『數字化管理體系升級』

——數據驅動的企業經營管理體系構建

趙興峰老師©版權課程

課程背景：

? 有數據、無分析、無應用：企業經過多年的信息化建設，信息系統中已經采集了大量的數據，但是缺少對這些數據的分析和挖掘；管理仍然是傳統模式，管理和決策所需要的數據報表還需要手工統計，還需要人為分析和判斷，管理決策仍然是周期性的決策，而不是數字智能時代的瞬時決策，企業急需在管理上同步實現數據化管理，并進行體系化地升級。

? 有數據、無人才、無技術：企業數據沒有得到充分利用的原因不僅僅是管理者數據能力不足，還在于公司還沒有引入數據技術賦能管理者對數據進行分析和挖掘。一方面數據資產沒有進行體系化管理和系統化治理；另外一方面，應用體系上，沒有建立全面的數據化管理方案。

? 數字化轉型進入深水區：越來越多的企業開啟了數字化轉型之路，在這個過程中很多企業碰到了落地的難題、場景應用的難題，導致實際價值創出并未達到預期，企業經營和管理體系仍然保留著原來的傳統模式，組織、人才、流程、制度成為數字技術落地實施的阻力；

? 數字化轉型需要用數據賦能經營管理方式體系化升級：越來越多的企業或開啟或加速了數字化轉型的步伐，而企業在業務經營和管理中的數字化轉型就是利用數字技術的應用所采集的數據賦能經營和管理的高效決策，讓管理決策更精準、更科學、更敏捷、更精細，提高管理的顆粒度和分辨率。

課程對象：

? 企業高層管理團隊，含董事長/總裁/總經理一把手

? 企業各（職能）業務部門經理、數字化轉型技術團隊骨干、信息中心/數據中心負責人

時間安排：

1、EMBA總裁班、中高級經理人班等公開課、企業內訓，標準版課程2天

2、企業中高管內訓，分學習小組，深度研討，輸出初步方案，工作坊式定制課3天

課程收益：

? 認知理清數據化管理體系：認知數字化轉型的發展階段以及背后的底層邏輯，理清數據價值-數據對管理的用途以數據化管理的體系框架；認知數據管理、分析和應用的閉環體系；認知管理者和管理體系在數字化轉型升級過程中角色和職能的轉換以及需要具備的條件；

? 掌握數據化管理升級步驟和方法，推動企業體系化數字化管理升級：數據化管理是一種新管理方式，而引入這種管理方式需要一套完整的從數字化到數據化再到智慧化的升級過程，并在每次升級的過程中都涵蓋了數據采集、數據傳輸、數據管理、數據分析、數據應用的閉環體系，以及一套對應技術解決方案；

? 了解數據化管理升級會碰到的問題及對應解決方案：借助專家多年咨詢實踐經驗，發現并解決數據化管理升級過程中的關鍵問題，學會突破數據化管理升級中的各種阻力的方法。

內容大綱：

第一部分、數字化轉型認知與數字化管理認知

1、數字化轉型底層邏輯認知

? 數字智能技術的閉環機制：

? 數據價值挖掘的四個層級：

? 企業數據化管理階段

2、企業數字化管理體系認知和升級路線

? 管理者數據能力決定決策的準確性，場景案例

? 數據化管理對企業經營管理效率的關鍵價值+案例

? 數字化管理升級：從數據化到數智化+場景化決策自動化案例。

3、企業數字化管理升級的四條線

? 企業數字化管理升級的閉環體系：「感知-響應」模型，數字化管理十要素；

? 數據線：傳統企業數據問題，數據資產管理概念；數字化管理體系鉆石模型

? 技術線：企業信息化建設（資產資源在線化-經營管理活動在線化），數據采集的硬件和軟件，數據資產管理的方法-五項、數據管理平臺；

? 業務線：業務流程數字化和業務活動中的數據采集，業務管理和業務決策的基本邏輯，模型算法和管理決策模型化；

? 人才線：組織和人才的能力支撐體系，從管理者即算法到算法即管理者的迭代升級體系，核心組織建設以推動數字化管理體系升級。

第二部分、數據化管理升級七步法

1、第一步：業務流程數字化

2、第二步：數據資產管理平臺化

3、第三步：經營管理指標化

4、第四步：數據可視化看板管理

5、第五步：業務邏輯模型化

6、第六步：決策模型系統化

7、第七步：管理體系數智化

第三部分、數字化管理體系升級的8個關鍵問題

1、數據基礎問題

2、開放共享問題

3、組織建設問題

4、人才能力問題

5、文化理念問題

6、技術投資問題

7、意識協同問題

8、場景應用問題

第四部分、數據化管理升級的十個場景案例（根據企業情況選擇，搭配上述內容講解）

案例01：數據表征管理，洞悉管理問題，避免感性判斷

案例02：數據賦能采購決策，實時動態調整，發現物料浪費，提升物效

案例03：數據賦能采購決策，優化采購方案，提升盈利能力

案例04：數據表征團隊績效，發現最佳實踐，提高經營績效

案例05：算法發現投入產出關系，優化銷售費用/營銷費用投入和資源配置

案例06：客戶標簽化，精細化管理客戶，賦能電銷團隊

案例07：動態更新資金計劃，優化資金效率，減少閑置，避免斷流，防控資金風險

案例08：自動化排產，減少工位閑置浪費，提高訂單交付效率，縮短訂單交期

案例09：商品管控數字化，全供應鏈數字化實現實時動態管理，提高商品流轉效率，降低庫存，減少存貨，避免斷貨

案例10：客戶私域流量經營數字化，提高客戶洞察能力，提高客戶粘性，降低客戶流失率

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