《電信企業(yè)的大數(shù)據(jù)案例及趨勢》

  培訓(xùn)講師:段方

講師背景:
段方專業(yè)背景:曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì),從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營,開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

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《電信企業(yè)的大數(shù)據(jù)案例及趨勢》

《電信企業(yè)的大數(shù)據(jù)案例及趨勢》 段方 北京大學(xué)博士后
1 概述
1.1 大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)
1.1.1 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)
1.1.2 大數(shù)據(jù)如何“ 與時俱進(jìn)” ?
1.1.3 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
人工智能
物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合
各個行業(yè)的深入
1.2 大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)
1.2.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始
1.2.2 HADOOP 生態(tài)圈
1.2.3 與云計算的關(guān)系
1.2.4 數(shù)據(jù)運(yùn)維能力提升
1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用舉例
1.3.1 大數(shù)據(jù)提升客戶分析能力
1.3.2 大數(shù)據(jù)提升產(chǎn)品分析能力
1.3.3 大數(shù)據(jù)提升管理水平
1.3.4 大數(shù)據(jù)提升各行業(yè)“智慧”
1.4 大數(shù)據(jù)下的人工智能(AI)
1.4.1 什么是人工智能
1.4.2 人工智能改變哪些行業(yè)?
1.4.3 大數(shù)據(jù)下的人工智能有何不同?
1.4.4 人工智能的“顛覆 ”
1.5 大數(shù)據(jù)如何精細(xì)化管理
1.5.1 量化管理的引出
1.5.2 大數(shù)據(jù)如何提升“量化”的維度和深度
1.5.3 從藝術(shù)到技術(shù)
1.5.4 自動駕駛到自動管理?
1.6 大數(shù)據(jù)業(yè)界趨勢
1.6.1 數(shù)據(jù)更加豐富(跨行業(yè))
1.6.2 計算能力更強(qiáng)(邊緣計算)
1.6.3 結(jié)合業(yè)務(wù)應(yīng)用場景(行業(yè)解決方案)
1.6.4 開源改變了商務(wù)模式(生態(tài)圈)
1.7 大數(shù)據(jù)商業(yè)戰(zhàn)略
1.7.1 數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力
1.7.2 分析變現(xiàn)能力
1.7.3 服務(wù)變現(xiàn)能力
1.7.4 產(chǎn)業(yè)鏈的服務(wù)模式
1.8 【思考】大數(shù)據(jù)為什么能夠成為中國的國家戰(zhàn)略?
2 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始
2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的“集中 ”
2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的模型標(biāo)準(zhǔn)化
2.1.3 大數(shù)據(jù)的演進(jìn)
2.2 HADOOP 生態(tài)圈
2.2.1 開源社區(qū)概述
2.2.2 開源改變了什么?
2.2.3 HADOOP 生態(tài)圈內(nèi)容
2.2.4 HADOOP 的技術(shù)原則
2.2.5 HADOOP 的運(yùn)維
2.3 HADOOP 基礎(chǔ)
2.3.1 HDFS 的原理
2.3.2 MAP/REDUCE 原理
2.3.3 YARN 原理
2.4 HIVE/HBASE 技術(shù)
2.4.1 HIVE 的原理
2.4.2 HBASE 的原理
2.4.3 兩者的關(guān)系
2.5 SPARK 技術(shù)
2.5.1 基本原理
2.5.2 應(yīng)用案例
2.6 KAFKA/FLUME
2.6.1 基本原理
2.6.2 應(yīng)用案例
2.7 【思考】各個技術(shù)的特點(diǎn)對比
3 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)
3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計
3.1.1 數(shù)據(jù)模型
3.1.2 邏輯模型和物理模型
3.1.3 CWM 標(biāo)準(zhǔn)
3.2 各個數(shù)據(jù)源的匯聚
3.2.1 B 域數(shù)據(jù)源
3.2.2 M 域數(shù)據(jù)源
3.2.3 O 域數(shù)據(jù)源
3.2.4 如何匯聚?
3.3 HADOOP 技術(shù)的思考
3.3.1 優(yōu)勢
3.3.2 劣勢
3.3.3 一些關(guān)鍵點(diǎn)
3.4 應(yīng)用如何設(shè)計
3.4.1 從哪些應(yīng)用入手?
3.4.2 “ 陽春白雪 ”還是“ 下里巴人 ” ?
3.4.3 “雨露均沾”的原則
3.4.4 應(yīng)用的可視化
3.4.5 應(yīng)用如何嵌入每個流程
3.4.6 “一把手 ”原則
3.5 系統(tǒng)如何設(shè)計
3.5.1 系統(tǒng)建設(shè)原則
3.5.2 哪些設(shè)計階段
3.5.3 每個階段誰負(fù)責(zé)?
3.5.4 技術(shù)選擇的依據(jù)
3.5.5 系統(tǒng)如何進(jìn)階?
3.6 一些經(jīng)驗(yàn)
3.6.1 技術(shù)驅(qū)動還是業(yè)務(wù)驅(qū)動
3.6.2 數(shù)據(jù)分析師的修養(yǎng)
3.6.3 從理念開始用數(shù)據(jù)武裝
3.6.4 行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案
3.7 【思考】如何讓大數(shù)據(jù)滲透到企業(yè)的每個環(huán)節(jié)?
4 電信行業(yè)大數(shù)據(jù)案例
4.1 某電信企業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)案例分享
4.1.1 系統(tǒng)的需求分析
4.1.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
4.1.3 建設(shè)的關(guān)鍵點(diǎn)
4.2 某電信企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分享
4.2.1 客戶分析
客戶細(xì)分分析及案例 客戶離網(wǎng)分析及案例 客戶喜好分析及案例
4.2.2 產(chǎn)品分析
咪咕音樂分析及案例
4.2.3 營銷分析
外來工識別及營銷案例 4G 營銷分析及案例
4.2.4 網(wǎng)絡(luò)分析
網(wǎng)絡(luò)性能分析及案例 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析及案例
4.3 某電信企業(yè)大數(shù)據(jù)管理案例分享
4.3.1 某企業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理案例
4.4 某電信企業(yè)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)案例分享
4.4.1 旅游行業(yè)變現(xiàn)案例
4.4.2 政府行業(yè)變現(xiàn)案例
4.5 其它行業(yè)大數(shù)據(jù)案例分享
4.5.1 阿里大數(shù)據(jù)案例
4.5.2 騰訊大數(shù)據(jù)案例
4.6 【思考】電信行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)的對比
5 互聯(lián)網(wǎng)+及其對各個行業(yè)的影響
5.1 綜述
5.2 互聯(lián)網(wǎng)+改變了世界
5.2.1 連接了世界
5.2.2 創(chuàng)建了新商業(yè)模式
后向收費(fèi)的顛覆 C2B 成為可能
5.2.3 改變了我們的生活
“衣食住行 ”的改變 思維模式的改變
5.3 大數(shù)據(jù)*顛覆了世界
5.3.1 讓世界智慧起來
5.3.2 “萬物皆數(shù)
5.3.3 人工智能的發(fā)展
5.4 從互聯(lián)網(wǎng)+到大數(shù)據(jù)*
5.4.1 案例分享
5.4.2 價值點(diǎn)評
5.5 互聯(lián)網(wǎng)對零售行業(yè)的影響
5.6 互聯(lián)網(wǎng)對制造業(yè)的影響
5.7 互聯(lián)網(wǎng)對電信行業(yè)的影響
5.8 互聯(lián)網(wǎng)對酒店行業(yè)的影響
5.9 互聯(lián)網(wǎng)對汽車行業(yè)的影響
5.10 還有哪些行業(yè)不受影響?
5.11 【思考】互聯(lián)網(wǎng)連接了世界, 大數(shù)據(jù)智慧了世界
6 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
6.1 文藝復(fù)興的意義類比
6.1.1 藝術(shù)解放思想, 思想解放生產(chǎn)力(欲望與金錢-專業(yè))
6.1.2 引導(dǎo)了第一次工業(yè)革命(蒸汽機(jī)-火車、輪船-》交通)
6.1.3 互聯(lián)網(wǎng)引導(dǎo)新的工業(yè) 4.0(智慧制造——新工業(yè)革命)
6.1.4 改寫金融業(yè),改寫社會(新鮮血液,返老還童)
6.2 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展
6.2.1 BAT 的造夢(中國夢成為可能)
6.2.2 IT 技術(shù)成為企業(yè)的核心競爭力(飛機(jī)的發(fā)動機(jī))
6.3 互聯(lián)網(wǎng)思維的概念
6.4 互聯(lián)網(wǎng)思維的特點(diǎn)(獨(dú)孤九劍)
6.5 互聯(lián)網(wǎng)思維改寫了手機(jī)產(chǎn)業(yè)(喬布斯的蘋果手機(jī)—— 一 個按鍵)
6.6 互聯(lián)網(wǎng)思維改變大數(shù)據(jù)
6.6.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品化思維
簡約(給你最想要的)
極致(給你最精致的)
6.6.2 大數(shù)據(jù)的客戶體驗(yàn)
客戶是誰?(不同角色的不同服務(wù)內(nèi)容) 客戶體驗(yàn)是什么?( “工作即游戲”)
6.6.3 大數(shù)據(jù)的平臺思維
如何標(biāo)準(zhǔn)化?(標(biāo)準(zhǔn)化的 API 訪問接口)
獨(dú)立發(fā)展成為新增長點(diǎn)(大數(shù)據(jù)平臺及變現(xiàn))
6.6.4 大數(shù)據(jù)的迭代思維
組件化思維(磚頭組件)
產(chǎn)品迭代開發(fā)(一個字——“快 ”)
6.7 大數(shù)據(jù)的新生
6.7.1 從配角到主角(幫別人掙錢到自己掙錢)
6.7.2 產(chǎn)業(yè)化成為可能(產(chǎn)品+客戶+平臺等)
6.7.3 大數(shù)據(jù)的春天(成為互聯(lián)網(wǎng)+的驅(qū)動力)
6.8 【思考】互聯(lián)網(wǎng)思維改變了什么?
7 大數(shù)據(jù)的客戶體驗(yàn)
7.1 客戶是誰?
7.1.1 內(nèi)部客戶/外部客戶(服務(wù)頂頭上司還是外部學(xué)妹?)
7.1.2 個人客戶/集團(tuán)客戶(一個屌絲還是一群屌絲?)
7.1.3 校園客戶(新增市場的代表,你了解 90 后嗎?)
7.2 客戶大數(shù)據(jù)需求是什么?
7.2.1 取數(shù)(取柴火)
7.2.2 取知識(將柴火燒成炭)
7.2.3 取專業(yè)建議(直接給你溫暖的房間-集體供暖)
7.3 客戶體驗(yàn)是什么?
7.3.1 體驗(yàn)是什么?
快:(解決問題的專家,找到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)) 準(zhǔn):(數(shù)據(jù)解決了自己的問題)
爽:(界面操作等)
7.3.2 數(shù)據(jù)如何可讀?
報表是唯一嗎?(二維到多維?)
直觀可視化(深邃數(shù)據(jù),直觀結(jié)果:GIS、氣泡圖、雷達(dá)圖等) 類比方法(人類數(shù)據(jù)量變成書覆蓋美國本土 52 次)
7.3.3 “ 啤酒和尿布”的另一個角度解讀(讀者的易讀性、易理 解性)
7.4 客戶體驗(yàn)如何提升?
7.4.1 服務(wù)不同的角色(屌絲的服務(wù)和高富帥的服務(wù)差異化)
7.4.2 娛樂思維?(數(shù)據(jù)如何娛樂大眾?)
工作即游戲(三國殺來做 BI)
7.4.3 管家服務(wù)——咨詢服務(wù)(咨詢的到位而不越位)
7.5 【思考】大數(shù)據(jù)的客戶體驗(yàn)實(shí)踐中如何提升?
8 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品設(shè)計
8.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品背景
8.1.1 產(chǎn)品長什么樣?(如何讓 BI 長得像美女?)
8.1.2 谷歌是搜索門戶還是數(shù)據(jù)門戶?
網(wǎng)頁爬蟲-》數(shù)據(jù)庫爬蟲(爬蟲的逆襲)
如何理解、篩選所需的數(shù)據(jù)?(如何識別原石?)
8.1.3 提供產(chǎn)品還是平臺?(是買個香蕉?還是開個水果店?)
8.1.4 賣服務(wù)(洗腳和按摩的差異?)
8.1.5 賣智慧(諸葛亮?-專家)
8.1.6 智慧產(chǎn)品(傳統(tǒng)產(chǎn)品的附加智能-導(dǎo)航汽車)
8.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)容
8.2.1 工具類(報表/指標(biāo))()
8.2.2 結(jié)果類(導(dǎo)向類-成品)
8.2.3 中間類(半成品)
8.2.4 智能-棋譜(or 武林秘籍?)
8.2.5 分析手機(jī)?(分析你的餐飲-點(diǎn)菜師)
8.2.6 互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了人,數(shù)聯(lián)網(wǎng)聯(lián)通了大腦(腦聯(lián)網(wǎng)?好威猛?。?br /> 8.3 產(chǎn)品的“客戶流量 ”
8.3.1 先吸引客戶(如何吸引客戶的眼球?《紙牌屋》)
8.3.2 運(yùn)營客戶及其數(shù)據(jù)(有了客戶、有了數(shù)據(jù)、就有了錢)
8.4 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品類比
8.4.1 大數(shù)據(jù)搜索門戶網(wǎng)站?(大數(shù)據(jù)的百度在哪里?)
8.4.2 大數(shù)據(jù)的社交平臺?(大數(shù)據(jù)的騰訊在哪里?)
8.4.3 大數(shù)據(jù)的電商平臺?(大數(shù)據(jù)的淘寶在哪里?)
8.4.4 大數(shù)據(jù)的云化——分析組件+分析思路(在云里找數(shù) 據(jù)?)
8.5 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品特點(diǎn)
8.5.1 大數(shù)據(jù)的目的決定產(chǎn)品特點(diǎn)(需要數(shù)據(jù)思維的產(chǎn)品—— 高大上?。。?br /> 8.5.2 如何對比顯示價值(諸葛孔明和張飛的對比?)
8.5.3 更多的群眾參與(三個臭皮匠賽過諸葛亮?)
8.6 產(chǎn)品設(shè)計中界面優(yōu)化
8.6.1 從蘋果 APP 中學(xué)習(xí)什么?(孩子可以操控)
8.6.2 結(jié)果的可視化(數(shù)據(jù)報告要讓 60 歲老太太讀懂?。?br /> 8.7 產(chǎn)品的用戶定位
8.7.1 如何讓孩子看懂?(數(shù)據(jù)能卡通化嗎? -BI 解惑哥)
8.7.2 數(shù)據(jù)的消費(fèi)者(有頭腦的商家還是?)
8.7.3 DIY 的發(fā)燒友(給你數(shù)據(jù),自己玩)
8.7.4 產(chǎn)品的商業(yè)模式(褚時健的勵志褚橙-能否互聯(lián)網(wǎng)思維 賣大數(shù)據(jù)產(chǎn)品?)
8.8 【思考】大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品體驗(yàn)如何改進(jìn)?
9 從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營到大數(shù)據(jù)運(yùn)營
9.1 電信行業(yè)的困惑
9.1.1 網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜
9.1.2 網(wǎng)絡(luò)效益越來越低
9.1.3 下一個電力公司?
9.2 電信網(wǎng)絡(luò)的價值體現(xiàn)
9.2.1 ARPU 價值是否足夠?
9.2.2 5 個 9 的標(biāo)準(zhǔn)說起
9.2.3 社會效益和經(jīng)濟(jì)效益的平衡
9.2.4 服務(wù)各個行業(yè)的價值
9.3 電信大數(shù)據(jù)的價值
9.3.1 從連接到“數(shù)據(jù) ”
9.3.2 數(shù)據(jù)的“維度”
9.3.3 客戶的“透視”
9.3.4 為客戶的 “深層 ”服務(wù)
9.4 如何“ 變現(xiàn) ”
9.4.1 數(shù)據(jù)提升的“智能 ”
9.4.2 數(shù)據(jù)如何“ 變現(xiàn) ” ?
9.4.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)
9.4.4 各個行業(yè)的大數(shù)據(jù)變現(xiàn)案例
9.4.5 變現(xiàn)的思考
9.5 如何從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營到大數(shù)據(jù)運(yùn)營
9.5.1 思維的變革
9.5.2 管理模式的變革
9.5.3 數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計能力的提升
9.5.4 行業(yè)滲透的能力
9.5.5 商業(yè)模式的創(chuàng)新
9.6 哪些關(guān)鍵點(diǎn)
9.6.1 “市場的冬天” 呼喚變革
9.6.2 頂層設(shè)計還是底層實(shí)踐
9.6.3 管理的變革更迫切
9.7 【思考】如何提升大數(shù)據(jù)的大連接?
10 總結(jié)

 

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《數(shù)據(jù)安全技術(shù)》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息安全的概念及范圍1.1.1概述1.1.2信息系統(tǒng)潛在威脅被動攻擊主動攻擊黑客攻擊手法1.1.3信息安全技術(shù)概覽1.1.4信息安全注重體系安全防護(hù)檢測響應(yīng)恢復(fù)1.2信息安全等級分類1.2.1分級的概念1.2.2分級保護(hù)涉及的標(biāo)準(zhǔn)1.2.3職責(zé)和角色1.2.4企業(yè)信息等級選擇

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=============================================================《數(shù)據(jù)管理及數(shù)倉建?!?段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================13465791461概述---

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=============================================================《數(shù)智化發(fā)展及運(yùn)用案例分析》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================23704858471概念

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