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专题课程

电信运营商大数据产业现状及应用创新

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编辑日期 2018-06-14  阅读次数:555 次


【课程目标】

大数据时代已经来临,拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为竞争力的一种体现,大数据的重要性已经毋庸置疑。

本课程围绕大数据产业,从大数据的基本面出发,到大数据应用价值;从大数据的发展现状,到行业发展趋势及大数据市场预测;从大数据的商业模式,再到大数据的战略和大数据思维,进行了分析和探讨。并重点探讨了通信行业的大数据商业模式,发展机遇及新利润增长点。

通过本课程的学习,达到如下目的:

1、 了解大数据的基本面,以及大数据在各领域中的应用价值。

2、 了解大数据的产业发展现状,产业布局以及大数据的商业模式。

3、 了解大数据的发展趋势和市场规模,以及探讨大数据发展策略。

4、 了解大数据战略和大数据思维,并用于指导开展企业大数据相关工作。

5、 了解通信行业在大数据下的发展机遇与商业模式的创新。

 

【培训对象】

三级经理、中高层领导、政策制定者等相关人员。

 

【授课方式】

讲授(发展现状+发展趋势+市场预测)+企业大数据策略探讨

 

本课程结合当前大数据的发展现状,结合行业的特点,并探讨大数据在电信业的发展策略。

 

【培训时长】

2


【课程大纲】

 

第一部分、解构大数据(正确理解大数据)

大数据时代已经来临

大数据定义

大数据的三维理解

理论+技术+实践

大数据的4V特征

大规模(Volume

多样性(Variety

高速度(Velocity

价值性(Value

大数据类型

大数据来源

大数据的历史背景

关于大数据与小数据

探讨:运营商有哪些重要数据

 

第二部分:大数据的价值和行业解决方案

大数据的作用与价值

大数据的核心价值——发现规律和预测

大数据的应用领域

大数据的应用需求分析

政府--电子政务

互联网

智慧城市

。。。。。。

大数据在各行业的解决方案

金融业

旅游业

零售业

电信业

当前大数据应用热点

大数据在电信行业的应用

 

第三部分:  大数据的战略和大数据思维

国外大数据战略

美国大数据战略

欧洲大数据战略

日本大数据战略

国外推行大数据战略的主要做法

大数据战略理解——定位决定你的地位

数据即资产

“数据化运营”转变为“运营数据”

“搜索引擎”转变为“推荐引擎”

大数据思维——思路决定你的出路

定量思维,一切皆可量化

相关思维,一切皆有联系

实验思维,一切皆可尝试

全样本思维,大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算

个性化思维,以消费者为中心

融合思维,全平台大数据帮助你的数据需要整合

 

第四部分:通信行业大数据应用

大数据发展对通信行业的影响

通信行业的重要数据

BOM三域

通信行业的大数据应用

通信行业应用场景

基于位置(科学选址、客户分布)

社交关系

客户行为分析

精准营销

网络优化

国外运营商的大数据应用案例分析

大数据下运营商的新机会

通信运营商的发展机遇

新利润增长点探讨

如何有效利用大数据资产

探讨:电信运营商的大数据资产变现之道

 

第五部分:大数据下的变革

大数据下的思维变革

让数据说话

全数据分析(从抽样到总体数据)

简单计算(数据精确性与混杂性的处理)

数据的价值在于数据间的关系(相关关系)

大数据下的商业变革

大数据带来的业务创新

围绕大数据构建新的商业生态

大数据下的管理变革

从拍脑袋到科学决策

大数据成为企业核心竞争力

企业人才管理的革新

 

第六部分:大数据应用关键技术

大数据应用框架体系

数据基础层

数据模型层

业务模型层

业务应用层

大数据挖掘六步曲

商业问题(明确挖掘目的)

数据准备(收集所需要的数据)

数据理解(数据预处理,数据探索性分析)

数据建模(选择或建立解决问题的挖掘模型)

模型评估(评估模型质量,验证数据挖掘的结果)

模型部署(部署模型,模型可视化、模板化、系统化)

大数据挖掘的分析方法

对比分析/分组分析/平均分析

趋势分析

交叉分析

结构分析

转化率分析

大数据挖掘的分析思路

企业外部环境分析(PEST分析法)

用户消费行为分析(5W2H分析法)

竞争分析(SWOT分析法)

公司整体经营情况分析(4P/4C营销理论)

用户使用行为分析法

大数据挖掘的模型简介

相关分析(相关性分析)

方差分析(影响关键因素分析)

预测分析(销量预测、客户流失预警、投诉预测分析)

分类/聚类(客户/市场细分、客户特征提取)

关联分析与产品交叉销售

RFM模型与业务策略(客户价值评估)

 

第七部分:大数据系统关键技术

Hadoop生态系统简介

大数据技术发展趋势

技术发展六大方向

大数据商用平台介绍

百度大数据平台

淘宝大数据平台

IBM大数据平台

大数据带来的机遇

大数据面临的挑战

大数据安全与隐私

大数据未来发展的思考与建议

 

第八部分:大数据产业发展现状

大数据的发展阶段

大数据行业市场分析

数据量规模

市场规模

商业模式分析

业务模式分析(租售、产品、服务……

大数据产业市场格局

大数据营收

市场占有率

大数据产业链全景图及构成

中国大数据产业前景预测

市场规模预测

细分市场预测

中国大数据产业发展路线图

 

第九部分:电信行业的大数据运用和展望

大数据成为电信运营商转型的新机遇

大数据成为电信运营商的业务创新引擎

未来,电信运营商将成为大数据公司

 

结束:探讨与总结。