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課程背景：

一方面，隨著信息化的深入，在傳統(tǒng)IT建設(shè)方式下，企業(yè)獨(dú)立采購或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng)，在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通，難以配合業(yè)務(wù)數(shù)字化的快速發(fā)展；另一方面，云服務(wù)的出現(xiàn)，讓硬件基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略，讓IT架構(gòu)更靈活，但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。

數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺(tái)架構(gòu)作為整個(gè)企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)服務(wù)的提供方，形成一套高效可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系和數(shù)據(jù)服務(wù)能力，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和資產(chǎn)服務(wù)化。疫情后的2022年是數(shù)據(jù)中臺(tái)爆發(fā)的元年，接下來的“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”則是將已經(jīng)成為資產(chǎn)的數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料融入業(yè)務(wù)價(jià)值的創(chuàng)造過程，使之持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值。

本課程的重點(diǎn)將在數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論體系的闡述及案例分析，提供認(rèn)知升級(jí)的有益借鑒，幫助企業(yè)結(jié)合自身特點(diǎn)，在戰(zhàn)略規(guī)劃牽引下，從組織保障準(zhǔn)則、內(nèi)容步驟等五個(gè)層面全面考慮，建立起一套可持續(xù)運(yùn)行的中臺(tái)建設(shè)機(jī)制，以保障數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)施如期完成，從而加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

課程收益：

介紹數(shù)據(jù)中臺(tái)及業(yè)務(wù)中臺(tái)的概念，梳理雙中臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)，掌握企業(yè)數(shù)字化升級(jí)原則；

揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，探討應(yīng)對(duì)之法，提高學(xué)員的數(shù)字化應(yīng)用的認(rèn)知；

結(jié)合雙中臺(tái)價(jià)值框架，重點(diǎn)介紹雙中臺(tái)建設(shè)與實(shí)踐的方法和工具，掌握使用之法；

針對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理策略與技術(shù)趨勢(shì)，展現(xiàn)實(shí)際的應(yīng)用案例，讓學(xué)員結(jié)合實(shí)踐掌握面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的應(yīng)對(duì)之法；

圍繞大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的概念與實(shí)戰(zhàn)，為企業(yè)帶來數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的新啟發(fā)。

課程對(duì)象：

副科以上中高層管理人員及產(chǎn)品經(jīng)理等

課程形式：

講師講授+現(xiàn)場小組討論+案例分析＋數(shù)據(jù)分析+模型分析

課程大綱

導(dǎo)入：為什么2022年被譽(yù)為中臺(tái)元年？

思考討論：是陷阱？還是金鑰匙？

第一講：認(rèn)識(shí)行業(yè)雙中臺(tái)——企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化的基礎(chǔ)

一、數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)生的大背景：全國經(jīng)營管理一體化趨勢(shì)

數(shù)據(jù)：行業(yè)中臺(tái)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)

1. “十四五”期間，國家加快推進(jìn)業(yè)務(wù)一體化平臺(tái)建設(shè)

2. “上云、用數(shù)、賦智”的總體架構(gòu)

二、數(shù)據(jù)中臺(tái)的3個(gè)核心認(rèn)知

1. 基礎(chǔ)建設(shè)的規(guī)?；度?/p>

2. 全新的數(shù)據(jù)價(jià)值觀和方法論

3. 全新的人才素養(yǎng)要求

三、業(yè)務(wù)中臺(tái)的發(fā)展階段：探索、提效、重構(gòu)

四、解碼企業(yè)的雙中臺(tái)發(fā)展

應(yīng)用模型：中臺(tái)模型——讓企業(yè)的數(shù)據(jù)活起來

1. 數(shù)據(jù)中臺(tái)與業(yè)務(wù)中臺(tái)的關(guān)系與差別：目標(biāo)與重點(diǎn)不同

2. 雙中臺(tái)的核心能力：匯聚整合、提純加工、服務(wù)可視化、價(jià)值變現(xiàn)

3. 雙中臺(tái)與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系與差別：應(yīng)用與結(jié)構(gòu)方面的不同

4. 雙中臺(tái)與現(xiàn)有信息系統(tǒng)的不同：系統(tǒng)邏輯與業(yè)務(wù)支撐不同

小組討論：你認(rèn)為還有業(yè)務(wù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)與現(xiàn)有的信息系統(tǒng)還有什么相同和區(qū)別？

第二講：雙中臺(tái)建設(shè)的價(jià)值——推動(dòng)企業(yè)管理、業(yè)務(wù)、組織優(yōu)化

一、雙中臺(tái)價(jià)值模型的搭建

模型模型：搭建雙中臺(tái)業(yè)務(wù)的框架

1. 企業(yè)雙中臺(tái)建設(shè)的戰(zhàn)略價(jià)值：管理價(jià)值化、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、組織系統(tǒng)化

2. 雙中臺(tái)的設(shè)計(jì)原則

1）體現(xiàn)組織中的驅(qū)動(dòng)價(jià)值

2）規(guī)劃企業(yè)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略資產(chǎn)

3）推動(dòng)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程變革

3. 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)戰(zhàn)略方針

模型：雙中臺(tái)建設(shè)戰(zhàn)略體系

1）戰(zhàn)略行動(dòng)：建設(shè)的策略選擇

2）保障條件：組織保障與數(shù)據(jù)意識(shí)

3）目標(biāo)準(zhǔn)則：可見、可用、可運(yùn)營

案例：袋鼠云數(shù)據(jù)中臺(tái)賦能煙草營銷數(shù)智化轉(zhuǎn)型

二、雙中臺(tái)的建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)

1. 雙中臺(tái)的定位：業(yè)務(wù)目標(biāo)不清晰、沒有結(jié)合自身特點(diǎn)

2. 雙中臺(tái)的管理博弈：高層領(lǐng)導(dǎo)支持的力度不足、組織和人力資源不滿足

3. 雙中臺(tái)的業(yè)務(wù)價(jià)值方向選擇：理念、方法論、技術(shù)體系、“一把手工程”

案例：美的中臺(tái)計(jì)劃的翻車案例

小組討論：你認(rèn)為中臺(tái)規(guī)劃如何更有效的“避坑”？

第三講：雙中臺(tái)建設(shè)——五步法

模型：數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)體系

模型：數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)：統(tǒng)一云平臺(tái)、行業(yè)雙中臺(tái)

第一步：立項(xiàng)——數(shù)據(jù)資源的盤點(diǎn)與規(guī)劃

工具：企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的成熟度評(píng)估

案例：物流供應(yīng)鏈的中臺(tái)立項(xiàng)案例

應(yīng)用：高效評(píng)估業(yè)務(wù)數(shù)字化成熟度

第二步：規(guī)劃——數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的規(guī)劃與設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)匯聚聯(lián)通的目的：打破企業(yè)數(shù)據(jù)孤島

2. 企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的應(yīng)用場景

1）數(shù)據(jù)采集、匯聚的方法和工具

2）數(shù)據(jù)交換產(chǎn)品

3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇

案例：物流供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景案例

應(yīng)用：為業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行規(guī)劃

第三步：建設(shè)——數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系建設(shè)

1. 數(shù)據(jù)開發(fā)：數(shù)據(jù)價(jià)值提煉

2. 選一個(gè)適合自己的技術(shù)體系

1）平臺(tái)的整體架構(gòu)

2）計(jì)算引擎

3）離線/流計(jì)算開發(fā)套件

4）實(shí)時(shí)計(jì)算開發(fā)套件

5）數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理套件

6）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理套件

7）分析引擎、標(biāo)簽引擎

8）微服務(wù)套件

案例：物流供應(yīng)鏈的建設(shè)管理案例

第四步：實(shí)現(xiàn)——數(shù)字業(yè)務(wù)應(yīng)用的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1. 補(bǔ)全數(shù)據(jù)應(yīng)用的最后“一公里”

2. 數(shù)據(jù)體系規(guī)劃——數(shù)字應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)

1）貼源數(shù)據(jù)層建設(shè)——全域數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)

2）統(tǒng)一數(shù)倉層建設(shè)——標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)底座

3）標(biāo)簽數(shù)據(jù)層建設(shè)——數(shù)據(jù)價(jià)值魅力所在

4）應(yīng)用數(shù)據(jù)層建設(shè)——靈活支撐業(yè)務(wù)需求

案例：物流供應(yīng)鏈的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)案例

第五步：管理——數(shù)據(jù)化組織應(yīng)用

1. 數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃——數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃的必要性

2. 數(shù)據(jù)化組織的定位與職責(zé)——明確工作內(nèi)容及崗位設(shè)置

案例：物流供應(yīng)鏈的組織管理案例

小組練習(xí)：為自己所在的業(yè)務(wù)制定一個(gè)中臺(tái)建設(shè)方案

第四講：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——每個(gè)企業(yè)都需要一個(gè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

一、企業(yè)已經(jīng)置身于大數(shù)據(jù)時(shí)代

1. 大數(shù)據(jù)的“7V”特征

高速性、多樣性、大體量、真實(shí)性、可變化、可視化、高價(jià)值

2. 大數(shù)據(jù)的5個(gè)趨勢(shì)

移動(dòng)大數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，社交大數(shù)據(jù)，公共大數(shù)據(jù)

3. 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的應(yīng)用——提升質(zhì)量、優(yōu)化渠道、降低成本、提高效果

二、構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行企業(yè)

1. 企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地

模型：大數(shù)據(jù)路線圖

2. 構(gòu)建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)：七個(gè)重要的崗位職能

首席數(shù)據(jù)官、大數(shù)據(jù)科學(xué)家、大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)顧問

3. 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化——從分析報(bào)告到分析預(yù)測，從數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

小組討論：大數(shù)據(jù)還能帶來什么價(jià)值？

三、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)戰(zhàn)

案例：大數(shù)據(jù)在煙草領(lǐng)域的應(yīng)用與啟示

1. 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的思維

1）使用數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

2）大數(shù)據(jù)和投資回報(bào)

數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢(shì)數(shù)據(jù)

2. 從大數(shù)據(jù)1.0到大數(shù)據(jù)2.0的升級(jí)

1）數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)能力作為戰(zhàn)略資產(chǎn)

2）數(shù)據(jù)分析思維

3. 大數(shù)據(jù)的隱私、道德和安全

4. 大數(shù)據(jù)的未來——商業(yè)分析的未來，邁入波字節(jié)時(shí)代

第五講：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理——面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)對(duì)之法

一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本概念

資料：《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實(shí)踐白皮書4.0》

二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的目標(biāo)

1. 實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的可懂性

2. 建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)可用性

3. 實(shí)現(xiàn)最終價(jià)值可運(yùn)營

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理不足的應(yīng)對(duì)之法

1. 基礎(chǔ)薄弱：推動(dòng)數(shù)字化建設(shè)

2. 數(shù)據(jù)應(yīng)用不足：規(guī)劃業(yè)務(wù)、管理數(shù)字化

3. 數(shù)據(jù)價(jià)值難以量化評(píng)估：提升組織數(shù)字化素養(yǎng)

4. 缺乏數(shù)據(jù)安全環(huán)境：引入安全管理機(jī)制

5. 數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、管理流于表面：簡歷數(shù)字規(guī)范與章程

案例：小野電子煙的數(shù)據(jù)資產(chǎn)“翻車”案例

小組討論：企業(yè)如何有效防范數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的風(fēng)險(xiǎn)？

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的頂層設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效果評(píng)估——建立評(píng)估模型

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的成功要素

1）強(qiáng)有力的組織架構(gòu)

2）清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

3）重視數(shù)據(jù)的企業(yè)文化

4）合理的制度與流程

5）建立符合業(yè)務(wù)需求的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)

6）成熟的基礎(chǔ)建設(shè)

7）科學(xué)的項(xiàng)目實(shí)施

案例：南湖國旅的數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶案例

五、數(shù)據(jù)治理——數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)

模型：數(shù)據(jù)治理的六原則模型

1. 數(shù)據(jù)治理的體系

模型：數(shù)據(jù)助理六原則

工具：數(shù)據(jù)管理成熟度模型

2. 數(shù)據(jù)模型管理

1）管理的現(xiàn)狀：靜態(tài)化、不標(biāo)準(zhǔn)、缺乏監(jiān)管

2）數(shù)據(jù)模型管理內(nèi)容：定義、設(shè)計(jì)、規(guī)范、建設(shè)、監(jiān)管、優(yōu)化

3）元數(shù)據(jù)管理：獲取、增刪改查、對(duì)比、統(tǒng)計(jì)

4）主數(shù)據(jù)管理：標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范、梳理與集成、質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)維護(hù)

5）數(shù)據(jù)管理：安全管理、價(jià)值管理、共享管理、生命周期管理

案例：數(shù)據(jù)治理的應(yīng)用

小組練習(xí)：為企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理出謀劃策

李老師

李海良簡介

李海良，，暨南大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，九三學(xué)社社員，中山大學(xué)工學(xué)博士香港城市大學(xué)訪問學(xué)者，廣東工業(yè)大學(xué)校外合作研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information fusion等TOP期刊第一作者發(fā)表SCI論文6篇，主持省級(jí)課題2項(xiàng)，參與國家自然科學(xué)基金1項(xiàng)。長期擔(dān)任IEEE Internet of Things Journal、International Journal of Communication Systems、IET Computer Vision、IET Image Processing和 IET Radar, Sonar & Navigation等SCI期刊審稿人。曾獲得第六屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報(bào)二等獎(jiǎng)（2017），第七屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報(bào)三等獎(jiǎng)（2016），2020年12月在INSCRYPT 2020 國際會(huì)議擔(dān)任Session chair。

2018年獲得中山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，2019年至2021年在暨南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院做博后，合作導(dǎo)師為密碼學(xué)與信息安全領(lǐng)域?qū)＜?、國家杰青翁健教授?/p>

擅長操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫的安全配置，針對(duì)注入式、篡改、偽造、流量分析以及竊聽等主流攻擊方式有深入研究，在人工智能領(lǐng)域，針對(duì)對(duì)抗樣本攻擊與防御方面發(fā)表多篇SCI論文。

曾參與基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的廣東海關(guān)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng)的研發(fā)工作，參與暨南大學(xué)與金山毒霸的校園網(wǎng)攻防安全軟件的研發(fā)工作

參與基于視頻圖像安全的珠海電力局電纜防外破項(xiàng)目

參與東軟集團(tuán)社保系統(tǒng)和醫(yī)院管理系統(tǒng)的研發(fā)工作

曾經(jīng)為廣東移動(dòng)、深圳市電力局、肇慶學(xué)院、嶺南師范學(xué)院、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)、東莞城市學(xué)院、電子科技大學(xué)中山學(xué)院以及鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院等知名企業(yè)院校提供培訓(xùn)服務(wù)，積累了大量的行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

擅長主講課程：

《人工智能》《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》《網(wǎng)絡(luò)與信息安全》《軟件工程》《物聯(lián)網(wǎng)》《大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)》 《網(wǎng)絡(luò)安全》 《互聯(lián)網(wǎng)與人工智能》 《網(wǎng)絡(luò)信息安全與數(shù)據(jù)安全》 《 高級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)》 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》 《 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)算法設(shè)計(jì)》 《軟件工程》 《 研究方法論》 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與發(fā)展趨勢(shì) 《網(wǎng)絡(luò)空間安全前沿問題研究》 《智能人機(jī)交互》 《高級(jí)人工智能》 《大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用》 《信息安全》 《高級(jí)軟件工程》 《高級(jí)算法設(shè)計(jì)與分析》

獲獎(jiǎng)經(jīng)歷：

2015年8月 第六屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報(bào)二等獎(jiǎng)

2016年8月 第七屆全國電子信息科學(xué)博士生論壇論文成果匯報(bào)三等獎(jiǎng)

2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair

學(xué)習(xí)經(jīng)歷

2014年9月-2018年6月，中山大學(xué)，信息與通信工程，博士研究生

2017年7月-2017年9月，香港城市大學(xué)，訪問學(xué)者

工作經(jīng)歷

2019年2月至2021年2月，暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，博士后

研究方向

基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)。

主要論文

1. Hailiang Li, Jian Weng*,Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1區(qū),IF:10.451,TOP期刊

2. Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples,Information Fusion,Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1區(qū)，IF:12.975，TOP期刊

3. Hailiang Li, et al,A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images，Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引，第一作者，影響因子：4.314

4. Hailiang Li, et al,An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images，Scientific Reprots,(2018) 8:6600，SCI索引，第一作者，影響因子：4.379

5.張宇,李海良*.基于RSA的圖像可識(shí)別對(duì)抗攻擊方法[J].網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報(bào),2021,7(05):40-48.通信作者，中國科技核心期刊

承擔(dān)課題

1. 基于注意力機(jī)制的安全性圖像識(shí)別模型研究與應(yīng)用，2021廣東省普通高校特色創(chuàng)新項(xiàng)目，主持，17.12萬元，項(xiàng)目編號(hào)：2021KTSCX006；

2. 基于 AIOT 的多維視覺下電力施工人員工作監(jiān)控與管理系統(tǒng)，廣東省科技創(chuàng)新戰(zhàn)略專項(xiàng)資金，主持，2萬元，項(xiàng)目編號(hào)：PDJH2021b0058；

社會(huì)職務(wù)

廣東工業(yè)大學(xué)，校外合作碩士生導(dǎo)師

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