12小时

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。课程后会介绍大数据领域的前沿工具和学习资源。

课程目的

■?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?

一、供应链大数据概述

■?供应链和采购管理的根本使命

■?供应链管理的新发展趋势：七大要点

■?供①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?

二、企业架构：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

■?大数据相关的新法律法规

三、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：某互联网企业数据清洗步骤演示

■?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”模块来求解优佳成本问题

■?Office软件其它分析功能介绍

四、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

五、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：知名快消企业、知名物流服务商的“管理者驾驶舱▼”?

六、SQL：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

七、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?

八、优佳企业案例介绍

■?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

九、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