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2，场景驱动的数字化转型

《场景驱动的数字化转型》是我在9月15日北京TiD质量竞争力大会上分享的主题。在过往的数字化转型咨询生涯中，我坚持工作在一线，希望寻找一种行之有效的方法，能在较短时间内帮助客户规划数字化转型的方向和演进路径——我们称之为“轻咨询”，这并不容易，却颇具价值。 如何做呢？正如我在为好朋友马徐、孙蕾新书《服务设计方法与项目实践》中写到的： 在为企业规划数字化转型蓝图，并与许多企业管理层交流的过程中，我脑海里常会浮现两个模型。 一个是“数字化转型的框架设计”——我们不可能脱离技术谈业务，更不能脱离业务谈技术，而管理模式是链接技术与业务的枢纽。 另一个是“数字化转型的架构设计”。我个人比较喜欢下图的架构设计模型，它是一个总览——在我们帮助企业设计数字化转型架构时，先规划整体蓝图，从业务、管理（组织协同、业务运营）出发，再到技术底座。专业的战略顾问、业务咨询顾问、IT顾问将会在充分分析企业现状及外部竞争环境后，层层展开，步步深入。 那么如何通过一个个的数字化场景，来规划数字化转型路径呢？其关键点是： 从商业模式出发，规划业务场景 。 第一步，以商业模式为出发点。商业模式是核心，需要定位四个问题： 1、目标客户是谁，在哪； 2.满足客户什么需求； 3.如何满足； 4.如何盈利 第二步，也是核心：基于商业模式，设计业务场景进行收敛 在商业模式设定的基础上，通过设计业务场景进行收敛，将商业模式的实际运作方式落地，同时针对目标寻找方法。 第三步，调整组织阵形以适配商业模式和业务场景 对组织阵型以及相关的运营团队、管理流程、绩效考核等进行调整和重构以适配新的业务模式。 第四步，设计有效的分润机制驱动组织高效运转 设计新的分润机制，最大化降低陈旧的机制引起的摩擦损耗，最大化利用流量入口、提高运营效率和员工自驱力。 第五步，以一套成熟稳定的IT系统作为支撑，以支持企业快速推进数字化转型。 我们经常采取“需求沟通会”和“共创工作坊”的方式，来进行数字化场景的设计。每个场景的设计时间长至2-3周，短则1-2天，因业务、技术与管理复杂度而异。主要包括场景提炼、共创探索与方案输出三个阶段。 提到场景设计，“服务设计”是业内经常采取的方法——建立研究墙、创建用户画像、用户旅程地图、梳理关键洞察和服务蓝图，撰写用户故事及编制研究报告。这些研究方法支撑了数字化场景设计的各个环节，对于每一种方法，业内都有相对详实的资料和讲解。 值得注意的是，消费类市场的数字化转型构想，一般需要先对用户建模，并锁定核心用户，然后才进行用户旅程分析。 对于B2B项目，应根据选择的场景，以假设推导，定义核心用户部门及核心用户。 即——“定义场景、有哪些用户？”，“谁最痛（pain）”, “【假设】转型后谁最爽（gain）”，“锁定核心用户部门和用户角色”。 精益画布，是形成数字化应用场景方案雏形的有效工具。它能帮助我们在对用户作充分分析后，将信息汇总在一个框架内，在解决方案架构师的带领下作出全局的诊断和设计。 以下是我们为某个主机厂设计的一个业务场景。 接下来我们可以从【难度】和【影响力】两个维度，进行数字化任务的优先级排序，梳理一个个的数字化场景，进而规划整个企业的数字化转型路径。 在《EDGE：价值驱动的数字化转型》中，提到了精益切片的方法和精益价值树的工具。 在场景驱动的数字化转型设计中，精益切片与精益价值树将会起到关键作用。我看到很多组织的管理者在实施数字化转型的过程中都犹豫不决，殊不知轻量级的试验、演进和规划更有助于管理者快速提炼出有价值的数字化场景和落地的举措。 本文是对现场观点的总结，文中的图片均也源自分享的PPT。文字和现场有演绎多有不同，不尽之处，欢迎随时交流。

场景驱动的数字化转型

3，大数据要学哪些课程

java数据结构、关系型数据库、linux系统操作hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算大数据的价值体现在以下几个方面：1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2.做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

大数据要学哪些课程

4，蚂蜂窝有真正的大数据应用吗

这个问题邀请我其实是选错人了，但是我还是斗胆来给你回复下第一你的直观感觉没错，蚂蜂窝依然是一个社区形态，用户在这里搜寻关于旅游的相关知识和人群，享受着工作之余的愉快，这也是蚂蜂窝生存之道，根本，途牛其实最开始也是以社区起家，后期变现压力加上市场需求，转型上市，蚂蜂窝依旧在踏实的做好信息，服务好人群，生耕细作出行数据，未来会有爆发的一天第二就重点说下你说的大数据有关的功能，蚂蜂窝现在的数据处理能力还是很强大的，理论上CEO在公众场合的演讲都是已经实现的，人群画像现在已经很成熟了，有一个专属后台可以标记用户的属性，例如关注目的地，人物属性，收入水平，美食，景点偏好，我就不去找后台截图了，很赞的，这是第一个（貌似CEO，PPT写的是cheer琪的，还有很多功能没发表）这个可能对于你们还是比较陌生我说几个简单的线上例子把酒店的预订一个极其复杂的事，通过区域划分，景点划分，娱乐划分等因素，根据不同用户的需求分析出某类主题最关注的住处，帮助用户预订酒店把酒店的预订一个极其复杂的事，通过区域划分，景点划分，娱乐划分等因素，根据不同用户的需求分析出某类主题最关注的住处，帮助用户预订酒店这个功能不多说，超级有用，也是大数据分析出来的，对于清迈周边的目的地按热度和属性进行层级推荐这个功能不多说，超级有用，也是大数据分析出来的，对于清迈周边的目的地按热度和属性进行层级推荐其实我们的大数据重点是游记打捞，这个是所有的事情的基础，用户的贡献值如何有效的运用在新用户有效的推荐中，一直是重点其实大数据的真实意义是在于让用户看起来可信，而且真实有效，同时在用户浏览中能清晰信息结构，掌握和理清用户需求，把最准确信息以最简便的方式呈现出来，用户体验最佳，数据可信关于你说的反向定制，其实蚂蜂窝一直在做，拥有大量出行需求用户信息的网站很难不往这个方向考虑，针对于目的地的流量，景点，酒店的pv，打造线路是不是很简单，而且受众肯定有，这个是站在一般用户的角度考虑的，但是旅游是一个资源强控型行业，作为一个在线旅游信息类网站，蚂蜂窝不可能如同携程，途牛，艺龙一样当OTA，所以所能控制的资源有限，同时针对于这块，非常认同两位创始人的步骤，生耕细作，俗的说慢慢来，大投入可能很快见效，但是也很容易碰壁，在公司不存在这个基因的情况下，我们的反向定制在这个阶段是我们定制用户“需求”而不是“产品”路要一步一步走大数据很大，用起来很小，适合就好显示全部
不用

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