大数据应用精进之道 – 企业数据分析与建模
大数据应用精进之道 – 企业数据分析与建模详细内容
大数据应用精进之道 – 企业数据分析与建模
【课程对象】信息科技运维部门主管,信息科技研发部门主管,信息科技部首席/资深系统架构师,CIO(首席信息官)、CTO(首席技术官)、企业安全架构师,信息科技部资深软件设计师,信息科技部资深软件设计师
【课程时间】6小时
【课程背景】
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。大数据(big data)或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。
大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。
数据产品,承载着大数据中蕴含的逻辑,是一个大数据产业链价值的最终体现。对于一条完整的大数据产业链来说,其本质就是对数据不断挖掘,发现其中的规律,并封装成数据产品,最后用数据产品变现的过程。
课程将以大数据模型与分析为核心要点,帮助学员认识大数据建设的基础、了解数据建模与分析,在企业数字化变革的重要性是什么?信息科技部门在大数据平台建设过程中,应该扮演什么角色?如何利用现代化信息科技,提升数据建模、挖掘与分析成功的机会?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够具备引领企业实现成功的数字转型,同时协助企业提升商业模式创新能力,快速占领行业制高点!
【课程收益】
【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析
【课程对象】信息科技运维部门主管,信息科技研发部门主管,信息科技部首席/资深系统架构师,CIO(首席信息官)、CTO(首席技术官)、企业安全架构师,信息科技部资深软件设计师,信息科技部资深软件设计师
【课程时间】6小时
【课程大纲】
- “大数据”的内涵为何?
- “数据建模”的内涵为何?
- 为什么需要建立模型?
- 建立模型的原则为何?
- 探索 – 排序思维
- 概念 – 步骤导向
- 常用的建模工具介绍
- 思维导图
- 概念图
- 系统导图
- 心智模型
- 概念模型
- 业务数据建模实践
- 业务数据建模的定义与内涵
- 如何进行业务数据建模?
- 信息流定义
- 信息输入
- 信息输出
- 信息处理规范
- 信息参与角色
- 数据建模完成后的接续动作为何?
- 建立系统框架
- 构建应用架构
- 数据架构
- 技术架构
- 数据模型实践
- 数据建模的定义与内涵为何?
- 常见数据场景介绍与案例分享
- 数据建模的步骤为何?
- 制定目标
- 数据理解与准备
- 建立模型
- 模型评估
- 结果呈现
- 模型部署
- 数据建模常用的方法与工具
- ML
- SmartBi
- 如何规避常见的数据建模误区?
- 与现有数据治理冲突?
- 数据安全过度考量?
- 数据分析的最佳实践与方法
- 逻辑树分析
- PEST行业分析
- 多维度拆解分析
- 对比分析
- 归因分析(假设检验)
- AARRR分析
- RFM分析
- 杜邦分析
- 周期性分析
- 业务场景实践
- 业务场景的定义与内涵
- 何谓“业务场景”?
- 组成“业务场景”的关键要素为何?
- 案例分享
- “业务场景”应具备哪些要素?
- 谁在里面?
- 在什么环境下?
- 在做什么?遇到什么问题?
- 如何互动?
- 会产生什么价值?
- 如何创建“业务场景”?
- 识别主题
- 判断角色与场景入口
- 延伸场景,梳理“角色”的步伐
- 针对需求思考解决方案
- 业务场景开发指南
- 分析业务场景的6步法
- UML用例图/行为图解析
- 价值流分析
- 案例分享与讨论
- 业务场景的定义与内涵
- 数据挖掘与分析的发展方向与趋势为何?
- 定向算力(案例分享 – 特斯拉 无人驾驶)
- 机器学习 (案例分享 – 富士康 精密制造)
- 系统自愈 (案例分享 – 富士康 无灯工厂)
- 预警机制 (案例分享 – AWS 数据中心运维)
- 课程总结
- 学员心得分享
- 重点摘要
- 答客问
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