《智慧中台助力企业“数智化”转型》

《智慧中台助力企业“数智化”转型》
——段方
大数据/A I 总设计师
教授 北京大学博士后
1 概述
1.1 中台概念的引出
1.1.1 企业数字化转型的大背景
1.1.2 从美军说起
海湾战争的理念创新
从呼叫炮火到呼叫支援
强大的资源整合、支援能力
1.1.3 智慧中台的定义
定义
引出的背景
数据中台+业务中台+技术中台
1.1.4 中台的延伸
从 ESB 说起。。。
中台的拼接颗粒
中台的粘合剂
1.2 为什么是“ 中台 ”
1.2.1 从 IT 到 DT 的大背景
1.2.2 大中台 、小前台
1.2.3 前提： 大数据后台
1.3 智慧中台建设现状
1.3.1 阿里巴巴为何引出“ 中台”
1.3.2 中国移动的智慧中台背景
1.3.3 理念从模糊到逐渐清晰
1.4 大数据的资产如何盘活？
1.4.1 大数据成为新的生产“要素”
1.4.2 如何快速支撑业务发展？
1.4.3 从 KPI 到报表的尝试
1.4.4 数据挖掘到人工智能的探索
1.4.5 组织机构的应变
1.5 中台发展的“生态”环境
1.5.1 外部变现 or 内部增效？
1.5.2 阿里巴巴的电商生态
1.5.3 中国移动中台的生态在哪里？
1.6 企业的“数智化”转型
1.6.1 数字化+智能化
1.6.2 智能化的含义
1.6.3 人工智能等技术的价值
1.7 【案例】 附件-阿里巴巴的数据中台
2 从数据后台到数据中台
2.1 大数据的发展
2.1.1 从数据仓库开启
2.1.2 大数据带来丰富的数据结构
2.1.3 大数据提升数据分析哲学
2.1.4 大数据驱动精细化管理
2.1.5 大数据从建设到运营
2.1.6 构建智慧中台的“基础”
2.2 DT 从建设到运营
2.2.1 IT 产生数据
2.2.2 DT 沉淀数据
2.2.3 中台运营数据
2.3 中国移动大数据的建设历程
2.3.1 从 2001 年开启的数据仓库
2.3.2 2010 年 Hadoop 的大数据建设
2.3.3 2018 年开启的人工智能探索
2.4 中国移动大数据运营的探索
2.4.1 从应用推广说起
2.4.2 从服务领导扩展到服务市场
2.4.3 服务一线人员
2.4.4 渗透到企业的每个毛孔
2.4.5 对外变现的尝试
2.5 数据中台的概念内涵
2.5.1 服务谁？
2.5.2 如何快速服务？
2.5.3 能力的提炼与沉淀
2.5.4 如何评估服务结果？
2.6 从数据集市到数据中台
2.6.1 数据集市从数据出发
2.6.2 数据中台从业务出发
2.6.3 数据建模层面的考虑
2.7 【示例】 附件——某省公司数据中台的探索
3 中台方法论基础
3.1 向中台架构的转型
3.1.1 盘活数据资产的“必然”
3.1.2 数据驱动的“必然”
3.1.3 业务发展的“必然”
3.2 智慧中台
3.2.1 智慧+ 中台
3.2.2 A I 中台建设
3.2.3 智慧中台基本架构
3.3 数据后台
3.3.1 引入各种数据
3.3.2 开启数据建模
3.3.3 数据资产化描述
3.3.4 数据质量管理
3.4 数据中台的数据整理
3.4.1 数据汇总的角度
3.4.2 信息子层的建设
3.4.3 客户视图的归一
3.5 业务中台的方法论
3.5.1 能力的颗粒化
3.5.2 “组装”实现业务支撑
3.5.3 工具的选择
3.6 技术中台的内容
3.6.1 从 “容器”说起
3.6.2 区块链技术基础
3.6.3 云原生架构
3.6.4 人工智能技术
3.7 互联网思维的导入
3.7.1 互联网思维的概述
3.7.2 互联网思维如何导入到数据中台
3.7.3 数据中台的“借尸还魂”
3.8 数据资产的运营
3.8.1 数据如何成为资产？——买卖
3.8.2 资产具有哪些属性？
3.8.3 资产如何运营？
3.9 从能力到产品的“鸿沟 ”
3.9.1 产品是客户直接可用的
3.9.2 产品能够直接产生效益
3.9.3 从能力到产品的距离
3.10 【示例】 附件——中台的历史 、发展及展望
4 智慧中台互联网思维方法论探索
4.1 引子
4.1.1 大数据缺乏方法论
4.1.2 中台从应用视角反馈
4.1.3 为什么是互联网思维
4.2 客户思维
4.2.1 中台的客户是谁？
4.2.2 客户需要什么？
4.2.3 客户体验如何提升？
4.3 简约思维
4.3.1 中台如何简约？
4.3.2 数据提炼的简约能力
4.3.3 简约的表现形式
4.4 极致思维
4.4.1 中台能否极致？
4.4.2 中台如何极致？
4.4.3 极致的能力基础
4.5 跨界思维
4.5.1 跨界就是跨视角
4.5.2 中台如何跨界？
4.5.3 中台的外部视角
4.6 平台思维
4.6.1 平台的整合能力
4.6.2 中台如何平台化？
4.7 【示例】 附件——大数据的互联网思维
5 数据中台的技术架构
5.1 从“竖井”说起
5.1.1 降低重复投资
5.1.2 降低数据冗余的需求
5.1.3 避免数据不一致
5.2 数据横向打通
5.2.1 OneData 的概念
5.2.2 从数据外挂到数据底座
5.2.3 数据的提炼及汇总
5.2.4 客户视图的尝试
5.3 能力横向打通
5.3.1 OneService 的概念
5.3.2 提炼哪些数据能力
5.3.3 能力的目录及解释
5.4 平台横向打通
5.4.1 OnePlatform 的概念
5.4.2 各种平台的整合
5.4.3 从 Daas 到 PaaS
5.5 数据资产管理
5.5.1 数据资产的概念
5.5.2 资产分析 、应用及优化 、运营
5.5.3 OneID 与 OneMeta
5.5.4 元数据的引入
5.6 阿里巴巴数据中台系统架构
5.7 中国移动数据中台系统架构
5.8 【示例】 附件——中国移动数据中台建设
6 智慧中台实践的场景
6.1 贴近业务 、贴近场景
6.1.1 业务导向的场景
6.1.2 场景就是案例
6.1.3 场景的故事性
6.2 数据中台应用的典型场景
6.2.1 全局数据监控
6.2.2 数据化运营——智能 CRM
6.2.3 数据植入业务——智能推荐
6.2.4 数据创新业务——生意参谋
6.3 CHBN 的中台场景
6.3.1 个人市场的场景
6.3.2 政企市场的场景
6.3.3 家庭市场的场景
6.3.4 新业务市场的场景
6.4 个人市场的中台应用场景
6.4.1 实时营销
6.4.2 携转挽留
6.4.3 5G 数据业务智能计费
6.4.4 卡卷营销
6.5 家庭市场的中台应用场景
6.5.1 智慧家庭营销
6.5.2 家庭圈营销
6.6 政企市场的中台应用场景
6.6.1 订单透明化场景
6.6.2 潜在客户场景
6.6.3 商机处理场景
6.7 新业务市场的中台应用场景
6.7.1 权益营销
6.7.2 物联网新业务
6.8 【示例】 附件——中国移动业务中台实施场景描述
7 中台的管理基础
7.1 “大数据是一把手工程 ”
7.1.1 领导重视
7.1.2 市场驱动
7.2 跨部门的组织机构
7.2.1 市场引领
7.2.2 业务融合
7.2.3 技术落地
7.3 面向使用者的激励机制
7.3.1 点击情况“付费”？
7.3.2 ROI 的考核
7.3.3 收益分成模式
7.4 数据治理的保障机制
7.4.1 数据质量是命脉
7.4.2 口径的梳理
7.4.3 运维保障机制
7.5 数据运营的管理职责
7.5.1 盘活数据资产的基础
7.5.2 数据价值的评估
7.5.3 市场的对外经营？
7.5.4 数据安全的规避
7.6 【示例】 附件-数据中台实施案例
8 中台发展的“冷思考”
8.1 中台是概念， 如何具体落地
8.2 千人千面的“中台 ”
8.3 没有后台就没有中台
8.4 最后一公里的落地
8.5 数据安全的“悖论 ”
9 总结

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