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如何准备一次企业内的大数据普及培训?

傅一平 与数据同行 2021-10-15

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作者:傅一平  博士 就职于浙江移动大数据中心 

大数据席卷全行业,但面对企业内的业务人员,如何进行培训以领进门呢?以下是笔者的企业培训讲义要点,在此分享于你。

笔者将此类培训定义为面向全体人员的普及培训,希望能激发业务人员的后续行动:“好像这个大数据对我工作有点用啊,我要去联系下相关人员,看看能否帮忙。”这就算达到了普及培训的最好效果了。

培训分为基础概念篇、数据能力篇、应用产品篇及智慧运营篇四大部分:

基础概念篇:主要讲大数据的基本概念,全部用图和案例的形式,概念听了就忘,只有这个能留存很久。

数据能力篇: 主要讲自己的企业有哪些大数据,跟以前有什么不同,能创造哪些新的场景,这是核心部分。

应用产品篇:主要讲当前企业已经拥有了哪些大数据产品,有什么能力和价值,希望有更多的人能用到它。

智慧运营篇:主要讲大数据运营的机制和流程,这里特别提搭台唱戏的概念,让大家意识到,自己才是大数据的主角。

对内普及培训追求务实和简单易懂,多讲应用,少用专业术语,毕竟培训的分公司召集了上百人来听,不能浪费大家的时间。

一、基础概念篇

每个人对于大数据有自己的理解,笔者就博览众长吧。

1、什么是大数据

2、什么是4V特征

笔者喜欢用具体来表达抽象,希望用案例来说明什么叫作大数据的速度快,什么叫作多样性,因为很多人没有直观的认识,必须用图文的表现。

3、解释大数据与小数据

《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》是被誉为“大数据时代的预言家”的牛津大学教授维克托.迈克-舍恩伯格所写的一本经典大数据书籍,里面提到的“不是随机样本,而是全体数据”、“不是精确性,而是混杂性”、“不是因果关系,而是相关关系”等大数据思想,虽然很多人听了很多,但可能也并没有理解其中的精要,因此笔者还是用案例来解释这些概念,这里仅摘取一二,最后再来个否定,总是要辩证的看这个事情,没有绝对的正确。

4、大数据的最终价值

我很喜欢李国杰院士的关于大数据的评价,就是希望大家多点耐心,少点急功近利的想法,大数据更强调驱动效应,虽然有为大数据变现窘境开脱的嫌疑哈。

5、大数据技术的价值

不需要讲具体的大数据平台,也不用谈Hadoop,MPP等技术,因为受众是业务人员,他们不关心你拥了什么技术,人家只关注解决了什么问题,就如下表达吧,写这个折腾了老久。

6、大数据建模的价值

机器学习也用图形来表达吧,每一类机器学习我都用单独一页简明扼要的说明其原理,准备了很久时间,因为的确挑战很大:

然后到了深度学习,就用这张图吧:

7、大数据的典型应用

从广告、推荐、金融、媒体、医疗、交通、工业、零售直到反恐,当前最前沿的大数据应用都轮了一遍,可以开阔些眼界,以下是讲零售业。

二、数据能力篇

讲完了基本概念就进入了核心环节,需要让业务人员了解公司到底拥有哪些数据,现在的数据较以前有多大的进步,先用一张数据蓝图压阵,其实这张图偏技术,主要为了体现公司数据很多。


重点讲公司价值变现最核心的位置、信令、上网、社交等数据,每个数据都附有使用案例,方便理解,引导大家思考自己基于这些数据可以干什么。

然后讲了数据维度的重要性,希望大家多用O域的数据(最核心的网络大数据,以前很少用),与传统的B域结合,可以爆发出怎样的惊人能量:

三、应用产品篇

当前公司已经基于平台能力打造了系列产品,很多拿过来用就可以了,需要让业务人员尽快了解这些产品的价值和功能,主要讲了当前的七大类大数据应用产品,包括标签、位置、征信、广告、开放、报告及其它等。

1、标签产品

2、位置产品

3、金融产品

4、广告投放

5、能力开放

6、洞察报告

7、精确营销平台

四、智慧运营篇

智慧运营是公司今年提出的一个理念,即以大数据为驱动,大IT为支撑,通过管理和效率改善,提升价值创造和客户体验,重点讲了大数据运营”搭台唱戏”的概念,阐明了为什么业务人员是大数据运营的主角及PaaS模式的精髓,让业务人员理解这一点很重要。

1、为什么要搭台唱戏

2、大数据对内重点攻关的方向

3、安全的重大挑战

四大部分共计200多页,从概念、数据、产品和运营角度简述了大数据的方方面面,让业务人员对于大数据及公司的情况有个大致的了解,算是万里长征的第一步。

培训的效果很难讲,但还是从其他人那里获得了一点反馈,是培训单位的一个内部微信群的讨论:

对于每个讲师最大的回报就是得到一些反馈,看看自己的培训能否带来哪怕是一点点的启示,如果有,付出再多的努力也是值得的,很幸运,地市的大数据百人计划也已经启动。

以前很少写培训材料,一来觉得跟自己关系不大,二来感觉也没什么资格去培训,况且大数据还有很多的基础工作要做呢,等做好了再说吧。

但如果是目的导向,就会发现这么做很有意义,毕竟费尽九牛二虎之力引入的东西发现没人使用它,引入了再多又有何价值呢?两者还是相辅相成的,这也是企业的大数据组织一定要建立体系化的培训课程的原因,磨刀不误砍柴工。

同时培训教材的过程也是再学习的过程,很多概念原以为自己理解,但写出来、讲出来却全然不是那么回事,这也叫眼高手低吧,因此对于自己也是一个监督的过程。

何谓掌握了知识呢?一种方法就是让自己成为讲师,用自己的方式去诠释观点,也许就代表了这些知识已经成为了你自身的一部分,以后可以信手拈来了。


历史足迹

传统BI的认知:

《我们需要什么样的ETL?》

BI一线管理者的二次创业?

《十幅图读懂BI自助取数系统!》

《为什么传统BI没前途?》

《为什么BI取数这么难?》

《BI自助取数是怎么炼成的?》

《报表系统的雄心? 》

《重新认识数据可视化》

《为什么数据挖掘很难成功?》

《如何才能做好一张报表?》


大数据的实践:

《决战大数据的对内运营》

《为什么选择这样的大数据平台架构?》

《从“培训计划”说起,传统企业要培养自己的大数据人才》

《为什么没人愿意为大数据洞察报告买单?》

《业务人员的革命:从大数据运营是一台“戏”开始》

《我们需要什么样的大数据培训?》

《大数据需要什么样的合作伙伴?》

《不忘初心,大数据不是IT的狂欢!》

《大数据,悟道2016》

《我们缺什么,一次大数据头脑风暴的启示!》

《一个大数据应用是如何炼成的? 》

《一只传统企业大数据平台团队的绽放!》

《大数据,为什么不是传统BI的简单升级?》


数据管理的领悟:

《从DAMA出发,一个指标库到底是如何炼成的?》

《一本数据字典的三生三世》

《思考|谈谈数据管理的原则》

《重装上阵-大数据管理的实践和思考》

《我如何完成一本企业数据字典的编写!》

《为什么数据管理工作很难成功?》

《七幅图读懂企业的数据字典》

《六把武器? 谈谈DT时代的大数据资产管理》


数据人员的修养:

《这五个灵魂问题,解决BI新人80%的困惑》

《数据分析师的自我修养》

《为什么有些人用3年的时间获得了你12年的数据分析经验?》

《经营分析师如何进一步提升自己的境界》

《数据从业者与PPT的进阶》


运营商大数据:

《运营商大数据运营的现状及思考》

《浙江移动发布手机终端大数据分析报告》

《联通的大数据反欺诈,依赖互联网公司靠谱吗?》

《电信运营商的反欺诈系统不会侵犯用户隐私!》

《DPI大数据之战,运营商的艰难抉择》

《PK BAT大数据?谈谈运营商大数据的价值》

《唯有数据创新,运营商才能实现大数据变现的突破》

《逆袭 | 运营商吸引大数据人才的七个优势》


我的读书笔记:

《理解深度学习的钥匙–参数篇》

《理解深度学习的钥匙 –启蒙篇》

《读吴军的智能时代

《如何清晰的理解区块链?》

《我如何理解深度学习?》

《进阶: 产品启示录》

《黑客帝国的前奏:工业大数据的崛起》

《互联网广告:大数据变现的颜值担当》

与数据同行

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