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李勇

数据标签:面向业务的数据资产设计方法论

李勇 / 酒店战略思维讲师

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课程大纲

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:2天 (12小时)

课程背景:

我们经常讲,业务即数据,数据即业务,那么企业数字化转型中**适合的数据资产组织方式是什么样的,为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系?因为数据资产化是企业数字化转型的必经之路,也是数据中台的重要组成部分。本课程将为您详细解析面向企业业务的数据资产标签的制作方法。

课程收益:

学习数据标签和业务标签的基本概念;

掌握数据标签的建设的方法与架构过程;

掌握数据标签的评估与选择;

掌握数据标签体系建设,资产评估以及运营机制;

课程大纲:

单元

大纲

内容

单元一

为什么需要数据标签体系

数据孤岛,无法打通

烟筒式的建设,重复造轮子

各说各话,没有统一路径

鸡同鸭讲,无法穿透业务层

数据治理永远没有尽头

单元二

数据资产发展的过程

数据资产1.0:构建消费者数据库

数据资产2.0:打通数据

数据资产3.0:全集团数据共享共荣

数据资产4.0:更广泛领域的数据实践

单元三

数据资产标签之业务体系搭建方法论

业务系统与数据系统之间的关联

面向业务的数据资产组成形式

客户画像体系的数据标签制作方法

产品体系的数据标签制作方法

运营体系的数据标签制作方法

制造体系的数据标签制作方法

客户服务体系的数据标签制作方法

单元四

数据资产标签的规范

数据标签规范化之元标签

标签问题

如何让平台服用标签

数据标签的全生命周期管理

数据标签质量控制

单元五

数据标签工具和经典模板

标签工具体系

数据标签门户

用户数据标签体系模板

企业数据标签体系模板

员工数据标签体系模板

商品数据标签体系模板

单元六

数据资产管理

数据资产定义和3个特征

数据资产管理现状与挑战

数据资产管理的四个目标

数据资产管理中的数据治理

数据资产管理的七个成功要素

单元七

数据标签案例分享

银行业数据标签精准营销场景

汽车整车厂可视化大屏场景

制造业B2B供应链场景

零售业电商千人千面场景

地产物管效能场景

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