《智慧中臺(tái)助力企業(yè)“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型》

《智慧中臺(tái)助力企業(yè)“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型》
——段方
大數(shù)據(jù)/A I 總設(shè)計(jì)師
教授 北京大學(xué)博士后
1 概述
1.1 中臺(tái)概念的引出
1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景
1.1.2 從美軍說起
海灣戰(zhàn)爭(zhēng)的理念創(chuàng)新
從呼叫炮火到呼叫支援
強(qiáng)大的資源整合、支援能力
1.1.3 智慧中臺(tái)的定義
定義
引出的背景
數(shù)據(jù)中臺(tái)+業(yè)務(wù)中臺(tái)+技術(shù)中臺(tái)
1.1.4 中臺(tái)的延伸
從 ESB 說起。。。
中臺(tái)的拼接顆粒
中臺(tái)的粘合劑
1.2 為什么是“ 中臺(tái) ”
1.2.1 從 IT 到 DT 的大背景
1.2.2 大中臺(tái) 、小前臺(tái)
1.2.3 前提： 大數(shù)據(jù)后臺(tái)
1.3 智慧中臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀
1.3.1 阿里巴巴為何引出“ 中臺(tái)”
1.3.2 中國(guó)移動(dòng)的智慧中臺(tái)背景
1.3.3 理念從模糊到逐漸清晰
1.4 大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)如何盤活？
1.4.1 大數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)“要素”
1.4.2 如何快速支撐業(yè)務(wù)發(fā)展？
1.4.3 從 KPI 到報(bào)表的嘗試
1.4.4 數(shù)據(jù)挖掘到人工智能的探索
1.4.5 組織機(jī)構(gòu)的應(yīng)變
1.5 中臺(tái)發(fā)展的“生態(tài)”環(huán)境
1.5.1 外部變現(xiàn) or 內(nèi)部增效？
1.5.2 阿里巴巴的電商生態(tài)
1.5.3 中國(guó)移動(dòng)中臺(tái)的生態(tài)在哪里？
1.6 企業(yè)的“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型
1.6.1 數(shù)字化+智能化
1.6.2 智能化的含義
1.6.3 人工智能等技術(shù)的價(jià)值
1.7 【案例】 附件-阿里巴巴的數(shù)據(jù)中臺(tái)
2 從數(shù)據(jù)后臺(tái)到數(shù)據(jù)中臺(tái)
2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
2.1.1 從數(shù)據(jù)倉庫開啟
2.1.2 大數(shù)據(jù)帶來豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.1.3 大數(shù)據(jù)提升數(shù)據(jù)分析哲學(xué)
2.1.4 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化管理
2.1.5 大數(shù)據(jù)從建設(shè)到運(yùn)營(yíng)
2.1.6 構(gòu)建智慧中臺(tái)的“基礎(chǔ)”
2.2 DT 從建設(shè)到運(yùn)營(yíng)
2.2.1 IT 產(chǎn)生數(shù)據(jù)
2.2.2 DT 沉淀數(shù)據(jù)
2.2.3 中臺(tái)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)
2.3 中國(guó)移動(dòng)大數(shù)據(jù)的建設(shè)歷程
2.3.1 從 2001 年開啟的數(shù)據(jù)倉庫
2.3.2 2010 年 Hadoop 的大數(shù)據(jù)建設(shè)
2.3.3 2018 年開啟的人工智能探索
2.4 中國(guó)移動(dòng)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的探索
2.4.1 從應(yīng)用推廣說起
2.4.2 從服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)擴(kuò)展到服務(wù)市場(chǎng)
2.4.3 服務(wù)一線人員
2.4.4 滲透到企業(yè)的每個(gè)毛孔
2.4.5 對(duì)外變現(xiàn)的嘗試
2.5 數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念內(nèi)涵
2.5.1 服務(wù)誰？
2.5.2 如何快速服務(wù)？
2.5.3 能力的提煉與沉淀
2.5.4 如何評(píng)估服務(wù)結(jié)果？
2.6 從數(shù)據(jù)集市到數(shù)據(jù)中臺(tái)
2.6.1 數(shù)據(jù)集市從數(shù)據(jù)出發(fā)
2.6.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)從業(yè)務(wù)出發(fā)
2.6.3 數(shù)據(jù)建模層面的考慮
2.7 【示例】 附件——某省公司數(shù)據(jù)中臺(tái)的探索
3 中臺(tái)方法論基礎(chǔ)
3.1 向中臺(tái)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型
3.1.1 盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“必然”
3.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“必然”
3.1.3 業(yè)務(wù)發(fā)展的“必然”
3.2 智慧中臺(tái)
3.2.1 智慧+ 中臺(tái)
3.2.2 A I 中臺(tái)建設(shè)
3.2.3 智慧中臺(tái)基本架構(gòu)
3.3 數(shù)據(jù)后臺(tái)
3.3.1 引入各種數(shù)據(jù)
3.3.2 開啟數(shù)據(jù)建模
3.3.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化描述
3.3.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
3.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)整理
3.4.1 數(shù)據(jù)匯總的角度
3.4.2 信息子層的建設(shè)
3.4.3 客戶視圖的歸一
3.5 業(yè)務(wù)中臺(tái)的方法論
3.5.1 能力的顆?；?br /> 3.5.2 “組裝”實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)支撐
3.5.3 工具的選擇
3.6 技術(shù)中臺(tái)的內(nèi)容
3.6.1 從 “容器”說起
3.6.2 區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ)
3.6.3 云原生架構(gòu)
3.6.4 人工智能技術(shù)
3.7 互聯(lián)網(wǎng)思維的導(dǎo)入
3.7.1 互聯(lián)網(wǎng)思維的概述
3.7.2 互聯(lián)網(wǎng)思維如何導(dǎo)入到數(shù)據(jù)中臺(tái)
3.7.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的“借尸還魂”
3.8 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)
3.8.1 數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？——買賣
3.8.2 資產(chǎn)具有哪些屬性？
3.8.3 資產(chǎn)如何運(yùn)營(yíng)？
3.9 從能力到產(chǎn)品的“鴻溝 ”
3.9.1 產(chǎn)品是客戶直接可用的
3.9.2 產(chǎn)品能夠直接產(chǎn)生效益
3.9.3 從能力到產(chǎn)品的距離
3.10 【示例】 附件——中臺(tái)的歷史 、發(fā)展及展望
4 智慧中臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)思維方法論探索
4.1 引子
4.1.1 大數(shù)據(jù)缺乏方法論
4.1.2 中臺(tái)從應(yīng)用視角反饋
4.1.3 為什么是互聯(lián)網(wǎng)思維
4.2 客戶思維
4.2.1 中臺(tái)的客戶是誰？
4.2.2 客戶需要什么？
4.2.3 客戶體驗(yàn)如何提升？
4.3 簡(jiǎn)約思維
4.3.1 中臺(tái)如何簡(jiǎn)約？
4.3.2 數(shù)據(jù)提煉的簡(jiǎn)約能力
4.3.3 簡(jiǎn)約的表現(xiàn)形式
4.4 極致思維
4.4.1 中臺(tái)能否極致？
4.4.2 中臺(tái)如何極致？
4.4.3 極致的能力基礎(chǔ)
4.5 跨界思維
4.5.1 跨界就是跨視角
4.5.2 中臺(tái)如何跨界？
4.5.3 中臺(tái)的外部視角
4.6 平臺(tái)思維
4.6.1 平臺(tái)的整合能力
4.6.2 中臺(tái)如何平臺(tái)化？
4.7 【示例】 附件——大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
5 數(shù)據(jù)中臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)
5.1 從“豎井”說起
5.1.1 降低重復(fù)投資
5.1.2 降低數(shù)據(jù)冗余的需求
5.1.3 避免數(shù)據(jù)不一致
5.2 數(shù)據(jù)橫向打通
5.2.1 OneData 的概念
5.2.2 從數(shù)據(jù)外掛到數(shù)據(jù)底座
5.2.3 數(shù)據(jù)的提煉及匯總
5.2.4 客戶視圖的嘗試
5.3 能力橫向打通
5.3.1 OneService 的概念
5.3.2 提煉哪些數(shù)據(jù)能力
5.3.3 能力的目錄及解釋
5.4 平臺(tái)橫向打通
5.4.1 OnePlatform 的概念
5.4.2 各種平臺(tái)的整合
5.4.3 從 Daas 到 PaaS
5.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
5.5.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念
5.5.2 資產(chǎn)分析 、應(yīng)用及優(yōu)化 、運(yùn)營(yíng)
5.5.3 OneID 與 OneMeta
5.5.4 元數(shù)據(jù)的引入
5.6 阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)
5.7 中國(guó)移動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)
5.8 【示例】 附件——中國(guó)移動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)
6 智慧中臺(tái)實(shí)踐的場(chǎng)景
6.1 貼近業(yè)務(wù) 、貼近場(chǎng)景
6.1.1 業(yè)務(wù)導(dǎo)向的場(chǎng)景
6.1.2 場(chǎng)景就是案例
6.1.3 場(chǎng)景的故事性
6.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的典型場(chǎng)景
6.2.1 全局?jǐn)?shù)據(jù)監(jiān)控
6.2.2 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)——智能 CRM
6.2.3 數(shù)據(jù)植入業(yè)務(wù)——智能推薦
6.2.4 數(shù)據(jù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)——生意參謀
6.3 CHBN 的中臺(tái)場(chǎng)景
6.3.1 個(gè)人市場(chǎng)的場(chǎng)景
6.3.2 政企市場(chǎng)的場(chǎng)景
6.3.3 家庭市場(chǎng)的場(chǎng)景
6.3.4 新業(yè)務(wù)市場(chǎng)的場(chǎng)景
6.4 個(gè)人市場(chǎng)的中臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
6.4.1 實(shí)時(shí)營(yíng)銷
6.4.2 攜轉(zhuǎn)挽留
6.4.3 5G 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)智能計(jì)費(fèi)
6.4.4 卡卷營(yíng)銷
6.5 家庭市場(chǎng)的中臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
6.5.1 智慧家庭營(yíng)銷
6.5.2 家庭圈營(yíng)銷
6.6 政企市場(chǎng)的中臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
6.6.1 訂單透明化場(chǎng)景
6.6.2 潛在客戶場(chǎng)景
6.6.3 商機(jī)處理場(chǎng)景
6.7 新業(yè)務(wù)市場(chǎng)的中臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
6.7.1 權(quán)益營(yíng)銷
6.7.2 物聯(lián)網(wǎng)新業(yè)務(wù)
6.8 【示例】 附件——中國(guó)移動(dòng)業(yè)務(wù)中臺(tái)實(shí)施場(chǎng)景描述
7 中臺(tái)的管理基礎(chǔ)
7.1 “大數(shù)據(jù)是一把手工程 ”
7.1.1 領(lǐng)導(dǎo)重視
7.1.2 市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)
7.2 跨部門的組織機(jī)構(gòu)
7.2.1 市場(chǎng)引領(lǐng)
7.2.2 業(yè)務(wù)融合
7.2.3 技術(shù)落地
7.3 面向使用者的激勵(lì)機(jī)制
7.3.1 點(diǎn)擊情況“付費(fèi)”？
7.3.2 ROI 的考核
7.3.3 收益分成模式
7.4 數(shù)據(jù)治理的保障機(jī)制
7.4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量是命脈
7.4.2 口徑的梳理
7.4.3 運(yùn)維保障機(jī)制
7.5 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的管理職責(zé)
7.5.1 盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)
7.5.2 數(shù)據(jù)價(jià)值的評(píng)估
7.5.3 市場(chǎng)的對(duì)外經(jīng)營(yíng)？
7.5.4 數(shù)據(jù)安全的規(guī)避
7.6 【示例】 附件-數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)施案例
8 中臺(tái)發(fā)展的“冷思考”
8.1 中臺(tái)是概念， 如何具體落地
8.2 千人千面的“中臺(tái) ”
8.3 沒有后臺(tái)就沒有中臺(tái)
8.4 最后一公里的落地
8.5 數(shù)據(jù)安全的“悖論 ”
9 總結(jié)

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