管理者数据能力晋级

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课程背景

我们已经进入数字智能时代，企业纷纷推动数字化转型，企业的数据资产越来越多，挖掘数据价值，赋能管理决策已经成为企业基本的管理方式，管理者的数据能力已经成为管理者新能力，善于获取数据、分析数据、运用数据是管理者做好管理工作的基本功。

企业数字化转型会经历两个阶段，第一个阶段，通过信息化和数字智能硬件设施的装备采集越来越多的数据，积累丰富的数据资产，管理者分析数据，做出敏捷科学的决策，这个阶段我们称为“数据化阶段”；第二个阶段，管理者将分析数据、做出决策的思路通过系统软件和算法来实现，有系统自动基于数据和算法来做出决策，这个阶段我们称为“数智化阶段”。如果把第二阶段叫做“算法即管理者”，那么第一个阶段就是“管理者即算法”。管理者就是分析数据做出决策判断的“算法”，管理者的“计算数据、做出敏捷科学决策”的能力决定着管理者的胜任力。随着企业数字化转型的推进，管理者的数据能力已经决定了其岗位的胜任力。

过去传统管理模式下，我们依赖管理者的个人知识、经验和聪明程度来做出更好的决策，我们招募优秀人才、依赖优秀人才。管理者的数据能力没有得到重视和培养，管理者缺乏对数据分析和挖掘的方法和思路，也没有相关的用数据来决策的习惯。所以，对管理者进行系统性的数据能力晋级培养已经成为数字化转型企业的迫切需要。

课程目标

理解数据，善于获取优质数据、管理好数据资产质量，为管理决策提供高质量数据集

训练基本的数据思维，掌握常规的数据分析方法，有思路、有方法，从而充分利用手中的越来越多的数据集来提升管理决策能力，提高企业的管理决策水平

掌握对企业现有数据集进行体系化推进数据应用的方法和步骤，能够积极主动地推动企业数据价值挖掘，推动企业经营管理上的数字化转型落地实施

课程对象

企业CXO高层、各职能各业务团队管理者

数字化转型技术团队，专职数据分析人员、财务BP、人力BP、数据BP等

课程价值

思路决定出路，而决定思路的是“套路”。只有套路出思路，才能有方法。获取数据、分析数据和运用数据不仅仅需要的是方法，更需要套路。源自二十年专业人士的“套路”，为学员带来干货慢慢的套路和思路，以及方法和框架。

体系化的提升数据能力，包括数据思维意识、数据思维、数据分析方法以及体系化应用的方法，有完整的框架。

学以致用。源自实践的总结，多年成功的经验，是本课内容能够应用到实际工作中的根本原因。

课程特色

有框架、有方法、有步骤、有工具，更有成套的思路（套路）

体系化、系统性：课程内容结合岗位管理者实际工作需要设计，更系统性地指导实践

源自实践，回归实践：源自专业咨询服务实践的深刻总结，既有专业深度，又有实战的案例；既有专业的框架，又有实战的方法，且在实战中经过了检验

课程安排

线下面授课：岛形排布，分组学习，4-6组，每组6人，建议36人内。授课形式为知识讲授+案例分析+小组互动研讨/练习、企业实际问题答疑点评。组织者需要保证学员出勤参与度。

课程大纲

模块一、数字化转型与管理者数据能力4M模型

从数字化生活场景理解业务场景中的数字化闭环

生活场景中的数字技术闭环：导航、购物、内容消费

业务场景中的数字技术闭环：采集数据、分析数据、优化决策

从企业业务场景的数字化闭环理解数字化转型的两个阶段

业务场景中数字技术闭环的两种模式：人工模式、算法模式

企业数字化转型的两个阶段：数据化、数智化

企业管理方式升级：才智驱动、流程驱动、数据驱动到算法驱动

算法驱动管理方式的七个优势——企业竞争优势升维

从企业数字化转型理解对组织和人才的能力要求

数字化管理方式对组织的要求：数据、技术、算法、业务、组织和人才

数字化管理方式对人才能力的要求：数据能力→算法能力

企业数字化转型对管理团队的能力新需求：数据能力4M

M1--Mind：数字化的闭环思维意识（正、逆闭环思维）——想得起来分析数据

M2--Method：启发数据分析的思路（数据思维）和方法（数据分析方法）

M3--Mastery：掌握数据处理与数据分析工具

M4--Move-On：数据应用能力——体系化数据应用的步骤和方法

模块二、数据管理能力晋级

认识企业经营管理中的数据——数据的几个基本概念

结构化数据和非结构化数据

数据源头：原始数据、分析数据（决策数据）

数据、指标、报表、报告的概念

数据记录方式：主数据和动态活动数据→主数据管理

数据来源：内部数据和外部数据

数据的时间属性：存量数据和实时数据/截面数据→数据价值半衰期

数据的分类：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据

数据的类型：数值、日期、文本、对象（图片、音视频、文件）

数据资产管理与数据综合治理的概念

数据资产管理的五件事

数据资产管理集中化和平台化的优势：未来的趋势

数据治理的标准和规范：DAMA和DCMM介绍

数据安全：安全分类分级管理

数据相关法律法规：两部新颁布实施的法律

模块三、数据思维训练——数据分析方法背后的方法

企业经营管理数据分析中常见的数据思维模型

什么是数据思维？

企业经营管理数据分析中常见的18个数据思维模型

数据思维训练1：最简单的数据思维——对比

对比是我们认知事物的本能，最基本的方法

对比三要素

对比三要素的应用：主动设计、主动识别

数据思维训练2：最常用的数据思维——分类

分类是我们简化认知、简化判断和简化决策的最常用的方法

分类三步骤：分类维度、分类类别、类别策略

分类维度：1维，2维，3维，多维

2维度分类分析方法：矩阵分析方法

小组研讨练习：设计矩阵分析模型

数据思维训练3：最有价值的数据思维——关系

事物之间的四种关系

对管理者最有价值的关系——不确定性的因果关系

案例：利用回归分析方法探寻投入产出之间的关系Y=f(X)

小组研讨练习：探寻企业经营管理中常见的Y=f(X)

数据思维训练4：最有力量的数据思维——解构

解构：将复杂变简单，由难入易的基本方法，与数据“分析”同源的底层思维

管理学就是对复杂管理问题的解构

解构的四种方法：流程法、组分法、要素法、属性法

小组研讨练习：利用解构的四种方法对管理或管理问题进行解构

【可选】数据思维训练5：最具发展观的数据思维——过程

事物发生发展都有一个规律性的“过程”，必须经历几个阶段

事物发展的S曲线

【可选】数据思维训练6：探寻事物发展规律的数据思维——规律

事物发展规律的四个特征：趋势性、周期性、季节性、随机性

研究事物的发展规律的模型TSCI

时间序列分析模型和预测

模块四、数据分析能力晋级——经营管理中常用的分析方法

五种常见的数据分析方法：

对比分析、分类分析、结构分析、时序分析、频布分析、预测分析

五种常见的对比——数据可视化背后的分析思想：

事物对比、组分对比、时序对比、关系对比、频布对比

四种常见的预测方法：

经验预测法、类比预测法、关系预测法、、惯性预测法

模块五、数据应用能力晋级——体系化数据应用的步骤和方法

数据采集：业务流程数字化再造

业务流程数字化再造

业务模式数字化创新

数据管理：数据综合治理

数据资产管理体系

数据资产管理技术平台化

数据指标：数据指标体系建设→数据指标化管理

数据指标的基本概念：过程指标和结果指标

数据指标梳理的四种方法：经验法、计算法、流程法、参照法（指标库）

流程法体系化梳理数据指标体系→三步法（流程→目标→指标）

小组研讨练习：梳理某个岗位或者流程环节的数据指标

数据指标可视化：先有分析思路，后有分析方法

常规数据指标分析的五种视角（五种对比→参考模块四的第二节）

利用五种数据指标分析视角，对手中的数据表进行体系化分析（全面分析维度梳理）

小组研讨练习：给定数据表，我们可以做哪些数据分析？

数据指标分析视角的可视化呈现：十二种表达方式，常见的可视化结论设计三法

管理者驾驶舱：实时动态呈现数据指标和实时进行动态分析的系统化方法

管理者驾驶舱是一种新兴管理方式，是管理方式的升级

管理者驾驶舱常见的实施错误：只关注KPI考核指标

管理者驾驶舱中的三类看板体系：每个管理者都应该自己搭建自己的“驾驶舱”

过程决策看板：梳理过程决策看板中数据指标的方法——决策逻辑梳理

结果管理看板：梳理结果管理看板中数据指标的方法——岗位职责法

根因分析看板：梳理根因分析看板中数据指标体系的方法——解构

管理者驾驶舱体系化建设所需要的技术体系

备注：课程案例及互动根据实际需求安排设计。

关键知识点

①数字化技术闭环；


②数字化两个方式：数据化、数智化；


③企业管理方式四种驱动：才智驱动、流程驱动、数据驱动、算法驱动；


④算法驱动的七个优势；


⑤数字化管理对组织能力的四个要求；


⑥数字化管理对人才的两个能力要求；


⑦管理者数据能力的四个维度；


⑧数据的8个基本概念；


⑨数据治理标准DAMA和DCMM；


⑩数据安全分类分级管理；


⑪数据思维的概念和常见数据思维；

⑫对比思维三要素；


⑬分类思维三步骤；

⑭矩阵分析模型建模方法；


⑮事物之间的四种关系；


⑯Y=f(X)；

⑰解构思维和事物解构四种方法；


⑱MECE：相互独立，完全穷尽；

⑲过程思维和S曲线；


⑳事物发生发展的四种规律TSCI；

㉑经管数据常见的六种分析方法；

㉒经管数据图表分析的五种对比；

㉓四种基本预测方法；

㉔体系化数据应用能力七步法；

㉕业务流程数字化再造的两种方法；

㉖数据集中化管理的优势

数据指标梳理的四种常用方法

流程三步法体系化梳理数据指标体系

管理目标的七种类别——检查清单

五种对比十二种可视化表达方法

数据可视化中三种误导结论的方法

利用五种对比梳理数据表可分析维度的三步法

管理者驾驶舱的三种数据可视化看板。

赵老师

专家简介：赵兴峰（Hilton） 实战数智化转型与数智化管理专家，智慧型企业架构师；

明悦数据&脉达数据研究院（MDA）创始人兼首席顾问；

前宝洁、惠氏制药等国际500强跨国公司商业智能高管；

前摩立特集团（Monitor Group）中国区数据中心负责人；

北京大学+新加坡国立大学MBA双硕士；西安交大学士；

畅销专著：

《数字蝶变-企业管理体系数字化升级》

《数字蝶变-企业数字化转型之道》

《数字蝶变-人力资源数字化标杆实践》

《数字蝶变-企业数字化业务流程再造》

《管理者数据能力晋级》

《数据化管理变革》《经营数据分析》

社会资历与荣誉（部分）：

清华大学/北京大学/人大商学院及经济学院/浙大管理学院/法国里昂商学院/西工大管理学院/武大经管学院/上海财大/对外经贸大学国际商学院等EMBA/ CXO班数智化转型课程主讲教授；

中关村数字经济产业联盟首席顾问、中国中小商业企业协会数字化转型专家组首席顾问；

”数字中国论坛“（2021新年论坛） 特邀论坛对话嘉宾；中国财务管理协会特聘顾问；

国网电网/宝武钢铁/阿里巴巴/抖音/中石油/中海油/中烟/一汽/广汽/中粮/华润/中核/魏桥/富士康/中国联通/美的/海尔/伊利/华润/万科/顺丰/联想/国药/广州地铁/保利/协鑫/歌尔/招金集团/海大集团/古井贡酒/汤臣倍健/ GM/ Coca-Cola/ Hitachi等数百家名企数智化转型课题专家/辅导顾问；

山东/江苏经信委、北京/深圳国资委、工信部领军人才等CXO班数智化转型系列课题主讲教授；

第八届全球总裁创新峰会500强商学院院长评选最佳数据化管理创新专家（2019）。

赵老师拥有20年+国际公司数据智能实践经历，13年+本土企业数字化转型咨询培训实操丰富经验。

数智化转型与数智化管理系列©版权课程（部分课题可根据企业需要做定制训练营或工作坊）：

企业CXO/高层经理人课程+商学院EMBA/DBA/EDP：

《数字化转型战略与实战》、《数字化商业模式创新》、《数智化管理体系升级》、《数智化转型与管理创新》、《数字化领导力》、《数智化转型与AI技术应用》、《数字化变革与数字文化建设》

企业中层经理/储备干部/数智化专才课程+商学院MBA：

《管理者数据能力晋级训练》、《管理驾驶舱搭建训练》、《管理者数据思维训练》、《经营数据分析淘金™初阶训练》、《数字化业务场景创新设计五步法》、《数据指标体系搭建》、《数字化业务流程再造》、《数据资产管理与数据治理》、《财务数字化转型》、《HR数字化转型》、《商业数据分析™进阶训练》、《用数据说话-数据可视化表达》、《业财指标与管报系统搭建》、《数据标准与规范体系化建设》、《管理驾驶舱与智慧平台建设》、《业务建模与算法设计》等。

企业数字化转型+咨询/DT技术顾问辅导：数字化战略规划+数智化管理体系搭建咨询/大数据平台建设咨询/管理智慧工作台搭建产品及咨询服务/数字化业务场景应用咨询辅导/数字化转型常年顾问等。

荣誉客户/伙伴（部分）：

通用电气(GE)、通用汽车、巴克莱资本、摩根大通、微软、英联资本、VHA、杨森医疗、波士顿医疗、海尔万链、飞利浦、赛默飞、字节跳动、阿里-钉钉大学，富士康、联想；中粮可口可乐、伊利、蒙牛、汾酒、古井贡酒、中国联通（小沃科技）、中国完美、汤臣倍健、深农集团；一汽（长春/天津/无锡/佛山/青岛，大众/丰田/解放/物流等）、通用汽车（GM）、吉利汽车、东风汽车（商用车/营销公司）、广汽本田、长安马自达、柳工五菱、北汽新能源、长安民生物流、韵达物流、顺丰科技，中国邮政南宁公司；国家电网、云南电网、山东电力、广州地铁、招金集团、厦钨、上海宝武钢铁、首钢、中石油-东方勘探、京博石化、延长石油、中海油；同仁堂药业、中国生物、广药、以岭药业、国药-方圆药业；美的（生活电器/洗衣机/国际物流）、海尔（青岛/合肥/重庆）；万科地产、金地集团、联发、保利物业、中原地产；魏桥、协鑫、圣泉集团、科达制造、中国包装、福达、成大、中烟、海亮、威高、歌尔股份、广联达、太平洋财险、杭商旅、京能、罗莱家纺、华润、牧羊股份、威斯腾电气、苏博特材料股份、德诚、日立电梯、中国远大、中国航发；北京大学、清华长三角研究院、浙大管理学院、人大经济学院/商学院、对外经贸大学国际商学院、上海财大（CFO班）、江西财大MBA教育学院（EMBA）、法国里昂商学院（EMBA）、武大经管学院（CEO班）、西北工大管理学院、新华商学院/Boss商学院/博商商学院DBA/董事长班、工信部领军人才班等。

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