数字化转型博士是培养企业数字化转型的必经途径

时间:2022-06-14 16:45:43 阅读:30 作者:赵老师

企业数字化转型的原因是为了实现业务转型、创新和增长。数字化转型是企业战略层面的概念,它并不是追求眼前效益的机灵战术,其本质是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构。所以从本质上比较,传统信息化是“人”驱动“IT系统”,“IT系统”是人的流程中的一环。而数字化的数字化的本质则是“IT系统”驱动“人”,人是系统流程中的一环,“好不好”由系统决定。从架构上比较,传统的信息化架构是以流程线性自动化为核心,而数字化企业是数据和业务能力服务化形成网络聚合为核心。

数字化转型的十大好处:

更好的客户体验:这是数字化转型的核心重点领域之一也因此是好处之一。

降低运营成本:考虑到利润压力和,通过流程和机器人等降低服务成本是可带来的好处。

更好的合规性:正确执行数字化有助于使风险和合规性管理成为运营不可或缺的一部分。

有效的风险管理:使得企业可以在各个级别上管理企业风险和控制风险向量从而实现数字化规划的目标和结果。

更深刻的客户见解:无论是针对客户进进行细分,做流失预测的客户分析,还是计算购买倾向,客户分析都有许多新方式实现获客、转化、留存和扩大收益。

数据驱动的决策:仪表盘,公司的实时脉搏,预测分析有助于更好地制定战略和优化决策。数据驱动的决策是转型企业的一个关键数字化里程碑。

消除孤岛的减少:借助数字化转型,实现流程统筹编排和功能开发。

新的业务模型,新的产品和更好的机会:从数据获利到遍及全球边界,从产品的大规模定制到实现精确的个性化,数字化使一切成为可能和可行。

增强员工能力:一种以客户为中心,以员工为中心的精神和精神氛围的数字文化可以帮助员工感到被赋予权力,并超越传统上定义的角色边界。虚拟化允许在任何地方进行工作访问。BYOD使您无需太多工具即可轻松完成工作。

合作:数字技术和数字思维促进内部合作,并与生态系统合作伙伴进行外部合作。

数字化转型不仅仅是技术转型。技术只是助动者。以客户为中心的文化、强大的领导水平以及引领管理变革的综合能力才是数字化成功的关键因素。

通过该项目的学习,学员将成为引领企业数字化转型的创新型人才,将全球化视野与数字化思维融合,企业管理理论与商业实践结合,研究企业自身案例,共同探究行业前沿,寻找适合自身企业数字化转型的模式,推动行业发展升级。

数字化转型博士

开学时间: 2022年11月

开学地点: 全国开班

授课方式:每月利用周末两天集中授课一次

适合人群:本项目适合有数字化转型需求的企业,高级管理者和企业家,如CEO,CTO,COO,CFO等。

申请条件:

获得管理相关领域硕士学历,3年以上工作经验;

获得非管理相关领域硕士学历,5年以上工作经验;

不满足上述条件的申请人,请提供补充材料,进行特殊申请;

满班人数:25人

学制:学制三年(不脱产在职学习)》》》点击获取在职博士招生简章和资料

毕业条件:

修完所有课程的学分;

按时完成每门课程作业,并取得10/20的成绩;

每门课程都将考核学员的出勤率,未满足要求的学员视为旷课,无成绩。

颁发证书:

学员完成所有课程,经考核合格,且通过博士论文答辩,在得到学院学位评审委员会的认可后,获得由攻读学校颁发的工商管理博士(数字化转型方向)学位证书。

在线申请

数字化转型必经途径:

1、第一阶段:数据连接、采集、整理

数据是数字化的基础,数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务,分析的指标有哪些,需要的数据有哪些,当下已有哪些数据,哪些数据不足需要定向收集。

比如:生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。库存可用过扫码等手段来收集,以及后续物流运输数据。销售可以通过改进业务流程,设置数据采集环节来收集数据。营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。

数据采集的成本比较高,而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划,尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术,往往数据采集的难点不在于技术层面,而在于业务层面的推动。

采集到数据还只是第一步,后续需要有大量的工作保证数据质量,数据有问题分析再严谨都是空谈。建议在数字化规划阶段,需要对全数据链路进行详细设计,争取做到几个要点:

①多个系统相联通,至少保证同一种数据在不同系统中是一致的;

②通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验;

③数据质量需融入日常运营管理流程。

然后是数据整合。采集到的数据往往都分布在各业务系统内,但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据,比如财务+销售,所以系统之间的数据壁垒要打通,避免数据孤岛。

系统来看,就是从数据分析出发,向上要保证数据口径的统一,避免数据对不上。向下要以分析为目的来搭建数仓和数据中心,让数据整合—数据清洗—数据分析—可视化都在一个平台上进行。在这个过程通常需要借助BI平台、数仓来搭建。

有些数据体量大的企业会搭建大数据平台。

2、第二阶段:数据分析及可视化

数据连接完成后,下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示,生成报表、可视化报告。涉及到具体问题比方说找到带来80%营收的20%家优质代理商,则需要数据挖掘技术来追踪定位。数字化成熟到一定程度,各个业务都应该有相应的可视化模块,运用商务智能BI系统或制造智能MI系统,这是企业实现数字可视化的重要工具。

3、第三阶段:精益分析

在第一阶段和第二阶段推进一段时间之后,企业多数已经具备自动化和信息化的基础,往往这时候企业会开始思考:“我有这么多数据,能看到这么多报表,我怎么提升效率降低成本呢?”因此,进入数字化转型的第三阶段精益分析。

传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时,工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题,并指导企业持续改善的路线。

绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后,而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具,来固化、简化并优化精益化的过程,将原来经验驱动的现场诊断,逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断,更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题,这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。

4、第四阶段:高阶分析

基于第三阶段精益分析的成果,企业及其管理者被赋能,能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后,就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。

这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地,通过机器学习等技术对最佳历史实践进行提炼并预测,通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策,通过知识图谱等技术构建企业的知识库,通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点,都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术,来辅助管理人员进行快速决策,乃至解放管理人员进行自动决策,从而真正实现企业智能制造,是为高阶分析。

5、第五阶段:全面转型

当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后,必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接,实现智能化的全面转型。


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