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供应链大数据知识体系 | 数字化系统建设 | 数据分析的基本思路
大数据分析工具入门 | 区块链等前沿技术 | 供应链大数据先进案例解析
培训时间/地点：2021年3月18~19日（星期四 ~ 星期五）/上 海
收费标准：￥5600/人
Ø 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费
Ø 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用，早餐及晚餐
课程背景：
在数字化时代，各种新技术正在颠覆传统的供应链模式，也深刻影响了供应链业者的工作方式。本次讲座将基于供应链大数据知识体系，按“数据从何而来”、“如何分析和处理数据”、“如何提升供应链水平”三个方面把相关知识串联起来。针对转型升级的实际需求，讲座会解析业务流程、数据组织等IT架构维度之间的关系，让学员懂得企业架构（EA）是大数据应用的必要前提。讲师也会讲解近年出台的数据相关法律法规，让学员能更好地帮助企业规避风险。在此基础上，将详解数据分析的主要工具（业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言等），帮助学员快速上手。随后，会讲解云计算、人工智能等领域的知识要点，结合案例阐释它们对供应链的潜在影响。讲座的最后会结合汽车、快消等行业的标杆企业案例，详细展示AI等技术给供应链带来的真实提升。课程最后会介绍大数据领域的前沿工具和学习资源。
课程目的：
Ø 学习供应链大数据体系，了解各方面知识在这个体系中的位置
Ø 关于“数据从何而来”：学习数字化系统的“前端”、”后端”等基本概念，以及企业架构知识
Ø 了解最新出台的大数据相关法律法规，树立数据合规意识
Ø 掌握数据分析的基本步骤，以及数据分析师实用思维模式
Ø 学习大数据应用的实用工具（数据可视化、BI、SQL语言）
Ø 了解区块链、人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响
Ø 学习汽车、新零售等行业的企业案例，借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
Ø 了解可用于后续学习和工作的实用资源。
授课形式：
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。
课程大纲：
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第一天
1. 供应链大数据概述
Ø 供应链和采购管理的根本使命
Ø 供应链管理的最新发展趋势：七大要点
Ø 供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”
Ø 您从本课程中可以获得的五点收获
2. 企业架构和法规：大数据分析的基础
Ø 案例：工业4.0时代先进生产管理的视频
Ø 企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
Ø 企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
Ø 数据管理六大原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等
Ø 企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代
Ø 大数据相关的最新法律法规
3. 数据分析的五大步骤
Ø 五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
Ø 案例：用Power Query工具快速实现数据导入和清洗
Ø 案例：供应链需求分析和预测功能的实现
Ø 案例：用Excel“运筹优化”模块来求解最佳成本问题
Ø Office软件其它分析功能介绍
4. 数据分析的核心思维模式
Ø 数据分析师是什么样的人才？ – 四大核心素质
Ø 六种实用分析思维 – 结构化思维、维度思维等
Ø 供应链优化的几种实用工具
5. 数据可视化和BI工具应用
Ø 如何让数据“看得见”？- 常用的12种可视化图表及适用场合
Ø 让管理者决策更简单 – BI（商业智能）基本概念
Ø 常用 BI 软件入门及功能解析
Ø 案例：知名企业的“管理者驾驶舱”
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第二天
1. SQL：最常用的数据库语言
Ø 企业数据管理的六个层次 – 从Excel到大数据架构
Ø SQL入门 – 软件环境选择和基本使用方式
Ø SQL语言实战 - 常用语法介绍
Ø 实用自学资源
2. 大数据前沿技术介绍
Ø 企业架构思想 - SOA和微服务简介
Ø 计算技术 - 人工智能（AI）要点及其对供应链的意义
Ø 数据库技术 - 数据湖（Data Lake）简介
Ø 案例：某知名科技公司如何利用新技术来拓展业务范围
Ø 数据库技术 - 区块链（Blockchain）要点
Ø 案例：汽车、物流等行业公司是如何应用区块链的
3. 优秀企业案例介绍
Ø 新一代供应链管理理念 – “连接、配置、运营、优化、服务、传播”
Ø 案例：某大型制造业企业的数字化架构升级
Ø 案例：某汽车制造厂的物流基础数据管理
Ø 案例：某食品企业的生产/物流数据采集
Ø 案例：某高科技企业基于大数据的运营优化
Ø 案例：某电器公司的工业大数据体系及其效果
Ø 案例：某世界500强企业的厂内物流数字化管理
Ø 案例：某知名车企的数字化供应链及其智慧提升
Ø 案例：新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
Ø 其它前沿实践分享
4. 大数据分析相关资源
Ø 软件供应商资源
Ø 硬件供应商资源
进一步学习资源推荐
讲师介绍：Victor
Victor在一家世界五百强企业的物流板块担任总监。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)，曾在德国亚琛工业大学和美国威斯康星大学学习。他在西门子德国和中国总部工作多年，并曾为多家世界知名企业提供供应链管理咨询，对物流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和数字化转型方面的专家，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、上海财经大学、麻省理工科技评论、中国供应链与营运管理人俱乐部等机构授课，在业界有着广泛的影响。
本课程名称： 数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
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课程收益:
关于“数据从何而来”：学习数字化系统的“前端”、”后端”等基本概念，以及企业架构知识
了解最新出台的大数据相关
掌握
学习大数据应用的实用工具（数据可视化、BI、SQL语言）
了解区块链、人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响
学习汽车、新零售等行业的企业案例，借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
了解可用于后续学习和工作的实用资源。
课程大纲
供应链大数据知识体系 | 数字化系统建设 | 数据分析的基本思路
大数据分析工具入门 | 区块链等前沿技术 | 供应链大数据先进案例解析
培训时间/地点：2021年3月18~19日（星期四 ~ 星期五）/上 海
收费标准：￥5600/人
Ø 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费
Ø 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用，早餐及晚餐
课程背景：
在数字化时代，各种新技术正在颠覆传统的供应链模式，也深刻影响了供应链业者的工作方式。本次讲座将基于供应链大数据知识体系，按“数据从何而来”、“如何分析和处理数据”、“如何提升供应链水平”三个方面把相关知识串联起来。针对转型升级的实际需求，讲座会解析业务流程、数据组织等IT架构维度之间的关系，让学员懂得企业架构（EA）是大数据应用的必要前提。讲师也会讲解近年出台的数据相关法律法规，让学员能更好地帮助企业规避风险。在此基础上，将详解数据分析的主要工具（业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言等），帮助学员快速上手。随后，会讲解云计算、人工智能等领域的知识要点，结合案例阐释它们对供应链的潜在影响。讲座的最后会结合汽车、快消等行业的标杆企业案例，详细展示AI等技术给供应链带来的真实提升。课程最后会介绍大数据领域的前沿工具和学习资源。
课程目的：
Ø 学习供应链大数据体系，了解各方面知识在这个体系中的位置
Ø 关于“数据从何而来”：学习数字化系统的“前端”、”后端”等基本概念，以及企业架构知识
Ø 了解最新出台的大数据相关法律法规，树立数据合规意识
Ø 掌握数据分析的基本步骤，以及数据分析师实用思维模式
Ø 学习大数据应用的实用工具（数据可视化、BI、SQL语言）
Ø 了解区块链、人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响
Ø 学习汽车、新零售等行业的企业案例，借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
Ø 了解可用于后续学习和工作的实用资源。
授课形式：
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。
课程大纲：
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第一天
1. 供应链大数据概述
Ø 供应链和采购管理的根本使命
Ø 供应链管理的最新发展趋势：七大要点
Ø 供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”
Ø 您从本课程中可以获得的五点收获
2. 企业架构和法规：大数据分析的基础
Ø 案例：工业4.0时代先进生产管理的视频
Ø 企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
Ø 企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
Ø 数据管理六大原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等
Ø 企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代
Ø 大数据相关的最新法律法规
3. 数据分析的五大步骤
Ø 五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
Ø 案例：用Power Query工具快速实现数据导入和清洗
Ø 案例：供应链需求分析和预测功能的实现
Ø 案例：用Excel“运筹优化”模块来求解最佳成本问题
Ø Office软件其它分析功能介绍
4. 数据分析的核心思维模式
Ø 数据分析师是什么样的人才？ – 四大核心素质
Ø 六种实用分析思维 – 结构化思维、维度思维等
Ø 供应链优化的几种实用工具
5. 数据可视化和BI工具应用
Ø 如何让数据“看得见”？- 常用的12种可视化图表及适用场合
Ø 让管理者决策更简单 – BI（商业智能）基本概念
Ø 常用 BI 软件入门及功能解析
Ø 案例：知名企业的“管理者驾驶舱”
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第二天
1. SQL：最常用的数据库语言
Ø 企业数据管理的六个层次 – 从Excel到大数据架构
Ø SQL入门 – 软件环境选择和基本使用方式
Ø SQL语言实战 - 常用语法介绍
Ø 实用自学资源
2. 大数据前沿技术介绍
Ø 企业架构思想 - SOA和微服务简介
Ø 计算技术 - 人工智能（AI）要点及其对供应链的意义
Ø 数据库技术 - 数据湖（Data Lake）简介
Ø 案例：某知名科技公司如何利用新技术来拓展业务范围
Ø 数据库技术 - 区块链（Blockchain）要点
Ø 案例：汽车、物流等行业公司是如何应用区块链的
3. 优秀企业案例介绍
Ø 新一代供应链管理理念 – “连接、配置、运营、优化、服务、传播”
Ø 案例：某大型制造业企业的数字化架构升级
Ø 案例：某汽车制造厂的物流基础数据管理
Ø 案例：某食品企业的生产/物流数据采集
Ø 案例：某高科技企业基于大数据的运营优化
Ø 案例：某电器公司的工业大数据体系及其效果
Ø 案例：某世界500强企业的厂内物流数字化管理
Ø 案例：某知名车企的数字化供应链及其智慧提升
Ø 案例：新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
Ø 其它前沿实践分享
4. 大数据分析相关资源
Ø 软件供应商资源
Ø 硬件供应商资源
进一步学习资源推荐
讲师介绍：Victor
Victor在一家世界五百强企业的物流板块担任总监。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)，曾在德国亚琛工业大学和美国威斯康星大学学习。他在西门子德国和中国总部工作多年，并曾为多家世界知名企业提供供应链管理咨询，对物流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和数字化转型方面的专家，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、上海财经大学、麻省理工科技评论、中国供应链与营运管理人俱乐部等机构授课，在业界有着广泛的影响。
本课程名称： 数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
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