·             數(shù)字化供應鏈的定義，和成熟度評估準則。

·             懂得企業(yè)架構是運用大數(shù)據(jù)技術的基礎，并了解架構的四大要素（業(yè)務、應用、數(shù)據(jù)、技術）。

·             懂得數(shù)據(jù)分析的幾大基本步驟，及其主要難點。

·             掌握大數(shù)據(jù)分析的四大基礎工具。

·             了解云計算、人工智能等前沿技術。

·             解析汽車、快消等若干行業(yè)的企業(yè)案例，學習其在業(yè)務流程組織、技術應用等方面的先進經(jīng)驗。

·             了解數(shù)字化各領域的供應商概況和學習資源。

供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用  總兩天- 第一天

1.       供應鏈數(shù)字化：大數(shù)據(jù)分析的前提

a)           數(shù)字化供應鏈的發(fā)展現(xiàn)狀介紹

b)          供應鏈發(fā)展階段與數(shù)字化成熟度

c)           不同行業(yè)數(shù)字化的區(qū)別

2.       企業(yè)架構：大數(shù)據(jù)分析的基礎

a)           企業(yè)架構體系概述

b)          大數(shù)據(jù)架構的基本原則

c)           要素一：業(yè)務架構，及其基本組件

d)          要素二：應用架構，及其基本組件

e)           要素三：數(shù)據(jù)架構，及其基本組件

f)           要素四：技術架構，及其基本組件

g)          “新零售”時代企業(yè)架構的變遷

3.       數(shù)據(jù)分析的五大步驟及其要點

a)           步驟一：數(shù)據(jù)的收集

b)          步驟二：數(shù)據(jù)的清洗

c)           步驟三：數(shù)據(jù)的規(guī)整

d)          步驟四：數(shù)據(jù)的使用

e)           步驟五：數(shù)據(jù)的更新

f)           主要應用難點和對策

4.       基礎分析技術（一）：業(yè)務分析思維

a)           為什么巴菲特是優(yōu)秀的分析師？

b)          分析問題的“金字塔原理”

c)           供應鏈運營常見的分析思路

5.       基礎分析技術（二）：Excel比你想象的更強大  

a)           Excel函數(shù)的常見類別（清洗處理類、計算統(tǒng)計類等）

b)          經(jīng)典數(shù)據(jù)功能舉例（數(shù)據(jù)透視表、vlookup等）

c)           案例：用Excel求解物流運輸?shù)淖顑?yōu)成本

d)          案例：用Excel做企業(yè)決策模型

6.       基礎分析技術（三）：數(shù)據(jù)可視化

a)           經(jīng)典圖表類型介紹

b)          BI（商業(yè)智能）入門

c)           PowerBI 應用以及案例

d)          案例：某大型零售商的供應鏈數(shù)據(jù)可視化

7.       當日培訓內容小結及討論

供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用  總兩天- 第二天

8.       基礎分析技術（四）：SQL為代表的數(shù)據(jù)庫語言

a)           SQL基礎知識入門

b)          MySQL環(huán)境介紹

c)           “關聯(lián)”等核心概念應用

d)          案例：用SQL查詢制造業(yè)大型數(shù)據(jù)庫  

9.       大數(shù)據(jù)前沿技術介紹

a)           云計算

b)          數(shù)據(jù)湖

c)           人工智能

d)          敏捷和DEVOPS

e)           設計思維和人性化技術

f)           SOA和微服務

g)          案例：供應鏈管理中技術升級的六個階段

h)          案例：如何用技術解決企業(yè)數(shù)據(jù)不準確的問題

10.   企業(yè)實際案例詳解

a)           供應鏈計劃案例：如何做好需求預測？（消費品行業(yè)）

                            i.                背景介紹

                          ii.                主要挑戰(zhàn)

                        iii.                數(shù)據(jù)分析亮點介紹 – 數(shù)據(jù)挖掘

b)          生產物流案例：如何組織好復雜的生產流程？（汽車行業(yè)）

                            i.                背景介紹

                          ii.                主要挑戰(zhàn)

                        iii.                數(shù)據(jù)分析亮點介紹 – 物料管理系統(tǒng)

c)           綜合管理案例：如何通過優(yōu)化供應鏈流程來控制成本？（電子行業(yè)）

                            i.                背景介紹

                          ii.                主要挑戰(zhàn)

                        iii.                數(shù)據(jù)分析亮點介紹 – 基于數(shù)據(jù)的整體優(yōu)化

d)          知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的“中臺”戰(zhàn)略

                            i.                背景介紹

                          ii.                主要挑戰(zhàn)

                        iii.                典型中臺架構對企業(yè)的啟示

e)           其它代表性行業(yè)案例

11.   大數(shù)據(jù)分析相關資源

a)           軟件供應商概況

b)          硬件裝備供應商概況

c)           其它資源和學習資料推薦            

12.   當日培訓內容小結及討論

Victor Feng 上海威才咨詢 |  CSCP供應鏈管理師

Victor Feng在一家世界500強企業(yè)擔任物流領域高級經(jīng)理

他是國際認證的CSCP供應鏈管理師和TOGAF企業(yè)IT架構師

Victor畢業(yè)于清華大學 (電子工程和工業(yè)工程專業(yè))，曾在德國亞琛留學，并赴美國威斯康星大學工業(yè)與系統(tǒng)工程系訪問。

他在西門子德國和中國總部工作多年，并曾擔任管理咨詢顧問，為多家世界知名企業(yè)提供供應鏈管理咨詢，對供應鏈系統(tǒng)的設計和優(yōu)化有著深刻的理解。

Victor也是工業(yè)4.0和數(shù)字化領域的專家，曾在學術期刊和知名媒體上發(fā)表十余篇文章，并應邀在清華大學、西交利物浦大學、清華上海校友會IT與財經(jīng)分會、中國供應鏈與營運管理人俱樂部、海爾產業(yè)金融海智學院等機構授課，在業(yè)界有著廣泛的影響。

授課形式：

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。