数字化时代的供应链大数据分析及应用实践

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课程介绍:

课程大纲

数字化时代的供应链大数据分析与应用总两天-第一天

1.供应链大数据概述

供应链和采购管理的根本使命

供应链管理的最新发展趋势：七大要点

供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

2.企业架构和法规：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

大数据相关的最新法律法规

3.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：用PowerQuery工具快速实现数据导入和清洗

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”模块来求解最佳成本问题

Office软件其它分析功能介绍

4.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

5.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：知名企业的“管理者驾驶舱”

数字化时代的供应链大数据分析与应用总两天-第二天

1.SQL：最常用的数据库语言

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

2.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(DataLake)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

3.优秀企业案例介绍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

4.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

讲师介绍:

讲师介绍：Victor

Victor在一家世界五百强企业的物流板块担任总监。他是国际认证的CSCP供应链管理师和TOGAF企业IT架构师。Victor毕业于清华大学 (电子工程和工业工程专业)，曾在德国亚琛工业大学和美国威斯康星大学学习。他在西门子德国和中国总部工作多年，并曾为多家世界知名企业提供供应链管理咨询，对物流供应链系统的设计和优化有着深刻的理解。

Victor也是工业4.0和数字化转型方面的专家，曾在学术期刊和知名媒体上发表十余篇文章，并应邀在清华大学、上海财经大学、麻省理工科技评论、中国供应链与营运管理人俱乐部等机构授课，在业界有着广泛的影响。