数字人才服务手册-2022

2022数字人才服务手册近年来，大数据、人工智能、区块链、云计算、5G等新一代信息技术的加速创新，推动了以数字经济为发展趋势的变革浪潮，数字经济成为继农业经济、工业经济后的现代社会主要经济形态。据有关统计，2021年，我国数字经济规模已达到45.5万亿元，占GDP比重39.8%，数字经济已成为构建我国新发展格局的战略支撑。数字人才在规模庞大的数字经济体量下得以快速发展，从业人员横跨国民经济各领域，已成为驱动我国数字经济产业发展的中坚力量。超厉害，是一家数字人才专业培训机构。顺应数字经济发展趋势，联合头部互联网科技企业，将最前沿的数字技术、数字观念、数字能力，提供给各类数字化转型企业。我们汇集了大量具有实战经验的专家，包括数据科学家、数据治理专家、企业架构专家、敏捷组织教练、流程专家、机器学习专家等一流专家，为各个企业数字化转型提供人才解决方案。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。目目录Contents001020203030404数字化转型背景数字化相关政策|数字化趋势|数字化能力成熟度数字人才能力图谱数据运营框架|数字人才能力图谱|数字人才建设体系服务与课程服务方式|课程目录|数据分析训练营|咨询&工作坊合作案例(部分)地方电信|商业银行|某制造业@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。001数字化转型背景1.1数字化政策规划1.2数字化趋势1.3数字化能力成熟度@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。息技术与经济社会发展深度融合，加快推动信息经济发展壮大；组织培育“互联网+”生态体系。息技术与经济社会发展深度融合，加快推动信息经济发展壮大；组织培育“互联网+”生态体系。数字经济创新发展试验创建工作，通过3年左右，数字产业化和产业数稳定并扩大就业的指导意见》推动数字产业发展壮大，拓展就业新空间。促带动更多劳动者转岗提质与合作倡议》鼓字技术与制造业，建设一个更加的、网络化、智是：新一代信息产业，促进信息工业化的深度融1.1数字化相关政策字中国”作为专题篇，第一次将数字化作行重点部署、第一次经济体系内容、第一作为发展数字经济的《十四五数字经济体系框架》划中首次明确“数字经济体系框架”，即3大数字经济领域(技术、数字产业、产业数字化)，3大数字社会领域(公共服务、智慧城市和数字乡村、数字生活)，3大数字政府领域(数据开放共享、政务信息化、数字化政务服务)，以及4大数字生态(数据要素市场、数字治理政策、网络安全、网络空间命运共同体)。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。截至2018年底，全国大中国拥有全球近六成大数据人才，但大数据产业相关人才占大陆整体就业人相比美国占比0.41%仍有截至2018年底，全国大中国拥有全球近六成大数据人才，但大数据产业相关人才占大陆整体就业人相比美国占比0.41%仍有入门级知识的人多，使其使用成本降数据人才数增多人才成本降低大力普及大数据概念政府大力推进大数据建设，强化大数据意识树立系统的理念。识到数据的重要性数据意识是数据驱动，明白现在企业的一切活动、一切事务都需要数据驱动。数据驱动不光是在技术过程、业务里，企业里的一切事务都需要数据驱动数据技术工具成熟数据技术产品不断分层细化趋势2025年全球数据量将达到163ZB数据量指数级增长数据分析算法和技术迭代更新数据创新应用和产业优化升级量井产业规模持续扩张产业规模持续扩张2019-2023年总收益实现13.1%的复合年均增长率，2023年总收益达到3126.7亿美元@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。数据⑤④③②①数据⑤④③②①1.3数字化能力成熟度分分析5Transformational变革级••数据和分析成为商业决策的核心•数据价值影响投入•战略落地执行一致且持续提升•透明化管理•首席数据官成为董事会成员Differentiating区分级••管理层沟通筛选最佳决策••管理层驱动，出现CDO(首席数据官)•跨领域数据分析成为优化创新不可或缺的要素•协同项目管理方法•与结果挂钩，数据产生投资回报4Systematic系统级••不同的数据内容被分别处理•战略和愿景初步形成•出现敏捷分析•外部数据源可整合•业务管理人员成为数据分析专家 Opportunistic机会级••IT尝试规范化数据可用性需求•流程不畅，目标不一致••存在组织壁垒，缺少统一领导•战略与实际业务脱节•数据质量和数据洞察分散管理 Basic基础级••数据仅被使用，未被开发•数据和分析分散管理•数据不唯一、不一致•临时进行分析•电子表格和救火式信息处理•事务处理@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。0202数字人才能力图谱2.1数据运营框架2.2数字人才能力图谱2.3数字人才建设体系@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。数据运营框架平台赋能建设数据供应链以商品化、平台化的视角来看企业的数据资产管理，实现企业数据供应链建设实现端到端流程平台帮助企业生产新的数据产品数据运营框架平台赋能建设数据供应链以商品化、平台化的视角来看企业的数据资产管理，实现企业数据供应链建设实现端到端流程平台帮助企业生产新的数据产品，最终在数据服务商店/市场中销售，让数据被消费从而产生更大的数据资产价值向利润中心转型数据因为内部共享从而实现内部交易，从成本中心变成利润中心优化指标确定1节点阶段性评估评估指标数据覆盖度新增模型数量标签调用数量..数据分析基础洞察智能分析销量预测媒体归因物流网络优化智能排产 智能算法应用数据分析基础洞察智能分析销量预测媒体归因物流网络优化智能排产 智能算法应用理…数据应用 数据服务门户自助取数\自助消费…资产价值管理资产生命周期管理资产目录资产上下架数据服务 面向应用及开放->统一数据服务中间件(OneService)数据资产建设萃取数据中心数据治理组织数据管理制度和规范主数据管理元数据管理数据标准管理数据治理管理数据安全管理公共数据中心垂直数据中心数据接入数据源算法服务商品标签终端标签….算法服务商品标签终端标签….模型算法服务分析指标以以业务板块+业务过程+分析维度为架构构建订单域渠道库存域… (OneModel体系)资金域预算域销售域财管域财务营销………………主数据营销数据生产数主数据营销数据生产数据质量数据销售数据采购数据人资数据财务数据…物流数据数据清洗数据盘点数据清洗数据盘点数据汇集数据上云面面向数据源系统->统一数据接入平台订单数据平台订单数据业务系统数据外部商业数据媒体投放数据音视频数据@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。技术数据数字化转型的领导力量，组织数字化战略的落地和实施，管理者需要深入的理解数字化的商业价值，并将数字化内化为经营理念、方法，技术数据数字化转型的领导力量，组织数字化战略的落地和实施，管理者需要深入的理解数字化的商业价值，并将数字化内化为经营理念、方法，在转型过程中塑造成为数字化变革化数字化转型的创新力量，企业的数字化转型归根究底要服务于业务增长，基业长青，需要数字时代的业务管理者及业务骨干加强跨领域的数字化应用能力创新与培养，围绕客户价值推动业务价值链重构。化知识图谱数据安全析数据工程器学习智能风控数据治理数据工程法建模数据资产数据科学数据挖掘数据架构数据建模2.2数字人才能力图谱领导力管理架构维数据战略组织变革DevOps公自动化流程自动化数字营销数字化运营数据可视化签体系客户旅程精准营销产品经理像数据分析商业智能化化业聚焦技术专业能力建设，助力企业建立领先的数字化平台，支撑企业数字化转型的实现。同时对业务的深刻理解，能进行跨领域技术融合成为数字时代对专业技术人才的@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。岗位历练业务培训轮岗机制数字化领导力数字技术组织体系咨询服务导入培训方法路径技岗位历练业务培训轮岗机制数字化领导力数字技术组织体系咨询服务导入培训方法路径技术工具场景罗列小组共建价值梳理建立共识业务痛点整理排序成果展现翻盘总结内部训练外部培养化工作坊培训流程数字化工作坊重点聚焦业务转型领等内容板块与培训路径，输出定制化培训方案。结合业务场景，通过训战结合的方式培养员工数字人才能力。等才✓战略思维：数字化思维启发与差异化战略模式建构✓科技创新：云计算等数字技术助力转型的实践案例感知✓组织文化：数字化管理实践与组织文化习得✓云计算、物联网、AI、大数据等技术理论学习和实操训练制并行力大，利润压开始探索数字化转型为提高竞争力、降本增效开始探索数字化转型复合型人才短缺，业务与研发针对不同人员类别的体系化培训机制@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。0303课程与服务3.1服务方式3.2课程目录(部分)3.3数据分析训练营3.4咨询&工作坊@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。线上训练营核心：在线学习+学习运营：过程监督、学习产出具、实操类技能线下工作坊核心：轻咨询+workshop线上训练营核心：在线学习+学习运营：过程监督、学习产出具、实操类技能线下工作坊核心：轻咨询+workshop势：共创产出、业务结合：管理层面向自身业务的规划/共识/方法等创新大赛，赛训结合优势：参与感、团队创新适合：业务创新idea的启与孵化3.1服务方式在线自主学习在线自主学习核心：录播课/直播课范围广大范围推广普及@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。3.2课程目录(部分)主主题课程点 (12小时)1.批量插入批注2.批量提取批注3.批量提取文件名4.批量对文件重命名5.批量查找替换关键词6.批量插入图片7.批量插入图片批注8.批量插入指定名称的工作表9.批量提取工作表名称10.批量修改工作表名称11.批量挑选文件12.批量创建文件夹13.批量制作工资条14.批量拆分工作表15.批量合并工作表(簿)等 (12小时)商12.自动抢优惠券等。 (12小时)清算；算；15.清算数据处理；16.资管系统操作。析 (12-48小时)18.市场调研分析。工具 (24小时)el2.SQL；erBI1.Excel可用于职场办公；2.Excel可以进行业务数据分析；3.SQL可用于几乎所有关系型数据库的数据查询、修改、增删、调取；4.PowerBI作为最流行的可视化工具，应用场景广泛。 (48小时)0+知识点所有数据分析应用场景都可以适用，包括自动化、人工智能等技术领域都可以应用。3.2课程目录(部分)主题课程模块知识点适合人群案例及实操案例视化 (12小时)人群结合3个案例分享；实操演练。 (12小时)人群结合2个案例分享；2个实操案例。销销售结合3个案例分享；3个实操演练。观念维 (4*6小时)4.报告报表篇.10+知识点中高层管理人群分别2个案例或练习。 (6小时)数字化转型业务创新和案例分享；创新数字技术的前言分析；20+知识点中高层管理人群4个模型；4个案例；6个技术应用场景。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。3.3数据分析训练营-课程介绍课程目标发现业务流程及业务行为背后的深层问题；找到突破业务增长瓶颈的突破口；建立解决业务问题的数据参照体系。课程受众课程介绍据分析认知，了解数据分析方法、技能矩阵及数据分析流程，了解各种数本节将为学员详细讲解商业分析中两种不同结构数据(表格结构数据与表结构数据)的特征及讲解指标的意义出发经过对指标值的计算方法、指标体系的设计及创建方法以及指标4.商业数据分析方法；学员介绍商业分析中最常用到的数据分析方法、商业分析模型与商业分析方法，帮助过实战案例的讲解为各位学员将前边章节学到的各个知识点进行串联，对各个知识点习、巩固及提高。通过综合案例的学习，帮助学员将学到知识真正变成自身的能力。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。3.3数据分析训练营-课程大纲课程大纲(4天/24小时，25个知识模块)第1天数据分析基础第2天理解数据第3天指标分析第4天商业数据分析方法1.数据分析分类及流程；2.数据思维框架；3.数据分析流程及各流程特征；4.数据分析工具；5.业务数据分析技能矩阵。1.表格结构数据特征；2.表格结构数据应用方法；3.函数应用方法详解；4.应用Excel函数进行高效办公方法；5.应用Excel宏程序进行高效办公方法；6.表结构数据特征；7.表结构数据应用方法；8.数据透视方法详解。1.理解指标与指标值意义；2.基础指标计算及应用方法；3.场景类指标计算及应用方法；4.指标体系设计及应用方法；5.树状指标体系应用及解读方法。1.数据可视化分析方法；2.多维数据透视分析方法；3.描述性统计分析方法；4.业务分析方法论；5.业务分析模型应用方法；6.商业分析报表设计及创建方法；7.商业分析报告设计及撰写方法。实战案例(2个实战案例，5个交付物=4个报表报告+1个数据分析技能矩阵)1.销售数据分析；(业务背景及数据说明；数据加工处理；制作基于漏斗模型的销售分析报表；撰写销售数据分析报告。)2.客户分析。(业务背景及数据说明；数据加工处理；制作基于客户分群模型的客户分析报表；撰写客户分析结果报告。)@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。3.学员成果展示据分析模型4.数据分析技能矩阵数据3.学员成果展示据分析模型4.数据分析技能矩阵数据3.3数据分析训练营-交付产出物2.损益分析报2.损益分析报表@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。3.4咨询&工作坊流程可用资源及其他限制，定制化小步骤，寻找增长解决方案7可用资源及其他限制，定制化小步骤，寻找增长解决方案超厉害主导目标人群画像沉浸探索沉浸探索观数据业参与产品及用户数据洞察‣产品体验及转化流失数据诊断分析客工作坊证化及成果交付并细化可落地方案制定方案落地实施计划段咨询辅导‣阶段性产品及运营成效指标诊断渠道及营销诊断‣市场竞品分析‣阶段性营销举措成效分析诊断案落地机会激发‣现有及潜在合作渠道投入产出分析预案落地机会激发用户调研‣对用户痛点与需求进行主客观分析与洞察共识机会‣共识机会决策与举措会聚类点定义点定义愿景对齐动会愿景对齐动会对齐项目目标、短期长期希望达成念评估可实现性等维度进估输出0404合作案例(部分)4.1地方电信4.2商业银行4.3某制造业@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。4.1地方电信况2.主题2.主题模块(部分)分析基础及理论结构统计分析分析视化报表采集及处理库应用模型管理系及用户画像分析模型课图@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。B.AARRR分析模型CB.AARRR分析模型C.电商业务分析框架通过实际的案例分析，帮助学员在实际业务应用中构筑整体认知能力，从而把我整个数据分析模型之间的关联，以及策略优化的方向。4.1地方电信3.交付产出3.交付产出AA.RFM客户价值分析RFMRFM分析对于精准营销作用很大，通过三个关键指标对客户进行观察和分类，判断每类细分用户的价值，再制定不同的营销策略。AARRRAARRR模型也是产品运营使用频率很高的模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。从获客到传播推荐，整个AARRR模型形成了用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。@2022年超厉害(北京)科技有限公司，版权所有。4.2商业银行况22.学习主题面授主题(部分)结构库应用统计分析视化报表化成果。课图课图C.K-Means聚类算法A.图形决策树在许多应用的场合，可视化分析操作的对象是多源异构数据。这些数据中，很多噪声、非结构化数据、异常数据，可视化界面帮助分析人员在自动分析时，直观地看到参数的修改或者算法的选择，增强了模型评估的效率。K-Means聚类的优点：原理简单，实现容易，收敛速度快；参数只有K，计算复杂度相对较低；模型可解释性强。K-Means聚类的缺点：需要事先确定聚类的簇数(即K值)；对簇中心初始值的选取比较敏感；对噪声和离群点很敏感；采用迭代方C.K-Means聚类算法A.图形决策树在许多应用的场合，可视化分析操作的对象是多源异构数据。这些数据中，很多噪声、非结构化数据、异常数据，可视化界面帮助分析人员在自动