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數據化領導力培訓

課程背景：
       數據化正在改變和塑造企業經營與管理的方方面面，成為任何行業、任何企業都不可脫離的部分。現在人們常談的“企業大數據”，未來不會再成為議題，因為未來每一家企業都是“大數據企業”，就像現在沒人談企業用水用電一樣，不會再談什么“用數據”。
       企業數據化具有極大的價值。IBM一項針對5個行業、1089名企業家的調查顯示，那些善用大數據與分析的企業，在開發客戶和市場洞察方面，要比一般企業表現優秀3倍；在根據分析結果實現流程和決策自動化方面比例，他們比一般企業高出2倍之多。
       企業數據化是必然的趨勢，是明確的共識。那么，如何實現企業的數據化？這就需要數據化領導力。事實證明，企業需具備數據技術能力，也需要具備數據領導能力，只有能夠二者兼具的企業才能創造*的價值。研究發現，那些能夠發揮數字技術與領導力互補效應的“數字大師”企業，其利潤率高出同行26%；缺乏領導力、但積極投資數字技術的“潮流者”的利潤率則低于同行11%；而那些數字技術和領導力均薄弱的“初學者”企業的利潤率低于同行24%。
       企業各級領導者都需要關注一項事實，大數據時代，數字化轉型時期，無論是誰，都需要重新定義領導力。更直接地說，就是用數據重新定義領導力，并成為數據化領導者。這是每一位領導者必須面對的挑戰，也是謀求更大成功的機會。
       所以，每一(yi)位領導者都需(xu)要(yao)思考：未(wei)來的領導力(li)，因為數(shu)據(ju)會發生哪些變化？如何(he)利用數(shu)據(ju)增強個人(ren)領導力(li)水平？數(shu)據(ju)化領導力(li)需(xu)要(yao)具備哪些知識(shi)和技能？如何(he)評測個人(ren)的數(shu)據(ju)化領導力(li)水平，并持續提升、不斷晉(jin)級？

課程對象：
企(qi)業(ye)總(zong)經理(li)、副總(zong)、總(zong)監級以上企(qi)業(ye)中高層領(ling)導者(zhe)

課程目的：
1.刷新認知：數字化轉型的大背景下，深刻理解領導者的挑戰與機會；理解數據化領導力的本質，以及數據化領導力所具有的巨大意義的價值。
2.提升能力：通過五級數據化領導力模型，幫助不同層級領導者看清在提升數據領導力時，所需掌握知識和技能，使得任何層級領導者都知道從哪里做起以及做什么。
3.明確路徑(jing)：通過測評，明確自己(ji)的數據(ju)化領導力水平，并制定(ding)出(chu)個人提升數據(ju)領導力的行動路徑(jing)計劃。

課程方式：授課(ke)+大(da)量案例分析+互(hu)動討(tao)論(lun)+實操演練+小(xiao)組互(hu)動學習

課程特點：
1.注重系統性，拒絕碎片化。系統、全面地認識數據化領導力，避免零零散散的認知，陷入在領導力提升中不知從何著手的窘境。
2.注重實用性，拒絕口號化。明確數據化領導力提升中需要的知識和技能，避免停留在“領導箴言”的喊口號狀態，以及只能浪漫地說、無法有效地做的窘境。
3.注重針對性，拒絕標準化。幫助每位領導者找到能力缺口、制定行動計劃。避免千差萬別的領導者們共用一套標準化的解決方案的荒謬。
4.注重科學性(xing)，拒絕說教化(hua)。科學地測評(ping)每位(wei)領導者的(de)真實(shi)領導力(li)水平，依據(ju)數據(ju)提升能力(li)，避免說教與被說教的(de)無力(li)與無奈。

課程大綱：
一、成為數據化領導者
1.洞察數據化管理的大趨勢
2.理解數據技術的本質
3.理解數據化領導力的本質
4.五級數據化領導力模型
5.卓越數據化領導者(zhe)案(an)例故事

二、一級數據化領導力：用數據發現問題
1.成為I型人才，成為優秀的個人貢獻者
2.學會利用運營數據發現問題：方法與經典案例
3.一級數據化領導力必備知識和技能：
●數據分析問題
●改善數據指標
●可視化溝通
●制(zhi)作數據分析報告(gao)

三、二級數據化領導力：用數據發現規律
1.成為T型人才，學會管理他人
2.學會利用管理數據發現規律：方法與經典案例
3.二級數據領導力必備知識和技能：
●規劃推理，構筑現象間因果關系；
●系統性分析找到規律；
●分解績效指標、定義標準；分析評估效率（資源利用效率）；
●量化并評估、跟蹤績效結果、過程結果；
●客戶信息收集分析，洞察客戶需求；
●創新方法，實驗測評，不斷優化；
●跨部門數據分析及溝(gou)通(tong)

四、三級數據化領導力：用數據發現機會
1.成為π型人才，學會管理管理者
2.學會利用經營數據發現規律：方法與經典案例
3.三級數據化領導力必備知識和技能：
●預測分析，洞察規律，理解公司戰略，落實戰略決策；
●發現機會，果斷決策并量化跟蹤分析效果；
●量化跟蹤戰略，優化戰略；
●從量化指標中發現改善機會或市場機會，對現有策略進行糾偏；
●洞察客(ke)戶需(xu)求變化的方向和趨勢，動態調整經營策略

五、四級數據化領導力：用數據發現趨勢
1.成為M型人才，學會管理事業部
2.學會利用財務數據與戰略數據發現趨勢：方法與典型案例
3.四級數據化領導力必備知識與技能：
●獲取外部數據信息，分析洞察行業，市場，政策趨勢；
●明確方向，確立重點，并用投入產出數據進行量化控制，動態應變調整；
●洞察運營管理數據背后的規律，預測未來趨勢，發現方向偏差，及時糾偏；
●洞察財務指標背后的長短版，及時調配資源，滿足戰略需求；
●對接整合內外部資源，充分利用環境創造資源；
●洞察客戶需求變化方向和趨(qu)勢背后的驅動(dong)要素，創(chuang)造新營(ying)銷

六、五級數據化領導力：用數據發現利潤
1.成為O型人才，學會管理組織
2.學會利用金融數據與投資數據發現利潤：方法與典型案例
3.五級數據化領導力必備知識與技能
●整合個人洞見與數據洞察，提升戰略決策力；
●基于數據開發新業務，基于數據創新商業模式；
●基于數據增強差異化優勢與核心能力；
●塑造數字化愿景與文化，構建數字化組織；
●搭建數字化(hua)平臺；成為數字化(hua)導師

七、明確目標，規劃路徑
1.通過現場測評，明確目前的數據化領導力水平、以及能力缺口
2.顧問輔導制定個人數據化(hua)領(ling)導力提升計(ji)劃

數據化領導力培訓