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孔令涛

向华为学习数字化转型

孔令涛 / 人工智能技术应用及产品专 家

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

常驻地: 北京

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课程大纲

【课程背景】

数字化转型已成为当今企业发展的必然趋势,不仅是对企业生存发展的重大挑战,更是一个极具挑战性和潜力的机遇。在这个信息爆炸的时代,企业面临着许多前所未有的机遇和挑战,如何有效地利用数字化技术,实现业务升级和转型发展,已成为企业管理者不得不思考和解决的问题。

随着信息技术的迅速发展和应用,数字化转型已成为企业迈向未来的必然选择。企业需要**数字化转型来提升竞争力、适应市场变化、实现可持续发展。数字化转型不仅是企业的一次全新变革,更是一次对组织结构、业务模式和管理方法的全面革新。

中小企业面临着快速变化的市场环境和激烈的竞争压力,数字化转型成为这些企业提升效率、降低成本并增强市场竞争力的关键途径。一门关于中小企业数字化转型的课程旨在帮助企业主和管理者理解并应用数字工具和策略,以实现业务的持续增长和创新。

本课程将以华为数字化转型为案例,结合数据治理、敏捷管理和人工智能等关键技术和方法,深入探讨数字化转型的背景、意义和实施路径,帮助企业了解数字化转型的重要性和实践方法,实现业务的持续创新和发展。

【课程收益】

深入理解数字化转型的背景与意义:**对企业数字化转型的认知篇的学习,学员将了解到数字化转型的重要性和必要性,以及数字化转型对企业未来发展的意义。

掌握数字化转型的核心理念和实践方法:课程将介绍华为的数字化转型框架和实践经验,帮助学员了解数字化转型的基本原理和实施方法。**学习华为的数字化转型案例,为企业的数字化转型提供重要参考。

提升企业数字化转型的能力和水平:课程将介绍数字化转型的认知篇、方法篇和实践篇的内容,帮助学员系统地掌握数字化转型的核心理念、实施方法和实践经验。

增强企业竞争力和持续发展能力:**参与本课程,学员将深入了解数字化转型的内涵和实践路径,掌握数字化转型的关键技术和方法,提升企业的竞争力和持续发展能力。

【课程特色】

讲师授课风格幽默,课程内容以华为的数字化转型成功经验为基础总结而成。

【课程对象】

数字化转型条线人员

【课程时间】

2天(6小时/天)

【课程大纲】

企业为什么要数字化转型?

数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河

减少成本,解决”鲍莫尔成本病”

数据要素化蕴藏巨大商机

企业从拓宽护城河到做二创做生态

企业内外环境告诉我们要数字化转型

外部因素:数字化大周期的选择

外部因素:其他因素

内部因素:企业业务决定需要数字化转型

内部因素:企业行业决定需要数字化转型

企业创新需要数字化转型

为什么现在创新这么难?

普适的技术创新

在技术之上的模式创新

认识数字化转型

数字化转型的定义

数字化转型的本质

企业数字化转型的七大维度

维度一:战略

什么是战略?

为什么要做战略?

案例:罗永浩的甄嬛传

工具:波特5力模型

工具:华为的战略神器5看三定

华为的数字化转型愿景

维度二:组织

什么是组织

敏捷型组织的特点

什么是敏捷管理

敏捷商业目标

持续创作客户价值

敏捷管理的两个重要的核心

用敏捷思维为用户做一个代步工具

练习:用敏捷思维优化入职流程

精益分析

迭代循环

敏捷目标

写作协同管理能力

参与式决策,知识共享与文档

维度三:文化

创新文化

大数据驱动决策

合作

开放文化

数字化为**思维

敏捷与灵活

以客户为中心的文化

维度四:流程

业务场景分析

寻找痛点

梳理依赖排优先级

流程优化

维度五:模式

商业模式的数字化重构步骤(定位客户,技术赋能,服务抽象,由内部转向外部打造生态矩阵)

数字化赋能产品:千人千面

数字化赋能客户关系:贴近需求与客户互动

数字化赋能供应链:实现供需匹配、库存控制和运输管理的自动化和优化

数字化赋能渠道:实现多渠道销售和全球化市场覆盖。

维度六:系统架构

维度七:IT

避免数据黑洞

避免信息孤岛

避免重复造轮子,造过的轮子要喊出来

企业数字化成熟度模型

企业数字化成熟度模型评级

数字化自我准备的9个纬度

华为的企业数字化成熟度评级18问

数字化转型的误区与细节

数字化转型的误区

东施效颦

技术先行

没有危机不需要转型

前端产业链无需转型

缺乏人才无法转型

数字化转型的细节

明确的kpi

量化数字化转型的收益

过分控制成本虎头蛇尾

数字化的认知局限

五、 企业数字化转型未来

下一代互联网Web3.0与去中心化互联网Web3

什么是下一代互联网?

Web3.0与Web3的区别

下一代互联网对企业数字化的影响

人工智能的长线发力

人工智能在企业中的应用场景

人工智能训练的两个阶段

人工智能的边界

3、 数据资产化未来

数据如何资产化?

数据资产化后对企业的影响

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