物联网，IDC，云计算与大数据 行业应用趋势与拓展提升培训

物联网，IDC，云计算与大数据 行业应用趋势与拓展提升培训

一、的发展策略

•第一章：的兴起学习目标：清晰地了解到的起源，增强对感性认知–IBM智慧的地球–IBM“智慧的地球”催生炙手可热“”–的起源–《未来之路》中，比尔·盖茨提到过概念–我国发展得到国家领导的深度关切和大力支持–案例一：从E-JAPAN到U-JAPAN，再到I-JAPAN，日本发展概览•第二章：人工智能、传感网、的深层次关联学习目标：明确、传感网、物联网概念的差异，增强对物联网概念、技术、系统和应用等因素深度认知–小组问答：、传感网、物联网之间的区别–1.0的概念的组成部分的组网结构的重要技术环节--RFID–智能2.0人工智能与的融合大数据与的融合云计算与的融合•第三章：对运营商的价值贡献学习目标：明确对运营商业务发展的促进作用，实现运营商泛行业经营转型–行业发展概览，中国电信用户增长数据逐年增长，但势头趋缓–中国通信业务收入增长率与GDP增长率已经出现了交叉–运营商最为关键的收入指标也开始步入微增长环节–城市化进程影响电信产品的普及，中国电信用户普及率还比较低，与世界先进国家还不可比–物联网诞生是技术与市场发展的必然结果–随着产业发展演进，man to man通信占比将逐步缩小，通信占比中machine to machine将逐渐放大–物联网应用领域非常广泛，遍布各行各业，催生新产业–物联网将业务外延至专业的系统集成服务和解决方案，拓展新的业务蓝海–基于基础通信网络搭建的物联网平台，将充分体现运营商的核心价值，也将使其为产业链的领导者–物联网应用也为运营商开展泛行业的应用提供了机遇–业界物联网发展状况–中国移动集团公司领导高度关注物联网业务的发展–中国电信、中国联通的物联网发展状况–案例二： NTT-docomo 获益Felica手机•第四章：运营的商业模式内涵学习目标：该章节是对物联网运营的商业模式和运营模式进行详细的阐述，促进学员对物联网发展模式的理解和认知–物联网商用顺利开展的关键点：商业模式--盈利模式、运营模式（业务模式）–中国移动物联网业务整体运营状况–物联网应用的价值链构成–物联网应用的分成模式–物联网应用的产品平台运营–物联网应用的应用平台运营–小组问答：NTT-docomo成功运营的关键–案例三：解密NTT-docomo跨行业发展商业模式的关键•第五章：应用方案与成功案例学习目标：通过案例教学，开阔学员市场拓展思路–案例四：支付类应用–案例五：广东某运营商的应用–案例六：重庆某运营商的应用–案例七：家庭应用–案例八：汽车行业应用–案例九：食品行业应用–案例十：交通行业应用–案例十一：公共管理应用第六章：物联网的未来发展学习目标：总结发展目标和关键，实现物联网向跨越–目前物联网存在的问题及未来发展关口–物联网运营策略和技术演进（需要对市场链中不同环节进行更透彻洞察）–物联网应用将逐步从信息孤岛向信息网络演变–物联网为移动互联网带来新机遇–物联网的发展趋势及未来应用愿景–物联网发展中遇到的几个关键问题（含IPV6等问题）二、云计算与IDC的发展策略1. 云计算的发展趋势i. 云管端战略ii. 云产品iii. 云服务iv. 云支撑2. 云计算与IDC在国外的发展i. 美国ii. 欧盟iii. 日韩3. 云计算与IDC在国内的发展i. 技术发展ii. 产品规划iii. 平台建设iv. 商务模式4. 云计算在运营商中行业信息化中的应用i. 金融行业ii. 物流行业iii. 电力行业iv. 零售行业v． 互联网行业vi． 交通行业与旅游行业vii . 工业园区viii 环保行业三、大数据在行业中的应用第1章 大数据概述 61.1 大数据定义 61.2大数据技术格局 81.3 大数据的发展特点 101.4 大数据相关技术 101.5 大数据与云计算的关系 11第2章 中国大数据发展背景及影响因素 142.1大数据发展背景 142.1.1大数据发展带来意义和价值 142.1.2 大数据发展面临的问题 172.1.3 大数据的挑战 182.1.4 大数据技术发展的脉络和现状 192.1.5 国外经验为国内大数据发展增加信息 222.2大数据发展推动因素 262.2.1 国家战略发展驱动 262.2.2信息化发展推动 292.2.2.1云计算对大数据的促进 302.2.2.2 对大数据的促进 322.2.2.3 泛互联网化带来数据分析的需求 332.3大数据发展遇到问题及阻力 342.3.1 大数据时代企业需要的能力 342.3.2 通过海量的数据中获得洞察力 342.3.3 数据洞察力转化为实际行动 35

　　第3章 大数据在行业中的应用分析 363.1医疗领域 363.1.1医疗领域大数据应用价值 363.1.2大数据在医疗行业应用状况及前景 373.1.3 医疗行业大数据应用产业链分析 423.2 金融 423.2.1金融领域大数据应用价值 423.2.2大数据在金融行业应用状况及前景 433.2.3金融行业大数据应用产业链分析 433.3电子商务 443.3.1电子商务领域大数据应用价值 443.3.2大数据在电子商务行业应用状况及前景 453.3.3电子商务行业大数据应用产业链分析 453.4零售 463.4.1零售领域大数据应用价值 463.4.2大数据在零售行业应用状况及前景 473.4.3零售行业大数据应用产业链分析 513.5电信 513.4.1电信领域大数据应用价值 513.4.2大数据在电信行业应用状况及前景 533.4.3 电信行业大数据应用产业链分析 543.6 交通 553.6.1交通领域大数据应用价值 553.6.2大数据在交通行业应用状况及前景 563.6.3 交通行业大数据应用产业链分析 58