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骆仁童

让数据引爆加速——数据中台和业务中台高效赋能

骆仁童 / 数字经济应用实践讲师

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课程背景

一方面,随着信息化的深入,在传统IT建设方式下,企业独立采购或者自建的各种企业信息系统,在内部数据无法互通,难以配合业务数字化的快速发展;另一方面,云服务的出现,让硬件基础设施转向成数据云策略,让IT架构更灵活,但这也让互联互通困扰企业发展。 数据中台和业务中台是企业数字化转型的必然产物。中台架构作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方,形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力,从而实现数据资产化和资产服务化。疫情后的2020年是数据中台爆发的元年,接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程,使之持续产生价值。 本课程的重点将在数据中台建设方法论体系的阐述及案例分析,提供认知升级的有益借鉴,帮助企业结合自身特点,在战略规划牵引下,从组织保障准则、内容步骤等五个层面全面考虑,建立起一套可持续运行的中台建设机制,以保障数据中台建设实施如期完成,从而加速企业的数字化转型进程。

课程目标

介绍数据中台及业务中台的概念,梳理双中台的发展趋势,掌握企业数字化升级原则; 揭示数字化转型的机遇和挑战,探讨应对之法,提高学员的数字化应用的认知; 结合双中台价值框架,重点介绍双中台建设与实践的方法和工具,掌握使用之法; 针对企业的数据资产管理策略与技术趋势,展现实际的应用案例,让学员结合实践掌握面对数字经济转型的应对之法; 围绕大数据战略的概念与实战,为企业带来数字经济中的新启发。

课程大纲

课程大纲

导入:为什么2020年被誉为中台元年?

思考讨论:是陷阱?还是金钥匙?

**讲:认识行业双中台——企业业务数字化的基础

一、数据中台产生的大背景:全国经营管理一体化趋势

数据:行业中台业务发展趋势

1.“十四五”期间,国家加快推进业务一体化平台建设

2.“上云、用数、赋智”的总体架构

二、数据中台的3个核心认知

1.基础建设的规模化投入

2.全新的数据价值观和方法论

3.全新的人才素养要求

三、业务中台的发展阶段:探索、提效、重构

四、解码企业的双中台发展

应用模型:中台模型——让企业的数据活起来

1.数据中台与业务中台的关系与差别:目标与重点不同

2.双中台的核心能力:汇聚整合、提纯加工、服务可视化、价值变现

3.双中台与数据仓库的关系与差别:应用与结构方面的不同

4.双中台与现有信息系统的不同:系统逻辑与业务支撑不同

小组讨论:你认为还有业务中台、数据中台与现有的信息系统还有什么相同和区别?


第二讲:双中台建设的价值——推动企业管理、业务、组织优化

一、双中台价值模型的搭建

模型模型:搭建双中台业务的框架

1.企业双中台建设的战略价值:管理价值化、业务数据化、组织系统化

2.双中台的设计原则

1)体现组织中的驱动价值

2)规划企业的数据战略资产

3)推动业务的关键流程变革

3.数据中台建设战略方针

模型:双中台建设战略体系

1)战略行动:建设的策略选择

2)保障条件:组织保障与数据意识

3)目标准则:可见、可用、可运营

案例:袋鼠云数据中台赋能烟草营销数智化转型

二、双中台的建设风险及应对

1.双中台的定位:业务目标不清晰、没有结合自身特点

2.双中台的管理博弈:高层领导支持的力度不足、组织和人力资源不满足

3.双中台的业务价值方向选择:理念、方法论、技术体系、“一把手工程”

案例:美的中台计划的翻车案例

小组讨论:你认为中台规划如何更有效的“避坑”?


第三讲:双中台建设——五步法

模型:数据中台建设体系

模型:数据中台架构:统一云平台、行业双中台

**步:立项——数据资源的盘点与规划

工具:企业数字化应用的成熟度评估

案例:物流供应链的中台立项案例

应用:高效评估业务数字化成熟度

第二步:规划——数据中台应用的规划与设计

1.数据汇聚联通的目的:打破企业数据孤岛

2.企业数据中台建设的应用场景

1)数据采集、汇聚的方法和工具

2)数据交换产品

3)数据存储的选择

案例:物流供应链的数据应用场景案例

应用:为业务数字化转型进行规划

第三步:建设——数据资产体系建设

1.数据开发:数据价值提炼

2.选一个适合自己的技术体系

1)平台的整体架构

2)计算引擎

3)离线/流计算开发套件

4)实时计算开发套件

5)数据资产管理套件

6)数据质量管理套件

7)分析引擎、标签引擎

8)微服务套件

案例:物流供应链的建设管理案例

第四步:实现——数字业务应用的详细设计与实现

1.补全数据应用的**后“一公里”

2.数据体系规划——数字应用的实现

1)贴源数据层建设——全域数据统一存储

2)统一数仓层建设——标准化的数据底座

3)标签数据层建设——数据价值魅力所在

4)应用数据层建设——灵活支撑业务需求

案例:物流供应链的应用实现案例

第五步:管理——数据化组织应用

1.数据化组织规划——数据化组织规划的必要性

2.数据化组织的定位与职责——明确工作内容及岗位设置

案例:物流供应链的组织管理案例

小组练习:为自己所在的业务制定一个中台建设方案


第四讲:数据战略——每个企业都需要一个大数据战略

一、企业已经置身于大数据时代

1.大数据的“7V”特征

高速性、多样性、大体量、真实性、可变化、可视化、高价值

2.大数据的5个趋势

移动大数据,实时大数据,物联网,社交大数据,公共大数据

3.大数据战略的应用——提升质量、优化渠道、降低成本、提高效果

二、构建数据驱动行企业

1.企业大数据战略落地

模型:大数据路线图

2.构建大数据团队:七个重要的岗位职能

首席数据官、大数据科学家、大数据分析师、大数据经理、数据工程师、大数据顾问

3.建立数据驱动的文化——从分析报告到分析预测,从数据收集到数据驱动

小组讨论:大数据还能带来什么价值?

三、大数据战略实战

案例:大数据在烟草领域的应用与启示

1.大数据分析和数据驱动决策的思维

1)使用数据科学、数据工程和数据驱动决策

2)大数据和投资回报

数据:大数据发展的趋势数据

2.从大数据1.0到大数据2.0的升级

1)数据和数据科学能力作为战略资产

2)数据分析思维

3.大数据的隐私、道德和安全

4.大数据的未来——商业分析的未来,迈入波字节时代


第五讲:数据资产管理——面对数字经济的应对之法

一、数据资产的基本概念

资料:《数据资产管理实践白皮书4.0》

二、数据资产管理的目标

1.实现元数据的可懂性

2.建立数据标准可用性

3.实现**终价值可运营

三、数据资产管理不足的应对之法

1.基础薄弱:推动数字化建设

2.数据应用不足:规划业务、管理数字化

3.数据价值难以量化评估:提升组织数字化素养

4.缺乏数据安全环境:引入安全管理机制

5.数据孤岛严重、管理流于表面:简历数字规范与章程

案例:小野电子烟的数据资产“翻车”案例

小组讨论:企业如何有效防范数据资产管理的风险?

四、数据资产管理的顶层设计

1.数据资产管理效果评估——建立评估模型

2.数据资产管理的成功要素

1)强有力的组织架构

2)清晰的数据战略

3)重视数据的企业文化

4)合理的制度与流程

5)建立符合业务需求的规范标准

6)成熟的基础建设

7)科学的项目实施

案例:南湖国旅的数据资产门户案例

五、数据治理——数据资产管理的重要环节

模型:数据治理的六原则模型

1.数据治理的体系

模型:数据助理六原则

工具:数据管理成熟度模型

2.数据模型管理

1)管理的现状:静态化、不标准、缺乏监管

2)数据模型管理内容:定义、设计、规范、建设、监管、优化

3)元数据管理:获取、增删改查、对比、统计

4)主数据管理:标准与规范、梳理与集成、质量管理、数据维护

5)数据管理:安全管理、价值管理、共享管理、生命周期管理

案例:数据治理的应用

小组练习:为企业的数据资产管理出谋划策

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