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曾涛

产业“数字化”升级之单点突破

曾涛 / 大数据决策专家

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常驻地: 北京

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课程大纲

一、 课程背景

今天,产业界**重要的关键词是“变革”! 

竞争格局在变:近两年巨头们对各行业的强力渗透;

政策在变:国家“看得见的手”深刻影响着行业的发展,如新能源汽车、房地产等;

技术在变:以大数据、AI、互联网、物联网为代表的数字化变革已喷薄而出;

商业模式也在变革,免费加广告、O2O、共享XX、无人零售等新模式层出不穷……

一切都在变革之中,“不变革是等死,变革是找死!?” 

如何选择正确的决策应对变革?“数字化驱动产业升级”越来越成为产业界共识。但哪怕是数字化信念**坚定的企业管理层和**优秀的数据团队,依然面对复杂环境和海量数据而无从下手。雪上加霜的是费用不菲的数字化的建设成本和风险成本……

我们真的需要一条“从零开始”的数字化升级方案。

易精大数据决策法是这个“零”起点,与传统决策方式相比:

数字化收益预测面板让决策精度和速度提升50%以上自动化竞品分析库帮助产品精准定型,缩短开发周期30%以上经营精算工具降低客服、售后、供应链等成本10%以上

二、 课程收益

掌握易精大数据决策三步法,按图索骥,顺藤摸瓜:

数据决策思维:课程帮助非数据专业的企业高管快速入门易精大数据决策方法,学会投资盈利预测,精确制定决策。数据执行力:决策精准只是**步,执行要靠团队。帮助执行层骨干学会分析经营数据中的蛛丝马迹,高效调整执行措施。数据驱动工具:数据驱动需要技术平台的支持,“深度数据决策导图”帮助团队对业务做精细量化分解,及时衡量改进的效果,发现运营盲点。

三、 课程特点

实战百分百

做为新能源汽车大数据挖掘一线前锋,曾涛老师具备程序员、架构师、CEO、创业教练和大数据分析师的丰富经历,能同时与业务运营和技术研发岗位的朋友做深度实操互动。

探索未知

大数据挖掘技术算法本身不是智慧,智慧源于坚守“人”,即一线的经营者。曾涛老师将引导同学们用智慧去驾驭大数据和AI,每堂课都会有不同的现场决策结果,每堂课都不是单向传授,而是一场充满惊喜的探索之旅和智慧盛宴。

独创理论

首创《易精大数据决策》理论,与流行的大数据课程不同,关注经营者在大数据时代的生存定位,阐述人与数据的竞争合作机制。课程以逻辑认知方法、客户价值精算和数据决策导图工具为三维驱动,实现团队智慧数据化,完成精准决策和高效执行闭环。

逻辑思维

课程环环相扣,前后自成逻辑,严谨论证贯穿全程,引导同学主动思考,重构数据逻辑思维模式,全程无“尿点”。

四、 讲师介绍

曾涛,资**数据分析师和新能源汽车专家,首创《易精大数据决策法》理论及工具。现任易开出行首席数据官兼首席技术官。

清华能源互联网研究院特邀大数据专家,北大纵横商学院特聘讲师,“第四届清华创意创新创业大赛”创业导师和智能制造决赛评委,清华大数据产业联合会(现更名“清数大数据产业联盟”)2018个人理事。

资深互联网产品架构师,曾任新浪研发中心总监和邮箱事业部总经理。

五、 项目经验

1. 2018年12月至今,主持清华能源互联网研究院的新能源汽车与动力电池大数据咨询研究课题,为央企提供新能源汽车业务的投资决策大数据精算服务。

2. 2017年1月至今,主持建设新能源汽车分时租赁领域领先的人车桩三位一体大数据决策平台。该平台对消费者全生命周期数据挖掘和全工作岗位数据绩效追踪,创造了建成当年单车日收入提升74%,年总收入提升129%,公司人均效率提升35%的佳绩。

3. 2006年至2016年,创建北京冰晶石信息技术有限公司,旗下作品四获中国游戏**高奖“金翎奖“。

4. 1998年至2006年,曾任新浪研发中心开发总监,主持搭建了新浪网新闻、邮箱和论坛等核心产品的开发及数据架构,为当年新浪新闻领先地位做出主要技术贡献。后负责新浪邮箱事业部,任职期间推出了当年收费邮箱市场份额**的新浪VIP邮箱。

六、 课程模式

中文教学课上面授+课下网络分组互动

七、 受众对象

决策层高管执行层骨干

八、 时间安排

1~2天

九、 课程目录

唯一不变的只有变革海啸:大数据和AI来了产业升级中的数字进化人工智能优势和劣势人与AI的认知融合即数据思维从形式逻辑到机器学习不确定性未来的应对大数据思维养成数据挖掘模式的逆向思维不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”财务数据挖掘模型不以客户满意为目的的数据团队是“自慰队”稻盛大神的阿米巴实验客户价值精算人人都是数据分析师数据分析基础:分解分解的逻辑和边界有对比才有决策因果和相关外部大数据情景分析实战案例大数据是巨头独享?深度数据决策导图(DDDM)企业管理数据标准化车联网应用案例数据驱动机制的优与难决策分权机制激发执行层活力现场出发,细节说话,以人为主,数据辅助人机分权竞合数据驱动体制的试金石期待大数据决策同路人课堂互动易精决策模拟游戏各组总结发言

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