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數(shu)據是數(shu)字經(jing)濟時代的(de)新的(de)關鍵生產(chan)要素。2020年4月9日,中(zhong)(zhong)共中(zhong)(zhong)央、國務院公布了(le)《關于(yu)構建更加完善(shan)的要素市場化配置體(ti)制機制的意見》,數(shu)據作為一種(zhong)新型(xing)生產要素被寫入其中(zhong)(zhong),明確要求加快培育(yu)數(shu)據要素市場。
我們身(shen)處一(yi)個數據(ju)(ju)(ju)大(da)爆(bao)炸(zha)的(de)時代,來自(zi)移動互(hu)聯(lian)網的(de)數據(ju)(ju)(ju)和未來更多的(de)來自(zi)產業互(hu)聯(lian)網的(de)數據(ju)(ju)(ju)正在呈現指(zhi)數級的(de)增長(chang)。如何存貯數據(ju)(ju)(ju)?如何處理數據(ju)(ju)(ju)?如何挖掘數據(ju)(ju)(ju)價值?如何保障數據(ju)(ju)(ju)合規?這是大(da)數據(ju)(ju)(ju)技術發展的(de)核心(xin)驅動力。
大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)更多帶來(lai)的(de)(de)(de)是思維(wei)變(bian)革。什(shen)么(me)(me)是大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)思維(wei)?大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)價(jia)值維(wei)度如(ru)(ru)何(he)劃分?大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)生(sheng)態圈如(ru)(ru)何(he)協同?如(ru)(ru)何(he)讓(rang)大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)發揮商(shang)業(ye)價(jia)值?大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)帶來(lai)什(shen)么(me)(me)樣的(de)(de)(de)商(shang)業(ye)模(mo)式(shi)創(chuang)新(xin)?大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)對組織管(guan)理(li)帶來(lai)什(shen)么(me)(me)樣的(de)(de)(de)新(xin)變(bian)化?等等,這些是大(da)(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)帶來(lai)的(de)(de)(de)經(jing)營和管(guan)理(li)的(de)(de)(de)思維(wei)變(bian)革。
● 洞察數(shu)字經濟時(shi)代(dai)特征。
● 洞(dong)察大(da)數(shu)據發(fa)展(zhan)趨勢。
● 洞(dong)察大數據時代的經營與管理思維(wei)變革(ge)。
第一講:數據(ju)是數字(zi)經(jing)濟時代的(de)新的(de)關鍵生產(chan)要素
一、數(shu)字經濟(ji)時代特(te)征
1. 什么(me)是數字(zi)經濟?
2. 數字經濟的(de)四個組成部(bu)分
3. 全球(qiu)數字經濟發展概述
4、數據是新(xin)的關鍵生產要(yao)素
二、什么是(shi)大數據
1. 什么(me)是(shi)大(da)數(shu)據(ju)?
案例(li)1:《點球成(cheng)金》
案例2:《紙牌屋》
案(an)例(li)3:探尋(xun)流感爆發源頭
案例4:機票價格預(yu)測
2. 大數據的度量
3. 大數據(ju)的4V特(te)征(zheng)
4. 大(da)數據的四個層(ceng)次(ci)
5. 大數(shu)據(ju)的生態(tai)系統(tong)
6. 大數(shu)據技(ji)術體(ti)系架構
7. 大數據的融合
1)與(yu)云計算
2)與人工(gong)智能
3)與5G
4)與物(wu)聯(lian)網
5)與區塊鏈
三、全球大數據發展(zhan)趨(qu)勢
第二講:大數據思維變革
一、大數據思(si)維(wei)的基點(dian)
1. 大(da)數據不是(shi)隨機樣本,而是(shi)全體數據
2. 大(da)數(shu)據(ju)不是(shi)精(jing)確性,而是(shi)混(hun)雜性
3. 大數據不是因果關系,而(er)是相關關系
二、數據(ju)由資(zi)(zi)源變成(cheng)資(zi)(zi)產
1. 消費(fei)互聯網的數據(ju)價(jia)值(zhi)
2. 產業(ye)互聯網(wang)的數據(ju)價(jia)值
3. 數據資產管理的三個流派
4. 數(shu)據資產管理(li)工具
5. 數據價值(zhi)挖掘(jue)
6. 數據(ju)資產化的挑(tiao)戰(zhan)
課(ke)程收尾:
1. 回顧(gu)課程
2. 答疑解惑
3. 布置作業
4. 合影道別
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