【项目特色】
多年从事大数据咨询经验的实战专家，聚焦企业数据运营过程中的关键性问题，从不同企业普遍问题入手，进行最实战的讲述。
1、系统：从用户消费行为数据挖掘、数据分类、数据分析、数据加工、数据管理等多方面讲述大数据对企业决策依据起到的作用分析，提供数据分析方法论、工具、路径、实务等方面的支持。
2、实战：和君多年从事数据咨询的项目实战专家，凭借多年中小企业项目咨询经验，提供最实战最真实的大数据应用方法论、工具。
3、生态资源：优质技术资源：为帮助学员企业尽快获得最优质的数据技术资源，省却无头绪的摸索，我们扫描并对接了业内最优质的技术资源，可为企业提供基础技术支持。
【课程收获】
使得企业各层级管理人员意识到数据运营的重要性；
掌握数据化改造传统企业的方向、方式、方法、步骤；
明确了解数据营销如何提高投入产出，数据化生产如何降低成本，掌握如何构建企业数据采集入口和数据分析工具；
明确如何引进、管理和激励高水平数据运营人员；
掌握不同类型的数据服务提供商的选择原则，对接靠谱的合作伙伴。
【课程纲要】
第1节：产品数据化
1、万物互联时代，你的产品互联了吗
2、一切皆可量化
3、你的企业在不在线，决定了你的企业存不存在
4、智能硬件&可穿戴设备未来的趋势
5、互联网公司本质都是数据公司
6、大数据时代如何重新定位你的产业？
第2节：营销数据化
1、你的用户不是一类人，而是每个人
2、企业互联网化第一步动作如何设计？
3、传统企业如何运营数据化精准营销？
4、会员数据化管理&SCRM的应用
5、业务在线化&口碑数据化的具体方法
6、O2O的本质是商务电子化和运营数据化
实战演练：数据规划与数据采集
第3节：工业4.0与智能生产
1、工业4.0对不同产业到底意味什么
2、工业4.0带来的制造业变革逻辑
3、智能生产与智能制造
4、C2B&大数据助推研发模式创新
5、工业4.0如何助力企业降低成本
6、传统企业如何拥抱工业4.0
实战演练：工业4.0对自身企业的影响
第4节：管理数据化
1、量化管理如何应用
2、大数据如何颠覆传统管理模式
3、传统企业布局数据5大关键点
4、数据化人才如何评估、选拔、培养？
5、所有生意都将变成数据生意
6、如何甄选靠谱的数据服务提供商？
7、数据时代的管理如何提升？
【培训讲师】陈能杰：互联网转型、O2O商业模式、大数据和用户运营、社会化营销专家
和君咨询集团 互联网转型研究中心 高级咨询师
Ideaso品牌和设计平台 创始人
北京德合传媒有限公司 企划总监
《中外管理》、《互联网经济》、《市场与销售》、socialbeta等媒体的特邀撰稿人
上海交大MBA讲师
【专业领域】
互联网转型 | O2O商业模式设计 | 大数据和用户运营 | 市场运营和营销外包 | 精益创业指导 |品牌规划和社会化营销
【专业经验】
陈能杰老师作为“和君产业互联网研究中心”的联合发起人，助力多个传统企业互联网改造。
专注于传统企业互联网转型实战，擅长大数据运营与管理、品牌规划和社会化营销等业务与技术交叉领域的 研究、咨询及培训；
擅长大消费（旅游、家具、快消品，文化传媒、零售）、大健康新兴等行业，依托“咨询+资本+人才+IT“的商业模式，为企业提供效果导向的一揽子服务。
【客户评价】
1. 通过本次陈老师《掘金大数据》——数据运营与实操的分享学习，使我对大数据应用的认识从原概念转换到实操，使大数据更落地。让大家的数据项目工作有了方向，有了起点，，就是以业务为导向，以业务为核心，让数据与业绩相结合，从而挖掘更有价值的亮点，来指导我们的工作。更重要的是学习到数据运营的流程与关键点，从数据采集--数据整理—精细分析--数据建模--数据解读的方法及每一环节的要点。一切都是数据，数据无处不在，重要的是要从什么样的维度与方式去收集。（沈春）
2. 本次培训让我一方面学习重新定义消费者，分析消费者的购买习惯、频次、饮食习惯、特殊爱好、精神需求等，精准的用户画像和兴趣行为建模，为后期营销、价格等问题提供解决方案；另一方面，学习利用数据缩短部门间的流程，更有效提高团队协同效率，降低人力、管理、沟通、时间成本。（何娜）
3. 本次培训与分享的过程充分兼顾到大家的发言的积极性，对其提出意见体现出包容和鼓励的氛围。同时，通过本次培训让我们站在全新的视觉审视各版块的业务，打破大家的惯性思维与逻辑，从另外一个角度重新思考业务；（周勇）
4. 我们在工作中所遇到的业务问题，都可以进行梳理，将问题指标化之后再将指标定量，随后通过我们对所采集的数据进行整理，使数据的分析可视化，最后通过不同视角对分析结果进行解读，使之成为预测或是决策的依据，由此再一次证实了，一切皆可数据化。（姚琼）
5. 通过陈老师的培训我了解到一份数据不再单一地为一个职能服务，而是要从不同角度读取不同信息；同样的，数据的建设不再是销售、财务部门的专利，而是全公司共同采集，整合为一个大数据体系，其中的关联性才是与以往的数据辅助决策之间的差异点。（韩倩） |
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