● 了(le)解大數據的(de)演(yan)變過程及基本面問題，從數據的(de)本質到(dao)商業本質；

● 了(le)解大數據在(zai)工(gong)具、思維和文化上對商業應用帶來(lai)的沖(chong)擊(ji)；

● 掌握(wo)大數(shu)據思維(wei)的基(ji)本邏輯與規律(lv)，提升運行大數(shu)據進行業務創新的思維(wei)能力；

● 掌握運用大數(shu)據(ju)(ju)進行(xing)商業模(mo)式創新的方法(fa)論，熟悉數(shu)據(ju)(ju)建模(mo)的方法(fa)與流程

● 掌握基于大(da)數(shu)據價值實現的方法論，并(bing)學習運行該方法體系建(jian)設具體To G\To B業務；

● 掌握數據資產化體(ti)系(xi)(xi)與策(ce)略和大數據體(ti)系(xi)(xi)中各(ge)類(lei)技術(shu)；

● 熟悉(xi)基(ji)于大數據在智慧城市、智能制造領域的(de)創新(xin)變革之法。

導入：現在是大數據時代(dai)，現在是人工(gong)智能時代(dai)

案例：從生活、娛樂、購物、教(jiao)育及醫療五方面分(fen)析展示社會的變(bian)化

研(yan)討：（GP-分(fen)組(zu)對抗記分(fen)點）感受智能化(hua)，討(tao)論社會中哪些應用(yong)或名詞是和大數據緊密相關？

備注：GP-為短(duan)時時間討論，一般不(bu)超(chao)過(guo)5分鐘，LGP為(wei)長(chang)時間(jian)討論，一(yi)般在5-20分鐘；GP活動將根據(ju)現(xian)場情(qing)況發起或(huo)不(bu)發起，非(fei)固定活動。LGP同(tong)。

第(di)一講：大(da)數(shu)據時代的(de)特征

一、從互聯網到大(da)數據時代的演變過(guo)程

1. 從互聯(lian)網、Web2.0、移(yi)動互聯網看(kan)人類在線化過程

2. 人類在線化過程(cheng)與行為(wei)數據的關系

案例分(fen)析：以商業購物(wu)場景為例，分析人類(lei)活動(dong)的(de)在線(xian)變化(hua)及其產生的(de)行為數據

小組研討(tao)：（GP）分組設計(ji)其(qi)他場景,延伸到物(wu)聯傳感網(wang)，并總結

3. 大(da)數據(ju)的來源(yuan)與全球數據(ju)增長趨(qu)勢(shi)

4. 5G的(de)戰略地(di)位與(yu)價值

5. 大數(shu)據的(de)兩個重(zhong)要特(te)征

6. 大數據價值的現狀

二、國(guo)際與國(guo)內對大(da)數據的認識與現(xian)狀

1. 全球對大數(shu)據的認知與(yu)共(gong)識

2. 中(zhong)國(guo)：大數據(ju)上(shang)升(sheng)到國(guo)家戰略(lve)

3. 數據資產化的6種主要業務(wu)模式

小組(zu)研(yan)討：（GP）找(zhao)出我們生活(huo)中常見的大數據業務，分組匯(hui)總(zong)回(hui)答

第二講：大數(shu)據的科學本(ben)質與大數(shu)據技術(shu)

一(yi)、大數(shu)據的科學本質(zhi)

1. 大數據的三(san)種定義與含義辨析(xi)

2. 大數據的4V特(te)征

3. 大數據VS小(xiao)數據(ju)

小(xiao)組研討：（GP）大數據(ju)中的(de)大與小(xiao)的(de)哲學(xue)邏輯，分組(zu)答題

二、大(da)數據的技術初探(tan)

1. 大數據技術(shu)發(fa)展歷程

案例(li)分(fen)析：Google成長的(de)煩惱

學員思考：數據技術與創新能力之間的關(guan)系

2. 大數(shu)據技術發(fa)展面臨的機(ji)遇與挑戰

案例分析：某省聯通(tong)接入數據及性(xing)能

3. Daas數據(ju)即服務(wu)的(de)架構與邏輯(ji)

案例分析：商用電(dian)信服務(wu)大數據系統(tong)目前發展(zhan)狀態(tai)與技(ji)術指標

三、大數據處理流程(cheng)與行業應用

1. 大數據處(chu)理流(liu)程

實操演(yan)練：（LGP）依據分(fen)組選擇一(yi)個企(qi)業或行(xing)業，按(an)照流程具象化

2. 大數據(ju)行業(ye)應用矩(ju)陣分析

實操演(yan)練(lian)：（LGP）依據自己企業所(suo)在行業，初步(bu)分析

3. 研(yan)究應用大數據的意義(yi)

第三(san)講(jiang)：運用大數(shu)據(ju)思維進行創新(xin)

一、大數(shu)據的價值創新點與(yu)洞察力

1. 大數據價值創(chuang)新點

2. 認知洞察力

3. 三(san)元空間模型(xing)解析

研討(tao)：如何建構你的數據空間(jian)思維

二、大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)洞察(cha)與大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)思維訓練

1. 大數據(ju)洞察(cha)基本(ben)原(yuan)理模型

2. 大數(shu)據思(si)維三(san)大基(ji)本(ben)定律

小組(zu)研討(tao)：（GP）大數據(ju)中(zhong)的(de)大與小的(de)哲(zhe)學邏輯

3. 大數(shu)據價值(zhi)創造過(guo)程

三、大(da)數(shu)據業務服務流程

1. 數據的演進過程

2. 大數據分析與傳統(tong)數據分析的比較

案(an)例分析：以BI系(xi)統為例比(bi)較(jiao)分析，掌握大數據分析的(de)特征

小組研討(tao)：（GP）一辯真(zhen)假：兩套解(jie)決方案一辯真(zhen)假

3. 大數據業務(wu)服務(wu)參(can)考框架

4. 基(ji)于業務(wu)價值鏈識別大數(shu)據應用(yong)場(chang)景(jing)和價值創(chuang)造點

研討：企業(ye)營銷策劃的中(zhong)大數據價值邏輯分析(xi)與(yu)訓練(lian)

第四(si)講：大數據平臺與技術體系

一、大數據平(ping)臺總(zong)體技(ji)術架構

1. 數據采集與網(wang)絡(luo)爬蟲

2. 大規(gui)模分布式存儲與計算(suan)的大數(shu)據(ju)云平臺

3. 云計(ji)算(suan)與數(shu)據(ju)平臺

4. 數據清(qing)洗與(yu)數據質量管理

二、打(da)造行業大數據平(ping)臺

1. 行業大數(shu)據平臺的(de)構建(jian)過程

2. 不同行業的數據平臺(tai)差異

3. 基(ji)于大數(shu)據平臺的構建(jian)數(shu)據資產運(yun)營

實操演練(lian)：（LGP）依(yi)據現場給出的場景內容(rong),進行初步調(diao)查分(fen)析

第五講：挖掘(jue)大(da)數據價值(zhi)的行業與應用

一、利用大數據打造“城市大腦”

1. 大數據(ju)頂層(ceng)設計邏輯與方法

2. 基于大數(shu)據的商業/產業模式規劃(hua)

3. 大數(shu)據應(ying)用場景規劃與設計

4. 智能(neng)化社會中的“城市大腦”

5. 我國新型智慧(hui)城市(shi)的(de)現狀(zhuang)與問(wen)題

6. 新型智慧城市建設核心技術及頂(ding)層設計

7. 城市洞察力的形成——打(da)造政(zheng)府(fu)與(yu)產(chan)業的“智慧大腦”

8. 城市(shi)大數(shu)據的價值實現

案例分析：某地級城市運營中心建(jian)設

二、利(li)用大數(shu)據打造“企業大腦”

1. 數據科學方法(fa)概論

2. 機(ji)器學習(xi)與(yu)深度學習(xi)框架

案例(li)分析：以機器視(shi)覺為例分(fen)析(xi)深度學習發(fa)展現(xian)狀

3. 傳(chuan)統數據(ju)分析與大數據(ju)挖掘流程(cheng)比較

4. 大數據模型開發過(guo)程

5. 數據(ju)建模（科學）服(fu)務模式

6. 智能制造背景下的(de)“企業大腦”

7. 從信息(xi)化工廠(chang)到智(zhi)能化工廠(chang)的頂層設計(ji)

8. 企業大數據的價值實現

1）制(zhi)造業設備管理

案(an)例(li)分析(xi)：（LGP）行動學習，某(mou)著(zhu)名制造集團的全生命周(zhou)期(qi)設(she)備監(jian)測與管理

2）大數據營(ying)銷(xiao)之用戶畫(hua)像

案例(li)分析：（LGP）行動學習(xi)，某著名科技企業的“商業人”畫像及應(ying)用(yong)

結束語：老師的一些創新經驗總結與祝福