课程简介

在这个大数据的时代，多维度业务数据的收集、分析和决策能力是企业提升效率和竞争力的关键前提。通过数据分析获得深刻的业务洞察，是做出产品、运营和企业经营方面正确决策的重要保障。可以说，数据体系的建设和数据洞察能力的提升，是现代企业业务增长的关键引擎，这也正是企业数字化转型的核心内容。

本课程由导师在B端与C端顶尖企业长期担任高管，领导业务、产品、运营、数据等核心职能时积累的丰富实战经验总结而成，以如何根据业务目标选择、收集和使用数据为核心方向，可以为企业在数字化转型中提供如下价值：
1）理解企业数字化转型的主要阶段和方向，以及数据如何为业务赋能；
2）如何设计数据指标体系，并建立底层的数据驱动机制；
3）有哪些关键的数据分析方法，如何使用，以帮助业务获得深度洞察，找到瓶颈，指明产品、运营或者销售的优化和发力方向。

目前市面上主流的数据分析类课程，基本都是由数据分析师背景的老师所设计和讲解，课程内容更加侧重于数据本身的埋点收集、数据清洗、分析逻辑和算法设计，以及Python程序编写等方面，偏重“技术”层面。本课主要不同之处在于，课程讲师一直是业务体系的管理者，课程内容均来自于业务侧对数据的使用策略和经验，重点讲解业务人员如何根据业务目标推敲所需要的数据，构建精准而不冗余的业务数据体系，随后结合业务所需要达成的关键目标，找到合适的分析方法，进而准确洞察业务瓶颈、业务机遇，为业务效率提升和问题解决提供指引。

课程讲师拥有12年的B端产品管理经验，项目均通过了CMMI“量化管理级”评审，精通B端产品数据分析方法，随后又在“天生数字化”的互联网行业工作10年，在京东和亚马逊学习实践和总结了国内国际前沿的C端数据分析方法。因此，对传统企业，本课程可以提供数字化转型中如何获得数据价值的关键指引；而对数据技术较为领先的高科技和互联网企业，本课程则可以通过亚马逊的大数据模型和数据文化等内容的分享，为学员提供世界顶尖大数据企业如何充分获得数据价值，进行精准决策和解决价值预测等难题的重要参考。

作为课程价值的增值部分，课程导师曾是科大讯飞早期的语音识别算法负责人，并获得中科院科技成果奖，是人工智能和模式识别的专家，因此如果客户需要，可以在课程中对最近炙手可热的大模型和AI进行介绍，让学员建立对大模型的原理、发展和业务应用场景建立认知。

目标收益

通过本课程的学习，可以帮助学员找到如下问题的答案：
1.什么是数字化转型？分哪几个阶段？如何提供价值？传统企业如何进行数字化转型？
2.如何根据业务目标建立精确不冗余的指标体系，并通过指标体系驱动业务目标达成？
3.数据驱动业务增长有哪几种的底层机制？该如何建立机制和获得机制的赋能？
4.数据有哪些不同的收集方法？如何建立有效的数据收集机制？如何获取竞品和行业数据？
5.有哪些重要的数据分析方法？如何通过数据分析获得重要的业务洞察，并制定相应的业务策略？应该在什么时候，如何使用哪一种数据方法？
6.立项和做决策时，往往需要对候选项目进行价值分析，但价值要项目落地后才能实际产生和测量，如何进行客观准确而不是“拍脑袋”的项目/产品价值预测？

培训对象

正在进行数字化转型的企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。
希望学习世界顶尖大数据企业如何使用数据、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。
所有希望提升数据意识与思维、数据应用能力和数据洞察能力的相关岗位。
需要理解数据如何赋能业务，并建立数据驱动机制提升经营效率的企业领导。

课程大纲