課程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據知識管理培訓
【課程導讀】
本課程將為學員呈現出系統化的大數據知識體系,以大數據管理的概念和最終的價值意義出發,重點圍繞方法論,分別從數據管理理念、數據管理體系、數據管理的模型、方法論來逐次展開,幫助學員搭建系統性知識體系,賦能日常業務運營。
【課程收獲】
1. 理解數據管理的目的和意義
2. 了解數據管理的方法論
3. 了解大數據在各行各業中的應用
【課程大綱】
一.定義大數據
1. 大數據概念
1.1 大數據的定義
1.2 大數據的產生與發展
1.3 大數據的特征
1.4 大數據、數據和數字化之間的區別與聯系
2. 大數據的價值
2.1 大數據的價值
2.2 企業數字化轉型與大數據之間的關系
2.2.1企業數字化轉型的目的是提效降本
2.2.2數據分析是提效降本的手段
2.2.3數據價值化是數據分析的基礎
2.3 數據資產的形成
2.4 大數據資產評估
2.3.1評估原則:可計量的資產
2.3.2評估方法:成本法、收益法、市場法
2.3.3其他方法:專家評價、剩余經濟壽命法
3. 大數據價值的形成過程——數據管理
二.數據管理的方法論
1. 數據管理概念
1.1 管理
1.2 管理與治理
1.3 數據管理與數據治理
2. 數據管理,是數據價值形成的方法論
2.1 數據管理理念
2.2 圍繞數據資產化展開的數據生命周期價值化管理體系
2.3 數據管理、數據治理、數據資產化、數據要素化區別與聯系
3. 數據管理的框架體系
3.1 基礎設施層:云、網、端
3.2 技術邏輯層:從數據采集-數據傳輸-數據存儲-數據集成-數據管理-數據資產化-數據挖掘-數據安全-數據資產服務
3.3 數據功能層:數據可視化、數據分析、數據資產服務、數據交易市場、數據資產入表
3.4 數據應用層:行業應用、場景應用
4. 基礎設施層
4.1 強大的數據存儲要求
4.2 更強的傳輸能力
4.3 邊緣計算、超算、智算、量子計算的支撐
4.4 面向AI大模型數據訓練的智算技術
4.5 通過數據治理提升數據供給質量
4.6 數據流通與算力協同
5. 技術邏輯層
5.1 數據采集、傳輸與處理
5.2 數據集成與數據管理
5.3 數據資產化
5.3.1 數據資產確權
5.3.2 數據資產封裝
5.3.3 數據資產定價
5.3.4 數據資產交易
5.4 數據挖掘
5.5 數據安全與隱私計算
5.5.1 數據安全與安全治理
5.5.2 數據資產梳理
5.5.3 隱私計算
5.5.3.1 隱私計算定義與概念
5.5.3.2 系統設計理論與架構
5.5.3.3 技術原理
5.5.3.4 應用場景
5.6 數據資產服務
6. 數據功能層
6.1 企業內部
6.1.1 數據可視化+數據分析
6.1.2 大數據平臺+數據中臺+數據治理+API
6.1.3 數據資產入表
6.1.3.1數據資產入表的概念
6.1.3.2數據資產入表的流程
6.1.3.3數據資產入表的相關標準
6.2 企業外部(跨行業、跨區域、跨領域):可信數據空間與數據資產交易
6.2.1 可信數據空間
6.2.1.1 可信數據空間概念解析
6.2.1.2 技術框架
6.2.1.3 可信數據空間法規與標準
6.2.1.4 商業閉環與應用場景
6.2.1.5 安全與信任保障
6.2.1.6 關鍵舉措
6.2.2 信任源
6.2.2.1 基于區塊鏈聯盟鏈的數據資產交易
6.2.2.2 基于國家數據交易平臺的數據資產交易
6.2.2.3 基于數據資產交易所的數據資產交易
6.2.2.4 第三方數據交易平臺
6.2.3 數據API
6.2.4 聯盟體數據資產交易(會員制、直接交易、API、資源互換等)
6.2.5 基于分布區區塊鏈的數據交易
6.2.6 數聯網(DSSN)
6.2.6.1 數聯網的概念
6.2.6.2 數聯網的技術架構與核心功能
6.2.6.3 數聯網的應用場景
7. 數據應用層
7.1 場景應用:數據建模、數據分析、優化決策
7.2 行業應用:
7.2.1 社會:公檢法、醫療、教育、交通、文化、水、能源、天然氣等
7.2.2 制造業:礦山、電廠、汽車、建筑、重工業、輕工業
7.2.3 零售服務業:物流、金融、零售、服務
7.2.4 農業:農業、農村
8. 數據管理的實施路徑及保障體系
8.1實施路徑
8.1.1業務數據化
8.1.2數據資源化
8.1.3數據資產化(產品化)
8.1.4數據資本化(要素化)
8.2具體流程
8.2.1數據確權與合規管理
8.2.2數據安全管理體系
8.2.3數據資源會計核算
8.2.4數據資產列示與紕漏
8.2.5入表后的定期重估審視
8.3具體步驟
8.3.1數據生產采集
8.3.2數據確權與合規管理
8.3.3數據治理:質量控制、數據標準化和數據分類分級管理。
8.3.4數據估值與定價
8.3.5數據封裝計量:對數據進行標準化處理,便于后續交易和流通。
8.3.6數據交易與應用:制定統一的交易規則和流程,通過市場化手段實現數據的價值*化
8.4 數據管理保障體系
8.4.1數據戰略與規制
8.4.2數據系統與平臺開發
8.4.3數據質量治理
8.4.4數據資產盤點與運營規劃
8.4.5保障體系:組織、制度、技術與工具等
8.4.6管理體系建設與挑戰:定責、確權、享利、拓量、優本、創利主線
9. *實踐
9.1策略制定、實施步驟、組織架構建設、技術工具應用以及持續改進
9.2數據資產管理的首要工作:明確目標
9.3建立專門的數據管理組織架構師關鍵
9.4首要工作是數據資產盤點,形成企業數據資產框架和目錄
9.5采用先進的數據管理工具和技術是實現高效數據資產管理的重要手段。
9.6數據治理是數據資產管理的核心內容,包括數據模型管理、數據標準管理和數據質量管理等
9.7數據資產化不僅僅是數據資源的管理和存儲,更重要的是如何將數據轉化為實際的經濟和社會價值。
9.8數據資產管理是一個動態的過程,需要不斷進行評估和優化。
9.9企業需要嚴格遵守國家相關數據要素市場化的一些政策和制度
三.大數據未來趨勢及展望
1. 國家政策性趨勢
2. 大數據技術自身發展趨勢
3. 數據資產化、要素化的應用趨勢
4. 技術與實體經濟的融合趨勢
大數據知識管理培訓
轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/320965.html
已開課時間Have start time
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