[课程背景]
大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产（或数字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。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。
本课程将深刻立体化解读大数据价值，以落地实效的大数据营销管理系统和工具实现对互联网大数据的有效应用。

[课程收益]
1、 正确客观的数字商业立体化解读；
2、 掌握数字商业时代系统应用的务实举措；
3、 明确数字商业到数字经济发展趋势关键知识；

[课程大纲]
一、 数字商业：大数据思维
1. 从IT时代到DT时代；
2. 互联网+与大数据；
1. 什么是大数据？大数据应用现状；
2. 大数据管理平台价值；
3. 大数据4V特征；
4. 4V特征核心：*性；
5. 【案例研讨】菜鸟网络哪里去了？
6. 【案例研讨】菜鸟网络7大数据产品；
7. 大数据运营中的数据孤岛；
8. 如何打破数据孤岛；
9. 企业大数据管理平台DMP三部曲；
10. 【案例研讨】惠普大数据管理DMP解决方案；
11. 大数据平台标签数据库管理；
12. 大数据平台用户属性库管理；
13. 【案例研讨】基础数据分析节点应用；
14. 【案例研讨】构建用户画像体系；
15. 【案例研讨】用户特征分析应用；
16. 【案例研讨】典型用户画像分析；
17. 【案例研讨】企业大数据管理平台DMP5大核心利益；
18. 【案例研讨】大数据管理平台化架构；

二、 数字经济：资产化变革
19. 新商业9宫格；
20. 新经济+新商业+新金融；
21. 数字链接世界：万物互联数据生产链
22. 物联网到AI的世界；
23. 物联网发展核心基础：智能硬件+大数据；
24. 物联网大数据核心结构；
25. 物联网数字管理：硬件端大数据系统应用；
26. 物联网数字管理：应用端用户体验；
27. 【案例研讨】视频简析工业4.0；
28. 工业4.0两大主题；
29. 工业4.0三个设想；
30. 从智能工厂到智慧生产；
31. “中国制造2025”VS“德国工业4.0”；
32. 中国制造2025重点应用领域；
33. 智慧工厂标准架构；
34. 工业4.0多模式交互；
35. 智慧工厂增强现实技术；
36. 智慧工厂机器人技术；
37. 智慧工厂智能装配技术；
38. 智慧工厂物联网传感技术；
a) 【案例研讨】数据成为新能源；
39. 人工智能产业落地：新零售、智慧金融、无人经济；
40. 数字经济：资产化生态模型图；