一、打造数据驱动型组织
1.商业进化：从数字化转型到数据驱动，什么是数据思维
2.技术创新：前沿的数据技术和应用场景，数据思维的技术支撑
3.先进实践：数据驱动型组织和案例分析，数据思维的企业最佳实践
二、数据思维的组织实践
1.创新实践：数据驱动创新的四种模式和案例分析
2.技术实践：数据驱动创新的中台理念和建设方法
3.组织设计：隐现的新角色-首席数据官（CDO）-角色和职责设计
三、数据思维的四个视角
1.资产视角：如何把数据变成资产，企业数据的精益治理方法
2.敏捷视角：基于假设的推导验证，业务数据的敏捷化探索方法
3.算法视角：从因果分析到相关分析，AI如何助力数据模式发现
4.探索视角：从数据报表到可视化分析，业务数据探索的实操技巧
四、数据思维的能力落地
1.销售数据探索 —— 某品牌的产品销售&服务数据探索和应对量化决策
2.客户价值探索 —— 某品牌的客户RFM模型价值分析，客户画像构建和分析
3.广告投放分析 —— 某品牌的广告投放ROI分析和应对策略
4.人员流失分析 —— 某品牌的人员流失原因探索和应对策略
5.采购成本分析 —— 某品牌的采购成本构成探索和异常分析
（ 根据学员的背景和关注点，从以上案例选择1-2个进行深入分析）
五、数字化转型组织实践和演练
1.敏捷业务分析工作坊 —— 围绕营销/销售/服务/客户价值(RFM)等主题分析实践
掌握先进的业务导向的敏捷数据分析方法，探索数据价值，汲取组织经验，激发团队创意，加速数据价值实现。同时，通过集成人工智能和机器学习的分析工具实际操作，帮助业务人员高效探索业务机会，察觉经营风险，寻求改善机会，提升组织的竞争能力，形成团队和个人的数据思维和数字决策能力，赋能组织强大的商业洞察和智能分析能力，推动组织决策模式的转变，加速数字化转型战略的落地。
2.数据创新思维工作坊 —— 组织数据资产的盘点、价值、创新、探索和应用
传统的业务模式和流程改进是互相孤立的，商业文化的重点是创新、执行和验证（做和改进），而不应止步于现状、分析和理解。洞察这一点对提高企业在数字化时代的生存能力至关重要。利用持续积累的数据资产，进行高效创新和精准决策，是传统产业对抗互联网“数字原生”企业跨界打劫的重要方法。围绕数据资产的商业创新，也是数据、业务和技术持续跨界融合过程。数据创新思维工作坊，通过数据价值创新画布，利用敏捷精益的建设思想，高效盘点组织的数据资产，场景式融入大数据和人工智能技术，游戏化激发业务和技术团队的场景共创灵感，加速建设企业的数据资产利用能力，建立先进的数据思维和数据驱动文化，推动组织决策方式进化，助力企业数字化转型；具体而言，可以帮助企业回答如下问题：如何从企业数据和AI技术中发现价值创新场景？企业现有数据资产能够转化成哪些业务价值？企业如何规划大数据，数据中台，人工智能类的项目建设和投资策略？企业的数据中台应该具备什么能力，数据中台的构建策略是什么？企业如何管理数据创新中的不确定性？
课程背景：数字化转型进入了数据驱动的阶段，从商品推荐到无人驾驶，从互联网广告到新药研发，数据在创造新世界的同时，也在颠覆传统的商业规则。但数据和信息有什么区别，如何实现从数据到价值的转换，数据驱动企业的动力是什么，大数据应用的正确场景特征是什么，数据资产的管理使用有什么变化，企业如何利用数据产生业务价值，如何识别高价值的数据应用场景，如何识别和管理高价值数据资产，这些都成为了构建数据驱动的数字化企业的重要问题。大部分企业对“数据”并不陌生，传统企业向数据驱动（Data-Driven）转型，不仅要掌握新兴数据技术和先进使用方法，平衡中长期与短期的商业目标，更重要的是打破组织“凭经验，靠感觉”的思维惯性，让数据变成显微镜，帮助业务发现之前靠“肉眼”看不到的问题，让数据变成望远镜，帮助业务洞察之前凭“经验”无法辨识的潜在趋势和机会；我们常常发现，企业散落着数量众多的“表哥表姐”群体。他们每天都要和EXCEL表格打交道，他们每季度都要为分析报表跟不上业务变化而烦恼；他们需要加班加点制作报表，反复核对琐碎数据，排队等待其他部门“输送”数据。这些人群其实是企业向数据驱动转型的星星之火，如何赋能“表哥表姐”们高效探索数据能力，帮助他们洞察业务规律，发现异常隐患，寻求最优方案，也是企业向数据驱动转型的重要任务。
