数字化转型及企业经营数据的构建及分析
数字化转型及企业经营数据的构建及分析详细内容
数字化转型及企业经营数据的构建及分析
【课程背景】
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键,企业面对这些痛点则是“有数据不会用,无法产生实际价值”
课程将以大数据应用与管理为切入点,还原企业经营数据构建分析的实际案例,帮助学员从宏观(数字化介绍和数字化转型意义),中观(企业经营数据构建,如何从前台中台后台设计应用),微观(数据分析和数据运用的工具、方法、模板)掌握数据时代高管拥抱数据、运用数据、掌握数据相关的工具、方法及模板。
【课程收益】
【课程特色】
1. 课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。
2. 清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。
3. 内容充沛、详略得当,前后呼应。
4. 讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。
5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪
【课程对象】 相关需求人员
【课程时长】 1天(6小时)
【课程大纲】
1、思维创新
2、互联网对企业的影响与变革
3、数字经济发展现状与态势
- 跨界打劫
- 利润降低
- 数字化冲击
- 谁是竞争对手
- 用户变了
案例讨论与练习
1、什么是数字化?
3、企业数字化建设现状剖析
4、企业数字化转型带来的变革
- 发展理念
- 领导力
- 组织结构
- 运营能效
- 技术能力
6、企业数字化转型8大方法
案例讨论与练习
三、企业经营数据构建(前台、中台、后台的数据如何区分,如何配合)
1、数据对企业价值
- 商业价值
- 经营价值
- 战略价值
2、大数据决策模型与支持体系
3、无数据、不AI
4、基于数字化的智能商业
- 数字化和智能化是消费发展的主要推动力
- 智能商业服务消费者的三大特征
- 智能商业的双螺旋
- 智能商业的快速发展
- 企业在经营各环节实现智能决策
5、智能商业,未来已来
四、提出问题
1. 经营分析模型展示
2. 经营管理的目标和方式
3. 实践的思想,寻找差异
五、建立标准化管理与报表体系
1. 经营分析是战略执行的保障
2. 经营仪表盘原理介绍
3. 企业不同阶段的报表体系
4. 经营仪表盘运用的基本工具
六、高质量的基础数据来源于流程管理
1. 企业运营中数据的来源流程
2. 标准化建设是过程管理的基础
3. 流程改进的环
4. 建立流程管理体系
5. 流程管理中的风险意识
6. 流程改进步骤与手段
7. 流程管理的工具
8. 信息化在运营管理中的作用
七、经营仪表盘数据工具应用(案例)市场分析(产品竞争策略)
1. 面向竞争的市场分析与管理中的应用
- 如何进行市场和产品细分分析
- 目标市场的研究、分析和选择
- 产品策略的图表演绎
- 价格分析与对策
- 企业如何营造持续性的赢利结构(直观的量本利分析)
- 案例分析与讨论
2. 在管理市场推广活动中的应用
- 市场推广活动的全程分析与管理数据分析
- 如何对整体促销活动进行监控和评估
- 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立
- 如何利用方案工具寻求最佳市场方案
- 案例分析与讨论
八、运营分析(销售、财务、人力资源管理)
1.在销售管理中的应用
- 销售渠道的管理统计分析
- 渠道管理数据构架的搭建(资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析)
- 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立
- 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法
- 有效的销售计划和销售目标设立
- 销售的有效计划和跟踪机制建立方式
- 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型
2.在财务管理中的应用
- 公司盈利能力趋势分析
- 直观、动态的预算体系建模方式
- 产品上市财务预测案例分析
- 固定资产投资判断模型
- 项目现金流量与投资回报模型
- 财务比例分析与财务模型应用
3.在人力资源管理中的应用
- 公司员工结构多纬度分析
- 年度薪资预算方案模型制定
- 绩效驱动因素动态模型建立
- 业务人员行为分析建模
- 销售业绩趋势分析的方法
九、控制分析(产品质量和采购价格)
1. 产品质量控制
- 质量纪录中的问题
- 您不能高枕无忧,也许下一个问题马上出现。
- 质量控制流程过程分析案例
2.采购价格控制
- 你的大供应商是谁?
- 大宗物品涨价的影响会打击你多深?
- 应付账款余额是否合理?
- 下月我还要准备多少现金?
十、管理的思路
1. 管理假设
2. 相关因素分析
3. 建立台帐、数据整合
4. 数据分析,建立模型
5. 修正行为,预测趋势
6. 验证假设
7. 企业建立改进机制的步骤
十一、数据分析和数据运用的工具、方法、模板
1、数据分析是“神马”
何谓数据分析
数据分析的作用
明确分析目的和思路
数据分析方法论
2、数据收集
数据表应如何规范?
解读数据类型
3、数据处理
何谓数据处理
数据清洗
重复数据处理方法
缺失数据处理
数据抽取
多表合并计算
数据分组
数据转换
数据抽样
4、统计与分析
数据统计常用函数
数据轻松汇总
必须掌握的数据分析法
强大的数据分析工具
5、数据展现
图表的作用
经济适用型图表
图表制作五步法
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