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。

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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：

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

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。