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截止2017年，中國已達9億互聯網用戶。目前隨著世界經濟金融大格局的變化和智能產業的突飛猛進，金融行業正面臨一個難得的轉型、融合和發展的機遇。這個機遇就是數字化，未來對于傳統工業的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用大數據的技術手段，這些以大數據為代表的新興產業將引領中國經濟未來發展。引導制造企業、科技公司等共同融合、創新、發展，努力做好整合、提升、重構的實工夫，將有可能促使制造企業出現一次新的變革，出現數字化、躍升式演進發展。

對于制造型企業來說要想成功轉型商業智能化就需要在“數字化、網絡化、智能化、云端化”進行頂層設計和戰略布局。通過移動互聯網、大數據、人工智能將企業擁有多年的管理數據積累，擁有諸如用戶、流量、商業模式進行結構化數據化轉型，以全面提升競爭力。把握新一代網絡信息技術中的移動互聯網、大數據、人工智能等技術上的發展機遇。

如何結合企業實際合理運用好移動互聯網、大數據、人工智能相關技術已是各部門無法回避的課題，也是新經濟時代的機遇和挑戰，需要各部門、各員工都需要做思維升級，以及好思想與技術儲備。培訓課程將圍繞企業業務模型，梳理移動互聯網、大數據、人工智能在營銷管理方面的知識點和業務邏輯，來獲得企業發展、高效、安全的目的，并降低經營成本和風險全面提升企業競爭力。

 

1、充分理解大數據時代高速發展邏輯

1） 大數據沖擊了整個社會

2） 制造業“摩爾定律”的發展脈絡

2、網絡效率邏輯

1） 數據智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

3、大數據為什么會顛覆的傳統企業

1） 超級平臺現象

2） 非對稱發展

3） 商業新物種

4） 金融新生態

4、從數據化到智能化的全方位深度滲透

1） 移動支付改變傳統賣場

2） 在線化+數據化對營銷的深度演繹

3） 大數據與人工智能對營銷的深遠影響

案例分析：未來營銷對于大數據與AI有哪些需求

 

1、 企業運營核心競爭力的界定和特征

2、 通過大數據了解你的用戶需求

3、 大數據的動力:云計算、工業4.0與物聯網

4、 大數據運營推動傳統企業互聯網化

5、 運用移動支付技術，提升對現金流的利用

案例分析：戴爾開啟大數據運營——通過現金流轉型制造行業

 

1、什么要做數據挖掘——多學科的融合

2、數據挖掘結果如何展現——構建算法

3、如何通過在線化收集、處理海量數據

4、數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化

5、數據挖掘建模、流程及分析指標

 

1、 傳統企業應用大數據技術與變革迫在眉睫

2、 大數據企業組織結構——扁平化組織

3、 通過流程體現大數據價值

4、 企業一體化端到端流程

分組討論：企業目前的流程是否適應大數據運營