【培训讲师】申明江老师（>>点击查看申明江老师详细介绍）【课程背景】数据时代已经开始影响我们的技术革新和企业经营，并推动着商业革新、社会变革和科技
创新的发展。现代市场的生存法则也离不开数据分析。数据分析已经成为21世纪最具应用前景的研究领域。一些商业评论家和研究学者认为，数据分析能够更好地理解我们未知的世界和商业竞争，并获得基于技术层面的竞争优势。因此，对于各行各业的商业领袖和业界精英们来说，大数据分析都将发挥越来越重要的作用。
对于企业来说，获取、储存、积累、分析数据的能力，以及从数据中挖掘数据智能的能力都是非常重要的。处于行业领先地位的公司已从数据挖掘中获取了实实在在的利益，比喻在目标市场的营销决策、供应链存货决策的优化、供应链运营风险的评估等方面为整个供应链的决策体系增强了竞争优势。导致Walmart、eBay、Target等公司在市场竞争中不光是赢得了竞争优势，还利用数据分析开始主导制定新的市场竞争游戏规则。他们利用大数据分析增强了盈利能力并创立了新的价值增值模式。
如何运用企业信息系统中历史数据这座宝藏？从中发现问题、分析问题、解决问题？乃本课题探讨的方向与目标。
【授课风格】案例剖析深入，理论结合实践，操作性强、系统性高
【学习方式】发问互动、头脑风暴、案例研讨
【培训课时】1天(6h/day)
【课程收益】 ·认识数据分析在管理变革中的趋势
·理清数据分析的逻辑与方法论
·运用数据分析提升供应链绩效的路径
【课程大纲】第一讲：数据是什么？能做什么？改变什么？ (WHY) 新商业技术环境推动大数据的应用
——如何向千万级的数据行要答案？
——亚马逊随机储位如何实现？
——新零售场景下的支持是什么？
——回到没有数据处理能力的生活将会怎么样？定位，照像……
(WHAT)数据是什么？有什么特征？
(WHAT)什么是数据库？什么是数据仓库？
大数据还能做什么：反洗钱，金融风控，假货识别，防窜货……
数据分析应用误区？
第二讲：数据分析在供应链管理中应用趋势 供应链管理目标
动态商业环境下供应链管理的挑战
CSCMP调查数据在供应链中的应用现状
数据分析工程师必要条件
企业管理者不同层级对数据分析诉求
不同级别数据具备特征
数据分析的技术层次
企业级的商务智能分析平台如何搭建
第三讲：数据分析在供应链中应用的价值形式 数据分析在供应链运营中应用领域
——市场开发领域
——
物流配送领域
——生产加工领域
——资源
采购领域
如何通过数据挖掘为企业创造价值？
——何优化
库存管理，提高库存周转率
——如何提高供应链上下游的协同效率
——如何通过
供应商分析，优化供应链布局，降低流通
成本 ——通过监控物流过程，预防供应链风险
实享分享
——案例：数据分析在农业中应用场景
——案例：广州企企通运用SRM实现供应链高效协同
——案例：东莞德普特运用SAP数据解决系列号贴纸库存
——案例：东莞德普特运用数据优化辅料采购策略
——案例：深圳晨光乳业运用金碟ERP数据分析库存与缺货
——案例：北京神华能源运用SAP数据优化供应链网络布局
——案例: 华润医药运用历史数据降库存保交付
第四讲：数据分析在供应链的应用流程 现状和预期
发现问题
数据收集和加工
数据分析
解决对策
案例：某公司分析
销售为什么减少的路径
总结：大数据实施的挑战与应对提问与答疑
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