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第一天：宏观局势分析与集团战略规划

贵司的收获

1. 宏观分析与展望

1. 全面深化改革及2015-2016年展望

1. 未知，不确定及变数
2. 国际局势如何影响国内经济
3. 深化改革的五大动力
4. 各省的基层首创
5. 国资改革，国让民进，混合所有制
6. 互联网化，金融化，跨行业整合化的背后

2. 中观层面展望

1. 产业机遇分析
2. 省市级市场再研判
3. 产业发展与竞争格局研讨
4. 中国即将出现的大并购浪潮

3. 热点问题解析

1. 传统产业的互联网冲击和转型
2. 重启IPO，大资管时代与新三板
3. 去产能化带来的冲击及对策

2. 集团战略体系的规划——顶层设计+基层首创

1. 战略思考

1. 集团战略洞察力的培育和应用
2. 本质研究，规律研究，趋势研究，动力研究
3. 宏中微观分析（趋势，展望，研判）
4. 标杆企业研究
5. 商业模式分析
6. 战略创新空间揭示

2. 集团整体层面战略构建

1. 超级理论（战略中心任务凝结成一个核心要点）
2. 五要素设计

 发展模式----秉持什么原则，目标是什么，怎么发展，怎么达到目标

 资本运作--资产怎么运作，怎么投资，怎么金融化

 产业组合--进入哪些产业，退出哪些产业

 横向战略--产业之间的相互关系如何顶层设计

 集团能力--依托哪些能力，发展哪些能力，借助哪些能力

3. 总部层面战略规划

1. 总部再定位（哪些思考维度）
2. 总部组织再造（根据定位，设计架构承接）
3. 总部能力再造

4. 核心产业板块战略规划（寻求突破与增长的产业板块）

1. 第一层级：基本战略制定(愿景使命价值观，战略目标体系，战略原则)
2. 第二层级：发展战略（核心路径原则，二级路径选择）
3. 第三层级：商业模式（业务结构，盈利模式，构建相应生态链，控制力设计）
4. 第四层级：职能战略（管理类，业务类，辅助类）

5. 特别需要强调的职能战略----信息化战略

• 在战略制定的源代码---宏观局势---被清晰解构的前提下，充分理解战略制定中的门道，知道哪些对战略制定有重大意义有。
• 很实际的理解贵公司原有战略怎么进行评价

• 实操的用工具和模型展现新的战略规划怎么展开

• 特别是回答几个疑问：

集团整体战略为什么不是子公司战略的加总？

为什么构建型战略比分析型战略具备更大的价值？

为什么需要有总部战略？

各个产业板块的战略制定过程中，怎样承接集团战略？

第二天上午：战略落地与执行

贵司的收获

1. 十三五发展规划的编制

1. 面向不同结构的多个板块
2. 十三五规划编制及三向营销

2. 保障战略的十大工程

1. 战略落地十大工程筛选
2. 十大工程编制
3. 制定十大工程分年度推进计划

3. 战略管理体系

1. 战略性经营计划子体系

1. 五年(十年)规划
2. 十大工程设置与分解
3. 经营计划滚动
4. 月度偏差分析与季度经营偏差分析体系
5. 战略执行机制

2. 战略支撑体系

1. 组织体系调整与变革
2. 人力资源体系调整与变革
3. 企业文化调整与变革
4. 集团对子公司商业模式顶层管理体系

3. 战略执行子体系

1. 组织管理体系
2. 企业文化体系
3. 业务管理体系
4. 绩效管理体系

4. 集团战略绩效管理子体系

1. 战略性绩效目标的确定
2. 战略实施绩效
3. 组织运营绩效（评价指标及权重表设计）；
4. 个人绩效（结合子公司分类平衡计分卡型绩效合约示例）
5. 基于三层面战略绩效的综合绩效评价
6. 战略绩效管理平台运作计划

5. 战略审计与优化子体系
   1. 战略审计
   2. 战略执行纠偏
   3. 战略管理部门建设

• 理解一个战略一旦制定出来后，怎么搭建一个使得战略得以有效运行的平台----战略管理体系
• 解决几个问题

1. 怎么把战略分解成经营计划体系，经营计划体系如何推进执行。
2. 如何形成一个有效的战略支撑体系，而不是使之变空
3. 如何形成一个战略执行的体系，使得战略能够突破很多困难，得以推进
4. 如何评价战略有没有取得效果
5. 战略怎么进行定期审计和优化

第二天下午：互联网时代的企业转型——大数据在传统企业中的应用

贵司的收获

1. 国内外集团型企业大数据发展大趋势

1. 大数据发展的几个代际与企业大数据的趋势
2. 集团型企业大数据发展主要方向与大数据应用的全貌

1. 集团企业大数据战略

1. 集团企业不同战略与发展模式下大数据战略的制定
2. 集团企业多种大数据战略的发展路径
3. 以数据为资本的集团企业大数据管理

1. 集团企业大数据管理体系建设的六个层次

1. 一个平台：企业的大数据信息集成平台（意义，内涵，价值）
2. 两个维度

1. 管理大数据化：通过大数据管理及技术手段完成精细管理
2. 业务大数据化：通过大数据管理与分析来展开业务

3. 三个数据仓库

1. 产业信息数据仓库（多角度无遗漏收集数据）
2. 客户信息数据仓库（营销数据与客户行为数据）
3. 资源信息数据仓库（采购数据与供应商情报）

4. 四大数据挖掘与解读方式

1. 直观解读（数据直接体现的价值）
2. 关联解读（几项产业相关数据关联分析的价值）
3. 网状解读（几项产业相关与几项不相关的合并解读）
4. 模型解读（构建数据解读模型，形成个性化解读）

5. 五项大数据主要应用

1. 决策支持（针对集团企业侧重营销，定价，采购决策）
2. 可视化管理，管控（针对集团企业侧重经营管理与人力资源）
3. 运营分析（针对集团企业侧重营销与采购分析）
4. 客户行为分析（针对集团企业侧重挖掘增值服务）
5. 交易数据分析（针对集团企业侧重客户，供应商管理）

6. 六个步骤构建集团大数据管理

1. 构建大数据平台b)确定数据收集维度，内容，计划c)建立三大数据仓库d)明确分析与解读的方式方法、周期、表单e)形成多维度数据解构模型f)制定大数据管理制度流程规范

• 展现当今大数据对传统企业的影响及对未来大数据的趋势判断
• 解答企业对接触大数据的疑惑，明晰大数据的思维
• 通过解构成功运用大数据的企业案例，对本课题进行深入解读
• 完整阐述企业运用大数据所需具备的核心能力
• 针对客户本行业业务讲解运用大数据的主要路径与方法论
• 集团企业大数据的管理创新（市场及品牌推广大数据，营销大数据，供应链（采购，物流）大数据，研发（设计）大数据，企业金融大数据）
• 业务大数据操作指引