供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)知識(shí)體系 | 數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè) | 數(shù)據(jù)分析的基本思路
大數(shù)據(jù)分析工具入門(mén) | 區(qū)塊鏈等前沿技術(shù) | 供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)先進(jìn)案例
課程背景:
在數(shù)字化時(shí)代,各種新技術(shù)正在顛覆傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈模式,也深刻影響了供應(yīng)鏈業(yè)者的工作方式。本次講座將基于供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)知識(shí)體系,按“數(shù)據(jù)從何而來(lái)”、“如何分析和處理數(shù)據(jù)”、“如何提升供應(yīng)鏈水平”三個(gè)方面把相關(guān)知識(shí)串聯(lián)起來(lái)。針對(duì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)際需求,講座會(huì)解析業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)組織等IT架構(gòu)維度之間的關(guān)系,讓學(xué)員懂得企業(yè)架構(gòu)(EA)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的必要前提。講師也會(huì)講解近年出臺(tái)的數(shù)據(jù)相關(guān)法律法規(guī),讓學(xué)員能更好地幫助企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上,將詳解數(shù)據(jù)分析的主要工具(業(yè)務(wù)分析思維、數(shù)據(jù)可視化和BI、SQL語(yǔ)言等),幫助學(xué)員快速上手。隨后,會(huì)講解云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域的知識(shí)要點(diǎn),結(jié)合案例闡釋它們對(duì)供應(yīng)鏈的潛在影響。講座的最后會(huì)結(jié)合汽車(chē)、快消等行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)案例,詳細(xì)展示AI等技術(shù)給供應(yīng)鏈帶來(lái)的真實(shí)提升。課程最后會(huì)介紹大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的前沿工具和學(xué)習(xí)資源。
課程目的:
學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)體系,了解各方面知識(shí)在這個(gè)體系中的位置
關(guān)于“數(shù)據(jù)從何而來(lái)”:學(xué)習(xí)數(shù)字化系統(tǒng)的“前端”、”后端”等基本概念,以及企業(yè)架構(gòu)知識(shí)
了解最新出臺(tái)的大數(shù)據(jù)相關(guān)法律法規(guī),樹(shù)立數(shù)據(jù)合規(guī)意識(shí)
掌握數(shù)據(jù)分析的基本步驟,以及數(shù)據(jù)分析師實(shí)用思維模式
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)用工具(數(shù)據(jù)可視化、BI、SQL語(yǔ)言)
了解區(qū)塊鏈、人工智能等前沿技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)的影響
學(xué)習(xí)汽車(chē)、新零售等行業(yè)的企業(yè)案例,借鑒其在數(shù)據(jù)分析和供應(yīng)鏈提升方面的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)
了解可用于后續(xù)學(xué)習(xí)和工作的實(shí)用資源。
授課形式:
知識(shí)講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動(dòng)交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。
課程大綱:
數(shù)字化時(shí)代的供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 總兩天- 第一天
1、供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)概述
供應(yīng)鏈和采購(gòu)管理的根本使命
供應(yīng)鏈管理的最新發(fā)展趨勢(shì):七大要點(diǎn)
供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)體系劃分 -“獲取數(shù)據(jù)”、“分析處理數(shù)據(jù)”、“為供應(yīng)鏈增值”
您從本課程中可以獲得的五點(diǎn)收獲
2、企業(yè)架構(gòu)和法規(guī):大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)
案例:工業(yè)4.0時(shí)代先進(jìn)生產(chǎn)管理的視頻
企業(yè)數(shù)字化體系介紹 -“前端”和“后端”的概念
企業(yè)IT架構(gòu)的類(lèi)型 - 業(yè)務(wù)架構(gòu)/應(yīng)用架構(gòu)/數(shù)據(jù)架構(gòu)/技術(shù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)管理六大原則 - 如何采集數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)、保障數(shù)據(jù)安全等
企業(yè)架構(gòu)的變遷史 - 從傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)時(shí)代到“新零售”時(shí)代
大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新法律法規(guī)
3、數(shù)據(jù)分析的五大步驟
五大分析步驟 - 數(shù)據(jù)的收集、清洗、規(guī)整、使用和更新
案例:用Power Query工具快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入和清洗
案例:供應(yīng)鏈需求分析和預(yù)測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)
案例:用Excel“運(yùn)籌優(yōu)化”模塊來(lái)求解最佳成本問(wèn)題
Office軟件其它分析功能介紹
4、數(shù)據(jù)分析的核心思維模式
數(shù)據(jù)分析師是什么樣的人才? – 四大核心素質(zhì)
六種實(shí)用分析思維 – 結(jié)構(gòu)化思維、維度思維等
供應(yīng)鏈優(yōu)化的幾種實(shí)用工具
5、數(shù)據(jù)可視化和BI工具應(yīng)用
如何讓數(shù)據(jù)“看得見(jiàn)”?- 常用的12種可視化圖表及適用場(chǎng)合
讓管理者決策更簡(jiǎn)單 – BI(商業(yè)智能)基本概念
常用 BI 軟件入門(mén)及功能解析
案例:知名企業(yè)的“管理者駕駛艙”
數(shù)字化時(shí)代的供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 總兩天- 第二天
1、SQL:最常用的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言
企業(yè)數(shù)據(jù)管理的六個(gè)層次 – 從Excel到大數(shù)據(jù)架構(gòu)
SQL入門(mén) – 軟件環(huán)境選擇和基本使用方式
SQL語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn) - 常用語(yǔ)法介紹
實(shí)用自學(xué)資源
2、大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)介紹
企業(yè)架構(gòu)思想 - SOA和微服務(wù)簡(jiǎn)介
計(jì)算技術(shù) - 人工智能(AI)要點(diǎn)及其對(duì)供應(yīng)鏈的意義
數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) - 數(shù)據(jù)湖(Data Lake)簡(jiǎn)介
案例:某知名科技公司如何利用新技術(shù)來(lái)拓展業(yè)務(wù)范圍
數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) - 區(qū)塊鏈(Blockchain)要點(diǎn)
案例:汽車(chē)、物流等行業(yè)公司是如何應(yīng)用區(qū)塊鏈的
3、優(yōu)秀企業(yè)案例介紹
新一代供應(yīng)鏈管理理念 – “連接、配置、運(yùn)營(yíng)、優(yōu)化、服務(wù)、傳播”
案例:某大型制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化架構(gòu)升級(jí)
案例:某汽車(chē)制造廠的物流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理
案例:某食品企業(yè)的生產(chǎn)/物流數(shù)據(jù)采集
案例:某高科技企業(yè)基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化
案例:某電器公司的工業(yè)大數(shù)據(jù)體系及其效果
案例:某世界500強(qiáng)企業(yè)的廠內(nèi)物流數(shù)字化管理
案例:某知名車(chē)企的數(shù)字化供應(yīng)鏈及其智慧提升
案例:新零售巨頭基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和閉環(huán)管理
其它前沿實(shí)踐分享
4、大數(shù)據(jù)分析相關(guān)資源
軟件供應(yīng)商資源
硬件供應(yīng)商資源
進(jìn)一步學(xué)習(xí)資源推薦