课程概述
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的大数据产品研发中心的产品支撑组设计，旨在深入探讨大数据在电信运营商领域的应用与运营策略。通过密集的培训，从数据的本质与价值出发，系统解析大数据工具和技术的最新进展，深入剖析行业内外的实践案例。课程涵盖如何理解和评估数据、如何有效运用大数据技术、以及如何在不同业务场景中实现数据的价值转化。此外，课程深入探讨产品运营的整体框架和方法论，分享国内外领先运营商的成功实践，特别关注合规变现的策略。课程还强调大数据产品的安全管理和质量提升方法，确保在满足国家监管要求的前提下，提供卓越的用户体验。
培训目标
1. 深化数据认知：全面理解数据的来源、类型和价值评估方法，培养对数据资产的战略思维。
2. 掌握前沿技术：深入学习大数据工具和技术，提升数据处理和分析能力，满足复杂业务需求。
3. 拓展应用视野：通过行业案例解析，了解大数据在不同场景下的创新应用，激发业务创新灵感。
4. 提升运营能力：掌握产品运营的整体框架和方法论，学习如何高效开展数据和产品运营工作。
5. 强化合规意识：深入了解国家对大数据安全管理的要求，学习在实际运营中如何落实合规措施，实现数据合规变现。
6. 优化产品质量：学习国际和国内的质量管理实践，提升大数据产品的质量和用户体验。
课程大纲内容
模块一：理解数据的本质与价值
1.1 数据的来源与采集
l 1.1.1 数据来源概述
¡ 内部数据：运营商自身产生的数据，包括客户数据、网络数据、业务数据等。
¡ 外部数据：合作伙伴数据、公开数据、社交媒体数据等。
l 1.1.2 数据采集方法与工具
¡ 数据采集技术：API接口、Web爬虫、日志采集等。
¡ 数据质量控制：数据清洗、数据校验、重复数据删除。
1.2 数据的类型与分类
l 1.2.1 结构化数据与非结构化数据
¡ 结构化数据：如数据库中的表格数据，具有固定的格式。
¡ 非结构化数据：如文本、图片、音频、视频等，无固定格式。
l 1.2.2 数据分类分级
¡ 数据分类分级原则
¡ 数据分类分级方法
n 按来源分类：第一方数据、第二方数据、第三方数据。
n 按性质分类：客户数据、交易数据、行为数据、地理位置数据等。
1.3 数据的价值评估与应用
l 1.3.1 数据价值评估指标
¡ 价值衡量指标：内在价值、商业价值、市场价值、经济价值
¡ 质量衡量指标：数据的准确性、完整性、时效性、唯一性、相关性。
¡ 数据价值评估理论及方法
l 1.3.2 数据价值实现路径
¡ 数据驱动决策：利用数据分析指导业务策略。
¡ 数据变现模式：数据产品销售、数据服务提供、数据合作等。
l 1.3.3 数据在电信运营商中的应用价值
¡ 客户洞察：了解客户需求，提升服务质量。
¡ 网络优化：通过数据分析优化网络资源配置。
¡ 新业务拓展：基于数据发现新的商业机会。
模块二：大数据工具与技术解析
2.1 大数据技术概览
l 2.1.1 大数据的特征
¡ 4V特征：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实性）。
l 2.1.2 大数据技术生态
¡ 数据存储：HDFS、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）。
¡ 数据处理：MapReduce、Spark、Flink。
¡ 大数据仓库
¡ 数据分析：机器学习、深度学习算法。
¡ 数据可视化：Tableau、Power BI、ECharts等工具。
2.2 大数据工具的使用与实践
l 2.2.1 分布式存储与计算
¡ Hadoop生态系统：HDFS、YARN、MapReduce的原理与应用。
¡ Spark框架：内存计算的优势，实时处理能力。
l 2.2.2 数据处理与分析
¡ 批处理：适用于大规模数据的离线分析。
¡ 流处理：实时数据处理，适用于需要即时反馈的场景。
l 2.2.3 机器学习与数据挖掘
¡ 常用算法：回归、分类、聚类、关联规则。
¡ 实践案例：客户细分、流失预测、需求预测。
2.3 大数据技术在电信行业的应用
l 2.3.1 网络优化与维护
¡ 通过大数据分析网络性能，提前预警，优化资源配置。
l 2.3.2 客户行为分析
¡ 基于客户数据进行消费行为、偏好分析，提供个性化服务。
l 2.3.3 精准营销与交叉销售
¡ 利用数据挖掘找到潜在客户，提升营销效率。
¡ 利用客户画像进行产品交叉销售，提高用户粘性。
模块三：大数据应用场景与实践案例
3.1 大数据在各行业的应用
l 3.1.1 金融行业
¡ 风险控制、反欺诈、个性化金融服务。
l 3.1.2 零售行业
¡ 库存管理、销售预测、客户推荐系统。
l 3.1.3 医疗健康
¡ 疾病预测、个性化医疗方案、健康监测。
3.2 电信运营商大数据应用案例
l 3.2.1 客户流失预测
¡ 通过分析客户使用行为，预测流失风险，采取挽留措施。
l 3.2.2 网络故障预警
¡ 利用实时数据监控网络状态，提前发现并处理故障。
l 3.2.3 新业务模式创新
¡ 基于大数据分析，开发新产品，如智慧城市、物联网服务。
3.3 大数据应用的效果分析
l 3.3.1 商业价值
¡ 提高收入、降低成本、增强市场竞争力。
l 3.3.2 社会价值
¡ 提升用户体验、促进技术创新、推动行业发展。
模块四：大数据从业人员的运营实战
4.1 数据运营策略
l 4.1.1 数据资产管理
¡ 建立数据资产目录，明确数据所有权和责任。
l 4.1.2 数据质量管理
¡ 制定数据质量标准，持续监控和改进。
l 4.1.3 数据安全与合规
¡ 符合国家法律法规，保护用户隐私和数据安全。
4.2 产品运营策略
l 4.2.1 产品定位与规划
¡ 明确产品目标用户和市场需求，制定产品路线图。
l 4.2.2 产品上线与推广
¡ 制定推广策略，选择合适的渠道和方法。
l 4.2.3 用户反馈与迭代
¡ 收集用户反馈，持续改进产品功能和体验。
4.3 实战案例分享
l 4.3.1 成功案例分析
¡ 某大数据产品的运营策略和取得的成果。
l 4.3.2 失败案例反思
¡ 分析失败原因，汲取教训，避免重蹈覆辙。
模块五：产品运营的整体框架与方法论
5.1 产品运营的整体框架
l 5.1.1 目标设定
¡ 设定SMART目标，明确KPI和关键结果。
l 5.1.2 运营策略制定
¡ 分析市场和竞争，制定差异化策略。
l 5.1.3 运营团队建设
¡ 明确团队角色与职责，培养核心能力。
5.2 产品运营的方法论
l 5.2.1 数据驱动的运营
¡ 利用数据分析指导运营决策，优化资源配置。
l 5.2.2 用户生命周期管理
¡ 从用户获取、激活、留存、变现到传播的全流程管理。
l 5.2.3 增长黑客策略
¡ 快速试错，不断优化，寻找增长突破点。
5.4 合规变现的路径
l 5.4.1 法律法规解读
¡ 了解国家对数据变现的监管要求。
l 5.4.2 合规运营实践
¡ 建立合规机制，确保数据使用合法合规。
l 5.4.3 商业模式探索
¡ 寻找可行的变现途径，如数据产品化、合作共赢。
模块六：大数据产品的安全管理
6.1 国家大数据安全管理要求
l 6.1.1 《网络安全法》解读
¡ 重点条款及对运营商的影响。
l 6.1.2 《数据安全法》与《个人信息保护法》
¡ 数据分类分级保护要求，个人信息保护原则。
l 6.1.3 行业监管政策
¡ 工信部、网信办等部门的相关规定。
6.2 安全管理在产品运营中的执行
l 6.2.1 数据安全管理体系建设
¡ 建立完善的数据安全策略和制度。
l 6.2.2 技术措施
¡ 数据加密、访问控制、日志审计等技术手段。
l 6.2.3 安全事件应急响应
¡ 建立安全事件预防和处理机制。
6.3 合规运营的最佳实践
l 6.3.1 安全合规审核流程
¡ 产品上线前的安全评估和合规审查。
l 6.3.2 用户隐私保护措施
¡ 匿名化处理、最小化收集、透明告知用户。
l 6.3.3 员工安全意识培训
¡ 提升全员的安全意识和责任感。
模块七：大数据产品的质量与体验管理
7.1 国际与国内质量管理标准
l 7.1.1 ISO 9001质量管理体系
¡ 质量管理的基本原则和实施方法。
l 7.1.2 CMMI模型
¡ 软件能力成熟度模型，提升研发质量。
l 7.1.3 国内质量管理实践
¡ 电信行业的质量标准和认证体系。
7.2 大数据产品的质量控制
l 7.2.1 数据质量管理
¡ 确保数据的准确性、完整性、一致性。
l 7.2.2 产品功能质量
¡ 功能测试、性能测试、安全测试。
l 7.2.3 服务质量管理
¡ 服务水平协议（SLA）、客户满意度调查。
7.3 提升用户体验的策略
l 7.3.1 用户体验设计
¡ 以用户为中心的设计原则和方法。
l 7.3.2 用户研究
¡ 需求分析、可用性测试、用户反馈收集。
l 7.3.3 持续改进
¡ 基于数据分析和用户反馈，持续优化产品。
7.4 质量与体验管理的实践案例
l 7.4.1 优秀案例分析
¡ 某大数据产品在质量和体验方面的成功实践。
l 7.4.2 经验总结
¡ 总结关键成功因素，指导实际工作。
讲师简历介绍
刘老师
男，19年BI产品设计、数据分析领域经验，熟悉电信、石化、销售、供应链、电商等领域的BI应用场景。熟悉BI产品设计、数据治理、数据集成、数据仓库理论及其设计和实现。丰富的项目管理能力，对企业级BI产品设计及分析系统的设计构建有独到的理解和相应的产品解决方案设计经验。
精通ETL (Informatica,ODI,DATASTAGE)、和前端工具(Spotfire，COGNOS,Tableau,BIEE,BO等)的原理和应用，精通多维数据存储（ESSBASE）和Oracle Database管理，拥有OCP证书。熟悉PYTHON,JAVA,PL/SQL,VB等语言,。
工作经历
2017/05-现在 独立顾问 Spotfire 培训
*202106 上海某制造型合资企业，使用Spotfire对产品质量结合原材料、生产过程和工艺参数进行分析，通过培训实现Spotfire的高级数据分析和数据操作。
*202209 大连某软件集成服务商，培训目标是提升BI Spotfire团队的解决方案能力和基础及高级使用能力。
*202302 天津某外贸企业的BI Spotfire可视化解决方案培训，目标是团队具备制作仪表盘及自主分析能力。
BI类项目咨询及实施
* 某医药上市公司的BI产品设计及实现，负责项目管理及BI产品架构设计。针对其业务特点设计实现其KPI指标数据分析体系和报表体系，构建基础BI产品（面向业务的ETL和业务自主分析组件）并在其上构建特定业务实现（如回款、存货等）。
* 构建某企业数据服务平台，完善企业级BI、数据质量、元数据及主数据管理，并设计实现KPI体系及其分析体系。使用Spotfire Desktop进行数据分析。
* 某企业数据治理平台方案设计及实施，使用Spotfire 实现企业数据分析和可视化。
* 某电商大数据BI分析解决方案，主要进行用户画像及广告效果分析。打通用户引流和业务运营，优化广告投放策略。
2015/06-2017/04 安永 经理
*BI及数据分析类项目售前支持，包括营销大数据、工业大数据售前技术方案和业务拓展，涉及用户画像、精准营销、设备管理（预测性维护）、营销分析等。
*能源行业某公司数据分析系统的技术方案设计与实施，涉及零售、分销、仓储、配送等业务环节，任技术经理，负责整体技术架构及数据治理、分析展现部分的实施管理。
*项目中采用多种技术，包括HYPERION ESSABSE，Spotfire , COGNOS等，设计ESSABSE多维存储架构以支持用户的业务变化，设计Spotfire 和ESSABSE Outline以支持用户自主分析。
2013/05-2015/06 独立顾问
*中石油决策支持系统，负责BI总体架构（数据架构、安全架构、集成架构）设计实现和数据挖掘系统（管道运输故障预测、供应链效益分析），在总体组指导及培训各项目组OBIEE方案的实施。
*某电商大数据及BI解决方案设计,主要解决用户购物行为分析和广告定投效率分析及两方面的关联分析，使用软件包括：HIVE, DB2, COGNOS, Clementine
*强生集团,生产/物流/营销/广告 大数据联动分析,主要分析广告效果和营销手段与企业生产及物流的相互作用和促进方法，使用软件包括：HADOOP, ORACLE DB, COGNOS。
2011/11 -- 2013/05 ORACLE CHINA 架构师
BI商务智能,大数据,数据集成,企业门户等领域的解决方案设计实施。
*石化行业销售公司BI架构设计,涉及经分、GIS、运输调度等多系统的数据集成，使用BIEE, ESSBASE, Oracle Data Integrator
*某电商用户行为与销售及供应链联动分析,使用Oracle NoSQL Database, Oracle Data Integrator, Oracle Loader for Hadoop, OBIEE
*电力行业企业门户设计实施, 使用Oracle WebCenter, Oracle WebLogic
*石化行业HR数据集成发布,使用BIEE,ODI,OGG
2009/07 -- 2011/10 IBM ADVISORY I/T SPECIALIST
提供BI专业技术服务和项目管理，熟悉IBM的BI解决方案。主持并参与多个IBM内部BI及分析类项目，包括DataStage, Cognos, Transformor, DB2。
*培训IBM COGNOS印度团队并参与其BI项目架构设计。
*指导IBM内部BI项目向COGNOS迁移，设计COGNOS迁移方案并优化BI存储设计。
*美国、巴西、英国多团队合作BI项目，负责领导中国COGNOS开发团队进行开发并与其它的测试、DBA、UAT及管理团队进行沟通协调
2003/03 -- 2009/06 Hisoft 高级BI技术顾问
*项目管理，商业智能系统架构设计及开发实施
*某大型国企财务BI商业智能系统。以各下属企业的ERP（包括SAP、ORACLE、U8）系统的财务数据为基础建设数据仓库，分为现金、应收、应付、销售等多个主题，支持高管随时了解企业的整体运行状况。
*中石化财务分析数据仓库的开发及维护。采用ORACLE数据仓库技术实现BI分析，用户可根据分析模型对财务数据进行查询分析，辅助领导进行决策。
2000/03 -- 2003/02 太平洋软件 工程师和项目经理
* 铁道部货运清算项目。负责系统整体分析设计；前端软件的分析、设计、编码实现以及存储过程的编写；项目后期系统及数据库性能优化。
* 中国海关项目。建立BO分析模型及BO二次封装，数据快速导入数据仓库。
