘密
(3) 认知升级维度：高维度企业打击低维度企业易如反掌，信息技术驱动的平台型公司已经快速发展，而数据技术驱动的生态型公司正在崛起
2. 数据驱动管理升级的金字塔模型
(1) 数据驱动运营：用数据发现问题，改善管理方案
(2) 数据驱动管理：用数据发现规律，制定经营策略
(3) 数据驱动经营：用数据发现机会，策划业务布局
(4) 数据驱动战略：用数据发现趋势，制定战略蓝图
3. 案例介绍：一个企业实施数据驱动管理升级的框架和路线图
(1) 从经营运营到经营管理再到战略管理数据驱动新模式
a) 经营运营：以日为单位的经营运营方案优化体系
b) 经营管理：以月为单位的经营管理方案优化体系
c) 经营战略：以年为单位的战略管理方案优化体系
(2) 案例实施过程中所走的弯路——数据驱动管理升级战略实施中几个值得思考的问题
a) 组织问题
b) 人员问题
c) 技术问题
d) 投资问题
e) 外力问题

第四节：数据驱动管理升级场景应用——数据在企业管理中的应用场景
目标：洞察数据价值，重视数据能力培养，提升管理者数据能力
1. 数据驱动管理应用三个基本场景：数据分析项目、数据图表解读、用数据解决问题
2. 场景1：通过建立数据分析项目，驱动数据价值挖掘
(1) 有数据如何分析——从数据中发现问题、发现规律、发现趋势、发现关系，从数据到信息
(2) 数据分析方法四个层级：从数据到信息，从信息到知识，从知识到智慧
(3) 数据分析方法四种类型：【描述】发生了什么；【诊断】为什么发生；【预测】将要如何发生；【规范】该怎么做
3. 场景2：数据图表解读方法
(1) 数据可视化本身就是分析方法：一图胜千言
(2) 数据图表的常见类型：让数据“看得见”
(3) 数据图表解读基本方法：解读数据图表的八只眼睛
4. 场景3：有问题如何利用数据寻求解决方案
(1) 事实与观点——请用数据说话
(2) 用数据解决问题的六个步骤，从数据中发现管理解决方案
(3) 小组研讨：用六步法解决一个现实的管理问题

第五节：数据驱动经营升级场景应用——数据在企业经营中的应用场景
目标：掌握数据应用场景开发套路，了解数据驱动业绩增长的方式和方法，让数据驱动经营升级
1. 场景4：解构营销与销售数据应用场景，用数据驱动绩效倍增
2. 数据驱动业绩增长的思路和方法——思路决定出路，顺藤摸瓜
(1) 客户
a) 客户画像、客户地图
b) 客户体验全流程、客户全生命周期价值管理
(2) 业务人员
a) 客户分类分级管理 （RFM模型与客户管理自动化导航）
b) 销售团队绩效管理数字化（SFE）
(3) 产品、市场、区域
(4) 费用、活动
a) 案例：销售费用优化
b) 案例：广告费用优化

第六节：数据驱动管理落地实操九步法和第一步——数据指标化管理
目标：理解数据驱动管理体系化推进的基本步骤，迈出数据驱动管理第一步
1. 数据驱动管理升级实施步骤：九步法，从信息化到数据化再到智能化
2. 数据指标化管理
(1) 什么是数据指标？什么是数据指标化管理？
(2) 如何系统地梳理企业经营和管理中的数据指标？
(3) 示范：一个招聘过程的数据指标和数据指标所发挥的价值
(4) 实操：小组讨论梳理一个业务环节的数据指标

第七节：数据驱动管理落地实操第二步——数据可视化应用和管理导航
目标：掌握数据驱动管理实施步骤，推动数据驱动管理方案的落地应用
1. 数据可视化与管理看板——从看板到导航的升级
(1) 数据可视化与传统BI的区别，从工具到管理，从IT到DT
(2) 案例：销售导航系统从1.0到2.0的开发过程
2. 管理数据导航
(1) 管理导航系统：让管理可见，把管理装口袋
(2) 技术升级：从手工导航到系统导航再到智能导航的技术升级
(3) 演示：几个管理导航看板，让管理问题看得见

第八节：数据技术驱动企业数字化转型升级
目标：展望未来数据技术驱动管理升级的终极目标，洞察未来势，把握方向
1. 企业数字化转型新趋势
(1) 数据战略已经成为企业的核心
(2) 数据驱动已经成为企业竞争优势来源，未来企业的竞争优势公式
(3) 企业数字化转型的困境
a) 三不知：转什么，怎么转，往哪儿转
b) 四个缺：缺方向、缺技术、缺人才、缺路线
2. 企业推动数字化转型的框架模型： 1234
(1) 一个策略选择矩阵：往哪儿转
(2) 两个转型保障：怎么转
(3) 三个转型场景：转什么
(4) 四个转型驱动力：如何转
3. 企业推动数据化管理升级的四个成功要素（4P模型）
4. 未来新趋势介绍：
数据技术驱动商业模式创新——从平台型企业向生态型企业升级
a) 案例：广告费用优化

其他参考模块：
数据思维训练
目标：训练数据思维，掌握产生数据分析方法的方法
1. 什么是数据思维？常见的数据思维有哪些？如何训练个人的数据思维能力？
2. 数据思维训练1：对比思维与对比分析方法
(1) 对比分析的三要素
(2) 对比分析的客体选择
(3) 对比分析的维度选择
3. 数据思维训练2：解构思维与结构思维
(1) 什么是解构思维？为什么要对“问题”进行拆解？
(2) 解构思维在数据分析中的应用
(3) 拆解管理问题并建模的能力训练
(4) 什么是结构思维？事物的构成配方
(5) 结构思维在数据分析中的应用

企业经营管理数据分析和挖掘的思路与方法
目标：掌握数据分析和挖掘方法，提升企业经营管理绩效
1. 企业经营数据分析常用的四大类方法
(1) 分类与聚类分析
(2) 趋势与规律分析
(3) 关系与关联分析
(4) 预测的四种方法
a) 案例：一个MRO平台库存预测算法介绍
2. 应用案例介绍
(1) 案例：创造价值上亿的算法——一个回归分析的思路和方法
(2) 案例：一个体系化数据模型应用介绍，掌握业务背后的逻辑，用数据驱动业务增长，创造价值

老师介绍：赵兴峰