《大數(shù)據(jù)時(shí)代---企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新管理》

                              《大數(shù)據(jù)時(shí)代---企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新管理》

                                       ----------段方老師   北京大學(xué)博士后

課程收益：

       通過(guò)本次培訓(xùn)中實(shí)際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營(yíng)中的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，深刻理解大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)精細(xì)化管理的意義，發(fā)掘客戶精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)的價(jià)值，提升企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的能力。本課程將分析行業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展前景，展望企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略機(jī)遇。

課程背景：

       2012-2018年，中國(guó)企業(yè)正面臨著一個(gè)極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)時(shí)局，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激烈，如何避免低水平的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，凸顯產(chǎn)品的差異化？這需要提升企業(yè)的管理水平和精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)能力，借助大數(shù)據(jù)的收集和整理，可以實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

       本講座將結(jié)合制造業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過(guò)客戶分析的實(shí)際案例，介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理等方面的應(yīng)用價(jià)值，并詳細(xì)分析大數(shù)據(jù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和案例。

培訓(xùn)目標(biāo)：

       大數(shù)據(jù)時(shí)代下，客戶的重新認(rèn)識(shí)和精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)，如何提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，如何更新企業(yè)運(yùn)營(yíng)的新理念。了解互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)思維，分享互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析案例，對(duì)傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的沖擊分析，探索制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。

課程內(nèi)容：

一、“大數(shù)據(jù)、大生意”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)

2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐

3)大數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)哪些新應(yīng)用？

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的“互聯(lián)網(wǎng)思維”模式

1) 互聯(lián)網(wǎng)思維——先圈用戶再掙錢(qián)

2）互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷(xiāo)模式——微博營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)頁(yè)營(yíng)銷(xiāo)等

3) CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

4)精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“精確打擊”

5）思維的轉(zhuǎn)型——“特斯拉”的沖擊

3.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對(duì)消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力

1)知道客戶的各個(gè)屬性——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不再“是否是狗”

2)客戶的群體特征——“人以群分”

4.如何建立產(chǎn)品分析的數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供產(chǎn)品的“標(biāo)尺”

1)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)有哪些？——發(fā)動(dòng)機(jī)功率、重量、油耗、顏色等等維度

2)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的互聯(lián)網(wǎng)思維？——小米手機(jī)

3)產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)分析——哪些維度？

4）如何“產(chǎn)品為中心”發(fā)展為“客戶為中心”？——有數(shù)據(jù)就有可能

二、大數(shù)據(jù)下的經(jīng)營(yíng)“透視”：

1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？

1）上帝是什么樣子？

·   上帝是什么視圖？

2）客戶是什么樣子？

·   客戶是什么視圖？

3）產(chǎn)品是什么樣子？

·   產(chǎn)品是什么視圖？滿足哪些功能？

4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？

·   為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品（分析需求，滿足需求）

2、我們對(duì)自己的產(chǎn)品了解多少？

1）自己的產(chǎn)品有什么特點(diǎn)？

·   產(chǎn)品的基本特征

·   產(chǎn)品的比較優(yōu)勢(shì)特征

·   產(chǎn)品的量化屬性

2）營(yíng)銷(xiāo)的方法

·   營(yíng)銷(xiāo)方法論和知識(shí)庫(kù)（分析問(wèn)題的知識(shí)庫(kù)和方法樹(shù)）

·   制造業(yè)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)（如何突出附加值？）

·   傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)如何轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)？

·   產(chǎn)品如何“私人訂制”？

3）產(chǎn)品的客戶服務(wù)

·   大數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題？

·   如何提升客戶滿意度

3、如何“幫客戶買(mǎi)產(chǎn)品”

1）如何進(jìn)行客戶的“X光透視”？

·   客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？

·   如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實(shí)需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）

·   示例：某行業(yè)客戶的統(tǒng)一視圖

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配

·   如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？

3）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的對(duì)比

·   與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

·   自己產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)（如何提供量化的分析結(jié)果？在形象展示出來(lái)）

·   示例：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶回歸

4）銷(xiāo)售過(guò)程的處理

·   銷(xiāo)售時(shí)機(jī)的把握銷(xiāo)售語(yǔ)術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的作用和價(jià)值

1）數(shù)據(jù)和知識(shí)是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動(dòng)物的差別

3）“事半功倍”是捷徑

4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；示例：某人關(guān)系圖

5、產(chǎn)品如何進(jìn)行“透視”

    1）產(chǎn)品自帶數(shù)據(jù)

    2）產(chǎn)品中互聯(lián)網(wǎng)思維創(chuàng)新設(shè)計(jì)

·   如何用微信“賣(mài)肉夾饃“？

·   如何用微信賣(mài)產(chǎn)品？

    3）產(chǎn)品的差異化數(shù)據(jù)顯示——用數(shù)據(jù)證明產(chǎn)品（功率等參數(shù)之外呢？用可靠性、安全告警等新數(shù)據(jù)）

    4）產(chǎn)品的附加值——加法還是減法？

6.大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的精細(xì)管理提升

1）企業(yè)的精細(xì)管理——不再盲人摸象

2）企業(yè)的KPI儀表板——進(jìn)入駕駛艙

3）預(yù)防企業(yè)的管理風(fēng)險(xiǎn)——早診斷、早發(fā)現(xiàn)

4）員工的量化績(jī)效評(píng)定——計(jì)件之后計(jì)量

7.大數(shù)據(jù)提升企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量

1）建立量化的產(chǎn)品管理方法——辣椒的辣度評(píng)定

2）產(chǎn)品制造過(guò)程的管理控制——監(jiān)控大數(shù)據(jù)分析

3）產(chǎn)品問(wèn)題的及時(shí)監(jiān)控——溫度、風(fēng)速等異常早發(fā)現(xiàn)

4）產(chǎn)品訂制的范例——好萊塢大片的大數(shù)據(jù)

5）產(chǎn)品質(zhì)量的量化管控——擋板安裝的故事

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理

1、數(shù)據(jù)的種類

1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（汽車(chē)客戶的基本資料）

2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）

3）營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）

4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）

5）制造行業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：（數(shù)據(jù)類型雜、數(shù)據(jù)量大等）

2、數(shù)據(jù)的獲取方法

    1）數(shù)據(jù)的收集方法

    2）數(shù)據(jù)的收集原則

    3）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情報(bào)收集

    4）互聯(lián)網(wǎng)情報(bào)數(shù)據(jù)收集

3、數(shù)據(jù)的基本整理

1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載

2）存放在數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

4）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）

5）數(shù)據(jù)的基本加工

4、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析

1）數(shù)據(jù)的基本匯總

2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子

3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

示例：切入幾張工具的示意界面圖

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補(bǔ)數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍

3）“差之毫厘謬以千里”

6、制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的收集和整理

1）制造環(huán)境的數(shù)據(jù)收集/整理

2）采購(gòu)數(shù)據(jù)的收集/整理

3）營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)的收集/整理：

4）人力資源數(shù)據(jù)的收集/整理

示例：某企業(yè)的數(shù)據(jù)收集/整理方法

四、產(chǎn)品的分析和再認(rèn)知

1、產(chǎn)品的定義和范疇

產(chǎn)品的目標(biāo)客戶

產(chǎn)品是否要進(jìn)行細(xì)分，如目標(biāo)客戶的定制等

2、關(guān)于產(chǎn)品的基本“信息”

產(chǎn)品的基本參數(shù)數(shù)據(jù)

產(chǎn)品的功能數(shù)據(jù)、性能數(shù)據(jù)

3、產(chǎn)品的基本屬性標(biāo)簽（如產(chǎn)品的內(nèi)容屬性標(biāo)簽、功能屬性標(biāo)簽等）

    產(chǎn)品的標(biāo)簽分類

    產(chǎn)品的標(biāo)簽舉例

4、產(chǎn)品的知識(shí)庫(kù)

實(shí)時(shí)調(diào)出符合條件的產(chǎn)品體來(lái)

示例：某企業(yè)產(chǎn)品特征知識(shí)庫(kù)舉例

5、產(chǎn)品的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）

增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近需求

基于產(chǎn)品增值服務(wù)，進(jìn)行客戶“再挖掘”

6、產(chǎn)品的生命周期管理

生命周期數(shù)據(jù)分析滲透到產(chǎn)品的生命周期全過(guò)程

7、制造業(yè)中能進(jìn)行哪些客戶分析和營(yíng)銷(xiāo)？

客戶的基本信息分析：如對(duì)汽車(chē)的興趣和愛(ài)好

客戶的分群（品牌和產(chǎn)品設(shè)計(jì)）：汽車(chē)行業(yè)的客戶細(xì)分

對(duì)客戶更深層的了解，就可以進(jìn)行合適的營(yíng)銷(xiāo)：特斯拉汽車(chē)的營(yíng)銷(xiāo)

五、如何進(jìn)行企業(yè)精細(xì)化管理

1、企業(yè)管理的范圍和邊界

    1）企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍

    2）企業(yè)管理內(nèi)容

    3）如何量化企業(yè)各種管理目標(biāo)

2、企業(yè)制造流程監(jiān)控

    1）制造流程及系統(tǒng)（ERP系統(tǒng)？）

    2）關(guān)鍵的監(jiān)控點(diǎn)

    3）監(jiān)控規(guī)則的量化

    4）監(jiān)控的故障告警形式

3、企業(yè)上下游質(zhì)量管控

    1）上游物料管控

    2）下游企業(yè)監(jiān)管

    3）上下游的量化監(jiān)控

4、企業(yè)人力資源量化考評(píng)

    1）人力資源的量化考評(píng)

    2）人力資源的量化薪酬設(shè)計(jì)

    3）人力資源告警分析

5、企業(yè)財(cái)務(wù)量化分析

    1）財(cái)務(wù)分析內(nèi)容

    2）財(cái)物異常監(jiān)控

    3）財(cái)物數(shù)據(jù)挖掘

6、企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量量化監(jiān)控

    1）產(chǎn)品質(zhì)量的評(píng)估慘呼

    2）產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控方法

    3）產(chǎn)品質(zhì)量后評(píng)估

六、如何編寫(xiě)漂亮的分析報(bào)告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）

1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)

2、分析報(bào)告是展現(xiàn)形式

3、分析報(bào)告的思路

4、分析報(bào)告的方法

【示例】：分析報(bào)告演示

七、總結(jié)和展望

段方博士后簡(jiǎn)介

專業(yè)背景：

世界最大電信運(yùn)營(yíng)商總部大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

總設(shè)計(jì)師、奠基人

北京大學(xué)信息處理專業(yè)博士后

北京郵電大學(xué)博士

十七年專注于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、

人工智能的研究與推廣

      曾經(jīng)在中國(guó)銀行工作，熟悉銀行業(yè)務(wù)。段方博士后承擔(dān)了國(guó)際最大電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和建設(shè)、運(yùn)營(yíng)工作，積累了17年的大數(shù)據(jù)（含機(jī)器學(xué)習(xí)）領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)，開(kāi)發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。積累了國(guó)內(nèi)唯一的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在大型企業(yè)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)。其前后主持設(shè)計(jì)的技術(shù)文檔，有150余冊(cè)、1200多萬(wàn)字。涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構(gòu)、質(zhì)量管控、業(yè)務(wù)應(yīng)用、系統(tǒng)安全等各個(gè)領(lǐng)域。

      近期啟動(dòng)了人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的研究和部署工作，積累了大型企業(yè)人工智能技術(shù)部署和應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。受邀為多場(chǎng)大型專業(yè)論壇會(huì)議進(jìn)行主題發(fā)言，多次獲得好評(píng)，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富。

      2018年6月在美國(guó)硅谷datawork summit 2018（世界頂級(jí)的大數(shù)據(jù)峰會(huì)）上兩次發(fā)言（國(guó)內(nèi)僅四家中國(guó)企業(yè)參會(huì)），取得良好效果。

教育經(jīng)歷：

2002――2005（博士后學(xué)歷）：北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士后工作

1998——2001（博士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)電子工程系攻讀博士學(xué)位

1995——1998（碩士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)智能網(wǎng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室  計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)

主要經(jīng)驗(yàn)：

       大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)的基本技術(shù)，熟悉當(dāng)前業(yè)界的使用和規(guī)模特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)建模技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)際進(jìn)行過(guò)十余年數(shù)據(jù)質(zhì)量管控工作。熟悉DB2/ORACLE/TERADATA等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品特點(diǎn)，了解Erwin等建模工具。了解VERTICA/GP等MPP數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)挖掘等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),熟悉聚類、分類、回歸預(yù)測(cè)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有十余年的實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘案例經(jīng)驗(yàn)。熟悉HADOOP相關(guān)生態(tài)的組件技術(shù)，包括：SPARK/KAFKA/FLUME/YARN/HIVE/HBASE/STORM等實(shí)現(xiàn)技術(shù)，熟悉：R、mahout、SAS/SPSS等數(shù)據(jù)分析技術(shù)。掌握Python、Scala等編程語(yǔ)言。

熟悉TensorFlow等人工智能框架，了解深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)原理，實(shí)際進(jìn)行過(guò)人工智能項(xiàng)目的實(shí)施和部署。

授課風(fēng)格：

       理智型教學(xué)，理論聯(lián)系實(shí)踐，將理論性、實(shí)踐性與趣味性相結(jié)合,講解深入淺出，分析、論證時(shí)思路清晰。

工作經(jīng)歷：-——十六年的大數(shù)據(jù)專業(yè)經(jīng)驗(yàn)

1.主持設(shè)計(jì)并完成了世界電信行業(yè)最大的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)（截至到2017年底達(dá)到500PB存儲(chǔ)容量，累計(jì)投資150億元）

充分參考了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)BAT（百度、阿里、騰訊）和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)建設(shè)案例，在電信行業(yè)主持設(shè)計(jì)并建設(shè)了國(guó)內(nèi)最大的大數(shù)據(jù)中心（500PB）。基于HADOOP云計(jì)算架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，構(gòu)建了混搭的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，完成了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爬去、客戶內(nèi)容喜好分析、客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)、社會(huì)渠道欺詐、GIS網(wǎng)格量化、客戶投訴分析等各種應(yīng)用。提升了企業(yè)對(duì)外數(shù)據(jù)服務(wù)管理能力，增強(qiáng)了企業(yè)“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的水平。

2.主持設(shè)計(jì)并完成了世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)

    結(jié)合某電信運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際情況，創(chuàng)制性地提出了分級(jí)式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論，本人主持設(shè)計(jì)并建設(shè)了某電信運(yùn)營(yíng)商的“經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)”，前后投資了80多億人民幣，建成了目前國(guó)際最大容量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了客戶離網(wǎng)分析、客戶細(xì)分分群、客戶價(jià)值評(píng)估、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)產(chǎn)品喜好分析、一線經(jīng)理貼身支撐、客戶渠道分析、供應(yīng)鏈分析、員工量化薪酬管理、營(yíng)銷(xiāo)成本分析等。提升了企業(yè)內(nèi)部量化管理水平，確?？蛻艟珳?zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)能力，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

3.帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

    通過(guò)本人主持和設(shè)計(jì)的最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域技術(shù)和應(yīng)用的很多空白，通過(guò)十六年的努力，帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)一批數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的廠商和研究力量，對(duì)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)行業(yè)的發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。同時(shí)，從2010年開(kāi)始通過(guò)HADOOP云計(jì)算技術(shù)的研發(fā)和推廣，探索了云計(jì)算如何在大型企業(yè)落地的方式、方法，總結(jié)了大量的實(shí)際案例，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)在非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)研究。

4.學(xué)術(shù)上取得了一些成績(jī)

依據(jù)提出的“分級(jí)式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論”，獲得了北京大學(xué)的博士后。發(fā)表了幾十篇文章，出版了4-5本技術(shù)專著。

5.組建了某電信運(yùn)營(yíng)商在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域和云計(jì)算領(lǐng)域的隊(duì)伍

    帶動(dòng)某電信運(yùn)營(yíng)商相關(guān)領(lǐng)域的員工，通過(guò)多次的培訓(xùn)，逐步組織了各省公司的技術(shù)骨干團(tuán)隊(duì)，在對(duì)系統(tǒng)的維護(hù)、新業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)和工程項(xiàng)目的管理等方面，積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

6.與國(guó)內(nèi)外進(jìn)行了積極的交流

    通過(guò)舉辦多次大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)論壇，與國(guó)內(nèi)外的廠商進(jìn)行了廣泛的技術(shù)交流。先后與VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家國(guó)外運(yùn)營(yíng)商就數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)和使用進(jìn)行了充分的交流，并赴部分國(guó)外運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行了實(shí)地的考察工作。

與BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行了充分的調(diào)研和交流，熟悉BAT大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和應(yīng)用情況。詳細(xì)分析、比較過(guò)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的各自優(yōu)勢(shì)，給出了實(shí)際的咨詢方案。

出版著作：

       2005年出版了電信行業(yè)第一本數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專著《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及其在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用》和《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)》（電子工業(yè)出版社出版）兩本書(shū)籍。前后在各種技術(shù)媒體發(fā)表了幾十篇各種文章，有的文章被SCI檢索收錄。

       2015年結(jié)合15年大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，完成了《大數(shù)據(jù)&大分析》（人民郵電出版社）和《大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維》（電子工業(yè)出版社）兩本書(shū)籍的編寫(xiě)和出版工作。

       2018年《數(shù)聯(lián)網(wǎng)》（人民郵電出版社）書(shū)籍已經(jīng)出版（世界上第一本關(guān)于數(shù)聯(lián)網(wǎng)的書(shū)）；《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)介紹》（編寫(xiě)中）

 獲得的獎(jiǎng)項(xiàng)：

 1）2006年，《基于海量數(shù)據(jù)的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)》項(xiàng)目獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)           2）2018年在美國(guó)硅谷datawork summit 2018 峰會(huì)上發(fā)言，取得良好反響。

部分曾服務(wù)客戶：

通信行業(yè)：

        北京移動(dòng)（4次）、河北移動(dòng)、成都移動(dòng)（4次）、遂寧移動(dòng)、山東移動(dòng)、惠州移動(dòng)、四川移動(dòng)、南充移動(dòng)（2次）、瀘州移動(dòng)、康定移動(dòng)、西昌移動(dòng)、江門(mén)移動(dòng)、陽(yáng)江移動(dòng)、江蘇移動(dòng)、山西移動(dòng)、深圳移動(dòng)、中國(guó)移動(dòng)卓望公司、上海奉賢區(qū)電信、上海北區(qū)電信、上海聯(lián)通、浙江聯(lián)通、上海移動(dòng)、中山電信、廣東移動(dòng)、國(guó)信公司、中國(guó)吉通、成都電信、福建移動(dòng)、河南移動(dòng)、河北電信、北京電信、安徽移動(dòng)、廣州電信……

金融保險(xiǎn)行業(yè)：

        中國(guó)人民銀行總行、中國(guó)銀行、民生銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、泰康人壽、中國(guó)人壽保險(xiǎn)、太平洋保險(xiǎn)、安邦保險(xiǎn)、中國(guó)人民銀行、匯豐投資、金泰化成投資、天和融資、南方基金管理、中信銀行、中國(guó)電信翼支付、平安銀行、某大宗商品交易中心、深圳佰仟金融公司……

交通行業(yè)：

       北京中交集團(tuán)（9次）、華通汽車(chē)、北斗汽車(chē)、廣州汽車(chē)、北京汽車(chē)、重慶北汽銀翔汽車(chē)、中交威海公司、中國(guó)鐵路研究院……

IT行業(yè)：

       首都信息發(fā)展公司、華為公司、愛(ài)立信公司、唐郎商旅網(wǎng)、青牛公司、用友軟件、蘭芯數(shù)據(jù)定向傳媒、深圳金立手機(jī)、新東網(wǎng)科技、東軟軟件、亞信公司、新大陸公司、北京電子控股……

高校研修班：

      北京大學(xué)、清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、武漢大學(xué)總裁研修班、浙江大學(xué)總裁研修班、上海交通大學(xué)總裁研修班、

其它行業(yè)：

        信息產(chǎn)業(yè)部（2次）、北京海淀區(qū)政府（2次）、中國(guó)電力建設(shè)集團(tuán)（3次）、中石油吉林公司、深圳中海油公司、廣東美的電器、杭州蘇寧電器、威斯特時(shí)尚購(gòu)物、武漢工貿(mào)、富邦科技、新農(nóng)翔飼料、愛(ài)民藥業(yè)集團(tuán)、寧德新能源、億童文教股份、寧波商貿(mào)、寧波市政府、齊心文具、廣州保利國(guó)際、湖南糧食集團(tuán)、中遠(yuǎn)集團(tuán)、寶鋼地產(chǎn)、上海閃迪芯片公司、國(guó)家電網(wǎng)西安公司、國(guó)家電網(wǎng)武漢公司、長(zhǎng)白山電力公司、旺旺食品有限公司、大連冰山集團(tuán)……

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