课程简介
很多企业在推动数字化转型的过程中，因为没有密切与业务挂钩，引进的这些技术并没有产生太大的效果，主要原因包括：一味建设各种平台，错把数字化转型当成技术升级；忽略作为转型主体的业务部门参与度，过度强调技术团队在数字化转型的重要性；对数据盲目崇拜，忽略了应用和洞察。本课程从业务层的数据化运营，到中层的数据化经营，再到决策层的数据化战略，全方位塑造数据文化，让数据理念深入人心。
目标收益
1.如何实现数据化运营 ；
2.如何掌握数据化经营 ；
3.如何搭建数据化体系 ；
4.如何输出数据化策略 ；
培训对象
课程大纲
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数据技术：构建“感知-思考-响应- 反馈优化”闭环构建 |
数据应用的四个层级 1.用数据发现问题 2.用数据探索规律 3.用数据发现未来 4.用数据发现规范（范式） 5.某金融公司业绩下滑，如何用数据应用的四个层次提升业绩 |
| 数据思维的塑造及培养方法 |
1.量化思维：如何用数据丈量一切？ 2.对比分析：如何发现“数据陷阱”？ 3.以外卖业务为例，常见数据指标正常与异常波动原因分析 |
| 咨询式思考框架如何快速解决问题？ |
1.研究策略型、解决方案型、分析原因型思考框架步骤及用途详解 2.构建“行动指导”框架，并制定一款产品的核心经营要点及中长期规划 3.某商超20年6月业绩下滑原因分析全流程详解 4.如何对某电商全年佣金收入KPI进行完整性拆解 |
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数据技术：构建“感知-思考-响应- 反馈优化”闭环构建 数据应用的四个层级 1.用数据发现问题 2.用数据探索规律 3.用数据发现未来 4.用数据发现规范（范式） 5.某金融公司业绩下滑，如何用数据应用的四个层次提升业绩 |
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数据思维的塑造及培养方法 1.量化思维：如何用数据丈量一切？ 2.对比分析：如何发现“数据陷阱”？ 3.以外卖业务为例，常见数据指标正常与异常波动原因分析 |
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咨询式思考框架如何快速解决问题？ 1.研究策略型、解决方案型、分析原因型思考框架步骤及用途详解 2.构建“行动指导”框架，并制定一款产品的核心经营要点及中长期规划 3.某商超20年6月业绩下滑原因分析全流程详解 4.如何对某电商全年佣金收入KPI进行完整性拆解 |
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