供应链大数据分析及应用实践
课程编号:4250

时间地点

2021-07-24 至 2021-07-25 北京

授课讲师

Victor/王

费用

5600 元/位

本课程的其他开课计划

  • 供应链大数据分析及应用实践 上海 2021年03月18日-19日
  • 供应链大数据分析及应用实践 北京 2021年07月24日-25日
  • 供应链大数据分析及应用实践 上海 2021年09月24日-25日
  • 参加对象

    供应链大数据分析及应用实践相关人员

    课程受益

     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  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法律法规,树立数据合规意识  掌握数据分析的基本步骤,以及数据分析师实用思维模式  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

    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。

    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
    供应链和采购管理的根本使命
    供应链管理的最新发展趋势:七大要点
    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”
    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
    案例:工业4.0时代先进生产管理的视频
    企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
    企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
    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
    企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代
    大数据相关的最新法律法规
    3.数据分析的五大步骤
    五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
    案例:用Power Query工具快速实现数据导入和清洗
    案例:供应链需求分析和预测功能的实现
    案例:用Excel“运筹优化”模块来求解最佳成本问题
    Office软件其它分析功能介绍
    4.数据分析的核心思维模式
    数据分析师是什么样的人才? – 四大核心素质
    六种实用分析思维 – 结构化思维、维度思维等
    供应链优化的几种实用工具
    5.数据可视化和BI工具应用
    如何让数据“看得见”?- 常用的12种可视化图表及适用场合
    让管理者决策更简单 – BI(商业智能)基本概念
    常用 BI 软件入门及功能解析
    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
    企业数据管理的六个层次 – 从Excel到大数据架构
    SQL入门 – 软件环境选择和基本使用方式
    SQL语言实战 - 常用语法介绍
    实用自学资源   
    2.大数据前沿技术介绍
    企业架构思想 - SOA和微服务简介
    计算技术 - 人工智能(AI)要点及其对供应链的意义
    数据库技术 - 数据湖(Data Lake)简介
    案例:某知名科技公司如何利用新技术来拓展业务范围
    数据库技术 - 区块链(Blockchain)要点
    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
    新一代供应链管理理念 – “连接、配置、运营、优化、服务、传播”
    案例:某大型制造业企业的数字化架构升级
    案例:某汽车制造厂的物流基础数据管理
    案例:某食品企业的生产/物流数据采集
    案例:某高科技企业基于大数据的运营优化
    案例:某电器公司的工业大数据体系及其效果
    案例:某世界500强企业的厂内物流数字化管理
    案例:某知名车企的数字化供应链及其智慧提升
    案例:新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
    其它前沿实践分享
    4.大数据分析相关资源
    软件供应商资源
    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。


    供应链大数据分析及应用实践培训 | 供应链管理培训 | 公开课 | 知采咨询-采购培训培训网

    1391-7288-447

    周一至周日:08:30-20:00

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    供应链大数据分析及应用实践

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    参加对象Attendees

    供应链大数据分析及应用实践相关人员

    培训收益Training Benefits

     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  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法律法规,树立数据合规意识  掌握数据分析的基本步骤,以及数据分析师实用思维模式  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。

    课程大纲及讲师Outline/Lecturer

    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。

    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
    供应链和采购管理的根本使命
    供应链管理的最新发展趋势:七大要点
    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”
    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
    案例:工业4.0时代先进生产管理的视频
    企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
    企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
    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
    企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代
    大数据相关的最新法律法规
    3.数据分析的五大步骤
    五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
    案例:用Power Query工具快速实现数据导入和清洗
    案例:供应链需求分析和预测功能的实现
    案例:用Excel“运筹优化”模块来求解最佳成本问题
    Office软件其它分析功能介绍
    4.数据分析的核心思维模式
    数据分析师是什么样的人才? – 四大核心素质
    六种实用分析思维 – 结构化思维、维度思维等
    供应链优化的几种实用工具
    5.数据可视化和BI工具应用
    如何让数据“看得见”?- 常用的12种可视化图表及适用场合
    让管理者决策更简单 – BI(商业智能)基本概念
    常用 BI 软件入门及功能解析
    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
    企业数据管理的六个层次 – 从Excel到大数据架构
    SQL入门 – 软件环境选择和基本使用方式
    SQL语言实战 - 常用语法介绍
    实用自学资源   
    2.大数据前沿技术介绍
    企业架构思想 - SOA和微服务简介
    计算技术 - 人工智能(AI)要点及其对供应链的意义
    数据库技术 - 数据湖(Data Lake)简介
    案例:某知名科技公司如何利用新技术来拓展业务范围
    数据库技术 - 区块链(Blockchain)要点
    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
    新一代供应链管理理念 – “连接、配置、运营、优化、服务、传播”
    案例:某大型制造业企业的数字化架构升级
    案例:某汽车制造厂的物流基础数据管理
    案例:某食品企业的生产/物流数据采集
    案例:某高科技企业基于大数据的运营优化
    案例:某电器公司的工业大数据体系及其效果
    案例:某世界500强企业的厂内物流数字化管理
    案例:某知名车企的数字化供应链及其智慧提升
    案例:新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
    其它前沿实践分享
    4.大数据分析相关资源
    软件供应商资源
    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。

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