培训安排：2019年5月16日-17日 上海
课程对象：总经理、流程管理负责人、运营总监、财务总监等企业高层管理人员，以及企业管理部门负责人
课程费用：6980元/人（含培训费、资料费、会务服务费、发票）
课程概述：
讲师以培训企业案例为主线，运用实际案例对企业运营中的流程引进、建立标准化体系进行透彻分析，系统讲解企业流程管理和改进的方法，以及建立流程大数据量化评价体系来建立流程改进机制。使流程管理和标准化建设在企业中真正发挥作用，而非停留在文件档案中。
培训讲师：杨云老师
·上海交通大学特聘教授
·吉林大学兼职教授
·中国顶级企业家俱乐部正和岛顾问
·上海市品牌授权经营企业协会的创始人
·潮牌大嘴猴服饰品牌和互联网爆款55度杯的背后推手
·拥有十多年各行业丰富的咨询、项目顾问及培训经验，在品牌运营、数据和标准化管理等方面有丰富经验和独到见解
·现为上海达橙实业有限公司董事长、北京聚知网络科技董事长，同时是全球领先的CEO发展机构伟事达中国私人董事会主席和教练
职场经验：
6年海外生活工作经验、5年外企工作经验、15年企业高管管理经验，目前自己运营一家合资实业公司。
曾任正和岛副总裁，在正和岛一年的工作过程中做了很多项目，包括风口论坛、创新大集和游学。
曾担任澳大利亚 BEVERLY HILLS教会学校中文教师；澳大利亚 Classique Furniture Pty. Ltd. Australia 上海办事处首席代表；宝隆洋行英特尔乳品有限公司行政主管；均瑶集团企业总裁办公室行政经理；均瑶集团人力资源总监助理、企业标准化部长；均瑶集团文化传播公司总经理；均瑶集团乳业股份公司总经理；上市公司大东方股份有限公司董事。
具有十多年各行业丰富的咨询、项目顾问及培训经验，尤其熟悉快消、零售、文化产业、制造业和房地产行业。
85年中国第一批程序开发员,主持实施SAP，用友等ERP软件，以顾问式、项目式管理方式，帮任职企业解决众多实际管理问题。
学历及教育背景：
·上海师范大学理论物理系学士
·澳大利亚悉尼大学教育系访问学者
·上海交通大学管理学院MBA
·美国西海岸大学工商管理博士DBA
课程背景：
在大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析，使得部门间由关注各自任务，变为聚焦有效匹配，高效达成目标。通过讲解业务数据的融合和挖掘，使本课程更有效的落到操作实处，促进管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！
本课程根据现中国企业现状，结合讲师多年留学海外经历和在国内长期担任公司总经理和上市公司董事，以及创业成功和失败的实战经验，以西方理论为基础，以东方融会贯通实用简易的实战工具，针对公司部门衔接的每一个关键节点，提出适当的解决步骤，促进企业可持续发展。
通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。
课程亮点：
主要特点：详细阐述在大数据时代管理的实操精髓
案例指导：通过日常业务大数据分析管理，解决部门间的矛盾经典实战个案
案例训练：掌握大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法
行动建议：现场指导学员设计管理实战立项
提升建议：课后跟踪管理潜力的能力改进行动方案
培训收益：
1、以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企业在大数据环境下，应用运营报表体系建立方法，解决部门间实际管理壁垒问题的思路和方法。
2、找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技巧，使你工作效率倍增。
3、全面深入的了解运营数据挖掘等实用技术和高级运用，解决运营工作中的实际问题和各类操作。
课程大纲：
前言：
1、案例导入：为何销售人员不服管？
2、什么是大数据？
3、企业运营的竞争力
4、标准化与信息化是数据应用的基础
5、改善管理流程与运营的数据来源
6、案例分析：供应链部门与销售部门的对话。
7、营运风险控制的关键与信息化管理
第一部分 用企业运营报表来帮助上游改进工作
1、及时提醒才有价值案例：行政部门如何从管理职能转变成伙伴职能
2、运营分析是战略执行的保障
3、报表的三大功能
4、大数据时代企业报表成熟度模型
5、案例分析：财务部由账房先生成长为军师？
第二部分 成为伙伴关系
1、财务部门的价值
如何进行市场和产品细分分析
产品策略的图表演绎
定价价格分析与对策
企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析）
案例分析与讨论：财务预算模型帮助业务把控未来
2、市场部门的价值
市场推广活动的全程分析与管理数据分析
整体促销活动进行监控、评估流程和数据结构
如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立
如何利用方案工具寻求最佳市场方案
案例分析与讨论：如何共同提升市场活动的价值
第三部分 大数据时代管理
1、数据层面
管理假设
相关因素分析
建立台帐、数据整合
数据分析，建立模型
修正行为，预测趋势
验证假设
企业建立改进机制的步骤
案例分析：让审计部成为受欢迎的香饽饽
2、管理层面
约束行为与调整动机
与大数据管理配套的KPI设定
案例分析：质量部门如何帮助生产部门做改进？
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