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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PowerQuery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(DataLake)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。