各传统企业纷纷拥抱新一轮的数字化转型，利用新的商业模式、新的渠道、新的方法，不断将数字化技术与业务充分融合，在创新中求变，为消费者创造多、快、好、省的价值。在此过程中，科技的高速发展起了巨大的作用，接近无限的存储空间、强大的算力及机器学习能力，也给我们带来海量的数据，这也让我们重新审视商业智能的价值所在。目前行业的实际情况是：４０％以上的企业还未开始在数据层面下功夫。大部分企业内部的数据整合还竖着一根根“烟囱”，“部门墙”现象严重，数据孤岛林立。作为部门的领导人，他们往往从不同的系统，不同的人得到不同的数据或者洞见。由此可得，若是想要从这些报告中做出判断，非常具有挑战性。随着商业环境的发展愈加快速，客户的需求变化更不容易被捕获。越来越多的企业下定决心打通企业的数据孤岛，打开“商业智能化”的大门。

本课程涵盖商业数据分析中常用方法，包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析，及其在Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ和Ｔａｂｌｅａｕ中的实现。其中，不仅涉及ＰｏｗｅｒＢＩ和Ｔａｂｌｅａｕ的工具特色及对比，还涉及数据分析的方法与思想。本课程指导企业的ＩＴ团队转变思维，从授人以鱼到授人以渔，致力提升业务用户的数据素养和数据分析能力，从数据中发现新的问题和新的商业机会点。同时，充分利用优秀的ＢＩ工具，**交互可视化实现自助服务和敏捷交付，可以支持利用企业本身的数据进行专业分析，决策人员做出更加符合公司策略和利益的决策，从而使企业的战略及战术切实落地。

一、数字化经营的难点分析

１、难点分析：为什么企业数字化经营无法带来价值？

２、价值视角：需求各异，众口难调

３、数据视角：纷繁复杂，负重前行

４、数据团队的关键价值：数据和价值之间的桥梁

二、价值视角

１、如何创造数据价值？

２、数据价值的场景连接

●决策层

●ＩＴ层

●业务层

●场景

３、场景出发点：决策者如何改善经营？

４、价值视角的典型场景

●帮决策者提升信息收集的效率体验

●帮决策者加强业务过程的精细化管理

●用价值衡量驱动执行的不断改进

案例：

某医疗机构的自动化报表体系

中建钢构

５、决策层的价值衡量

●基于“人”的视角

●基于“事”的视角

三、数据视角

１、如何改善数据的质量？

２、当前企业数据质量存在的问题

案例：

某证券公司的数据质量案例

３、数据视角的成功经验：加强底层数据处理

４、数据视角的成功经验：加强中间模型的建立，提升数据深度

●数据模型建立

●业务模型建立

四、缩短数据和价值的距离

１、数据团队带领企业打赢数字化经营之战

●定战术：ＩＴ部门的定位

●建能力：培养链路上**重要的人（数据运营官的平台）

●给武器：ＦｉｎｅＢＩ＋ＦｉｎｅＲｅｐｏｒｔ（行业方案和企业管理平台）

●多实战：思想碰撞＋实际经验互换（面向“人术器”的完整服务体系）

案例：

某大型药企的数据人才蜕变

２、“人术器”完整的服务体系

●器（工具）

●器（方案）

●人（服务）

●术（交流平台）

五、综合案例：

１、电力业数据化经营（ＢＩ）解决方案

２、建筑业数据化经营（ＢＩ）解决方案

３、零售业数据化经营（ＢＩ）解决方案

４、能源化工数据化经营（ＢＩ）解决方案

５、物流业数据化经营（ＢＩ）解决方案

６、医疗行业数据化经营（ＢＩ）解决方案

７、医药行业数据化经营（ＢＩ）解决方案

８、银行数据化经营（ＢＩ）解决方案