《数字化时代的供应链大数据分析及应用实践》

Big data analysis and application of supply chain in Digital Era

上海: 7月25~26日；北京: 9月18~19日 | Fee: 5600

课程背景：

在数字化时代，大数据等前沿技术给各个产业带来了巨大冲击，也正在颠覆传统的供应链模式。为了应对全新的竞争格局，供应链从业者需要树立大数据意识，并且及时引入新技术来提升运营水平。本次讲座将讲解数字化供应链的基本概念和成熟度判定标准，使得每家公司能够正确判断自己所处的发展阶段。针对转型升级的实际需求，讲座会解析业务流程、应用管理、数据组织等基础架构维度，让学员懂得企业架构是数字化运行的必要前提。在此基础上，将讲解几大基本的数据分析工具（Excel、业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言），帮助听众入门。在此基础上，会帮助学员了解云计算、人工智能等技术领域的知识要点。讲座的最后会结合汽车、快消等若干行业的标杆企业案例，展示数据挖掘等技术给产业运行带来的真实提升，并介绍大数据分析相关的供应商概况和学习资源。

课程目的：

·          数字化供应链的定义，和成熟度评估准则。

·          懂得企业架构是运用大数据技术的基础，并了解架构的四大要素（业务、应用、数据、技术）。

·          懂得数据分析的几大基本步骤，及其主要难点。

·          掌握大数据分析的四大基础工具。

·          了解云计算、人工智能等前沿技术。

·          解析汽车、快消等若干行业的企业案例，学习其在业务流程组织、技术应用等方面的先进经验。

·          了解数字化各领域的供应商概况和学习资源。

课程大纲：

供应链大数据分析与应用  总两天- 第一天

1.     供应链数字化：大数据分析的前提

a)       数字化供应链的发展现状介绍

b)       供应链发展阶段与数字化成熟度

c)        不同行业数字化的区别

2.     企业架构：大数据分析的基础

a)       企业架构体系概述

b)       大数据架构的基本原则

c)        要素一：业务架构，及其基本组件

d)       要素二：应用架构，及其基本组件

e)       要素三：数据架构，及其基本组件

f)         要素四：技术架构，及其基本组件

g)       “新零售”时代企业架构的变迁

3.     数据分析的五大步骤及其要点

a)       步骤一：数据的收集

b)       步骤二：数据的清洗

c)        步骤三：数据的规整

d)       步骤四：数据的使用

e)       步骤五：数据的更新

f)         主要应用难点和对策

4.     基础分析技术（一）：业务分析思维

a)       为什么巴菲特是优秀的分析师？

b)       分析问题的“金字塔原理”

c)        供应链运营常见的分析思路

5.     基础分析技术（二）：Excel比你想象的更强大  

a)       Excel函数的常见类别（清洗处理类、计算统计类等）

b)       经典数据功能举例（数据透视表、vlookup等）

c)        案例：用Excel求解物流运输的最优成本

d)       案例：用Excel做企业决策模型

6.     基础分析技术（三）：数据可视化

a)       经典图表类型介绍

b)       BI（商业智能）入门

c)        PowerBI 应用以及案例

d)       案例：某大型零售商的供应链数据可视化

7.     当日培训内容小结及讨论

供应链大数据分析与应用  总两天- 第一天

8.     供应链数字化：大数据分析的前提

a)       数字化供应链的发展现状介绍

b)       供应链发展阶段与数字化成熟度

c)        不同行业数字化的区别

9.     企业架构：大数据分析的基础

a)       企业架构体系概述

b)       大数据架构的基本原则

c)        要素一：业务架构，及其基本组件

d)       要素二：应用架构，及其基本组件

e)       要素三：数据架构，及其基本组件

f)         要素四：技术架构，及其基本组件

g)       “新零售”时代企业架构的变迁

10.  数据分析的五大步骤及其要点

a)       步骤一：数据的收集

b)       步骤二：数据的清洗

c)        步骤三：数据的规整

d)       步骤四：数据的使用

e)       步骤五：数据的更新

f)         主要应用难点和对策

11.  基础分析技术（一）：业务分析思维

a)       为什么巴菲特是优秀的分析师？

b)       分析问题的“金字塔原理”

c)        供应链运营常见的分析思路

12.  基础分析技术（二）：Excel比你想象的更强大  

a)       Excel函数的常见类别（清洗处理类、计算统计类等）

b)       经典数据功能举例（数据透视表、vlookup等）

c)        案例：用Excel求解物流运输的最优成本

d)       案例：用Excel做企业决策模型

13.  基础分析技术（三）：数据可视化

a)       经典图表类型介绍

b)       BI（商业智能）入门

c)        PowerBI 应用以及案例

d)       案例：某大型零售商的供应链数据可视化

14.  当日培训内容小结及讨论

讲师简介：Victor Feng

Victor Feng，在一家世界500强企业担任物流领域高级经理。他是国际认证的CSCP供应链管理师和TOGAF企业IT架构师。Victor毕业于清华大学 (电子工程和工业工程专业)，曾在德国亚琛留学，并赴美国威斯康星大学工业与系统工程系访问。他在西门子德国和中国总部工作多年，并曾担任管理咨询顾问，为多家世界知名企业提供供应链管理咨询，对供应链系统的设计和优化有着深刻的理解。

Victor也是工业4.0和数字化领域的专家，曾在学术期刊和知名媒体上发表十余篇文章，并应邀在清华大学、西交利物浦大学、清华上海校友会IT与财经分会、中国供应链与营运管理人俱乐部、海尔产业金融海智学院等机构授课，在业界有着广泛的影响。

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