李勇《数据资产化与业务服务化》

讲授专家：李勇

培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等；

课程时间：1天（6小时）

课程背景：

当前，中台建设如火如荼，相关技术也在快速发展。本课程试图帮助学员拨开迷雾，旨在向学员提供一个“step by step”的中台建设实操指导。本课程从中台的规划、设计、实现、运维等多个方面入手，从组织架构、业务流程、技术选型角度，对基于微服务的“业务中台”、基于业务中的微服务和数据资产分别进行了阐述。

课程收益：

Ø 学习数据湖的基本概念；

Ø 掌握数据湖对企业的影响；

Ø 掌握数据湖的典型应用；

Ø 掌握数据湖的构建方法；

课程大纲：

单元	大纲	内容
单元一	什么是数据资产化	1. 基于数据积累，提供精准营销 2. 盘活数据资产，升级全新商业模式 3. 利用数据集成，创造资产升值
单元二	什么是业务服务化	1. 多种方法梳理业务 2. 领域驱动DDD业务数据建模 3. 业务服务化带来的效益 4. 中台服务化设计
单元三	深入挖掘业务数据	1. 利用机器进行数据挖掘 2. 机器学习通用步骤 3. 业务中台数据挖掘 4. 数据预处理
单元四	业务数据为什么是企业数据资产	1. 为什么说业务数据是企业资产 2. 如何定义数据资产 3. 盘活数据资产的几种可能路径 4. 数据资产到底可以解决什么问题
单元五	数据资产的管理方法	1. 数据资产管理和数据管理的差异 2. 数据资产的管理到底包括哪些方面 3. 数据资产管理的三全主义 4. 数据血缘的分析
单元六	数据资产价值变现	1. 降本增效提质保全 2. 数据驱动业务的再次增长 3. 数据资产变现的误区 4. 数据生态的建立 5. 数据预判未来
单元七	数据治理和数据全生命周期管理	1. 数据架构设计 2. 数据建模和设计 3. 数据存储和操作 4. 数据集成与相互操作 5. 数据仓库和商务智能 6. 元数据管理 7. 数据质量控制 8. 数据全生命周期管理
单元八	数据资产的全局运营	1. 谁应该关心数据资产管理 2. 数据资产管理解决了什么问题 3. 数据管理的主要思路及内容 4. 为什么数据治理这么难 5. 怎么梳理数据资产 6. 如何记录和跟踪数据资产
单元九	数据治理和数据资产的关系	1. 什么是数据治理 2. 数据治理治什么 3. 数据治理的六个价值 4. 数据治理的三个现状 5. 数据治理的五类问题 6. 数据资产为什么需要数据治理
单元十	企业数据治理之道	1. 数据战略：数字化转型的指明灯 2. 组织机制：敏捷治理组织 3. 数据文化：数据思维融入团队
单元十一	数据治理之法	5. 理现状，定目标 6. 数据治理能力成熟度评估 7. 数据治理线路规划 8. 数据治理保障体系建设 9. 数据治理技术体系建设 10. 数据治理长效运营
单元十二	数据治理之术	1. 数据梳理与建模 2. 元数据管理 3. 主数据管理 4. 数据质量管理 5. 数据安全管理 6. 数据集成与共享
单元十三	数据治理之器	1. 数据模型管理工具 2. 元数据和主数据管理工具 3. 数据质量管理工具
单元十四	数据治理实践与总结	1. 企业数据治理实践案例 2. 企业数据治理总结与展望

李勇《数据资产化与业务服务化》

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