[数字电力大数据分析与管理]

[课程背景]

大数据不是什么完完全全的新生事物

。随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。

成功的数字化转型永恒的目标聚焦四个字：降本增效！

数字化转型项目要想取得成功，既是战略更要战术！需要企业战略的顶层设计布局合理，也考究企业战术层的计划精进。而将这些计划付诸行动，并根据预定目标衡量数字化转型的成功非常重要。

本课程将深刻立体化解读大数据分析及管理的价值，以落地实效的数据管理系统和工具实现对数据资源到数字资产的有效应用。

[课程优势]（课程特色）

双效通道：应用+训练；顾问+教练！                                           以解决问题为导向，用运营实战为核心。                                                                        

化繁为简，直击核心！有效应用，价值培增！                                                   强化运营策略，启发营销思维！      

[课程大纲]

1、电力数字化发展本质与市场逻辑

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什么是大数据；

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大数据应用现状；

 【图解工具】大数据商业价值；

 【案例研讨】互联网大数据影响力；

 大数据管理平台价值；

 大数据4V特征；

 4V特征核心：精确性；

 【图解工具】大数据管理平台DMP三部曲；

 【案例研讨】大数据管理平台DMP5大核心利益；

 【案例研讨】互联网能源大国红利：电改；

 数字化电力系统改造的本质：数据资产化；

 互联网能源业务创新特性；

 互联网能源产业布局；

 数字化基建对电力能源的挑战；

 电力数字化升级的两个端；

 电力数字化升级的“黑三角”；

 电力数字化升级的4大方向；

 电力数字化升级的5步路径；

 电力数字化升级的6大挑战；

 电力数字化产业互联平台架构设计；

2、电力大数据分析与决策应用

 大数据应用永恒核心是什么？

 数字化升级整体策略；

 数字化升级路径的内部趋同很关键；

 数字化升级本质——降本增效；

 用户体验管理与提升；

l  数据化运营系统；

l  大数据业务架构设计：数据采集，数据管理，数据分析；

l  大数据用户信息管理；

l  数据化运营用户体验提升；

l  数据化运营结果导向；

l  数据化运营优化实施路径；

l  图解工具：数据化目标精算

l  数据分析三要素；

l  数据分析四大维度；

l  常用数据分析工具：数据分析漏斗群；

l  数据分析方法论：趋势分析法，媒介对比法，受众对比法，分类汇总法；

l  【案例研讨】数据分析工具实操解读；

l  数据优化方法论：分级法，剥洋葱法，推导法；

【案例研讨】业务数据分析路径验证商业路径；

 【案例研讨】数字电网数据分析路径；

 【案例研讨】南方电网大数据应用系统；

 【图解工具】数字电力商业化5大层次：数据决策；

 【案例研讨】电力能源大数据关键技术；

 【案例研讨】南方电网大数据应用系统；

 【案例研讨】南方电网数字化4321建设方案；

 【案例研讨】国家电网数字新基建10大任务；