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课程概述

本课程分为两大部分:企业数据治理DCMM数据管理能力成熟度评估。企业数据治理部分将深入讲解数据治理的核心理论与实践,帮助学员理解数据治理体系的构建与数据质量管理的实施方法,提升企业在数据管理方面的整体能力。DCMM数据管理能力成熟度评估部分则聚焦于GB/T 36073-2018数据管理能力成熟度评估模型,提供标准化的数据管理评估框架,帮助企业和从业人员提升数据管理的成熟度,支持数据资产管理体系的建立。

课程对象

  • 数据管理相关从业人员,如数据治理专家、数据质量管理员、数据架构师等
  • 负责企业数据管理工作的技术人员、管理人员及数据项目负责人
  • 对数据治理与数据管理能力评估有兴趣的企业决策者、管理者和从业人员

课程目标

  1. 掌握数据治理的核心理论与实践:帮助学员全面了解数据治理、数据质量管理及元数据管理的体系与方法,提升企业数据治理能力。
  2. 提升数据管理能力成熟度评估的实战能力:学员将了解DCMM评估模型,掌握如何通过评估各项数据管理能力来提升企业的数据管理水平。
  3. 建立数据治理与数据管理体系:通过实践案例与理论相结合,学员能够独立建立与完善企业的数据治理体系,推进数据管理工作的规范化和标准化。
  4. 提升数据战略与安全管理能力:学员将掌握数据战略规划、数据安全评估等关键内容,确保企业在数字化转型过程中能够规范高效地管理数据资产。

课程收益

  1. 全面了解数据治理的核心要素:学员将掌握数据治理的流程、组织架构与责权分配,学会如何建设企业的数据质量体系与数据模型,提升数据管理能力。
  2. 掌握DCMM数据管理能力成熟度评估方法:学员将学会如何使用DCMM评估模型评估数据管理的成熟度,并制定相应的提升措施,帮助企业建立完善的数据管理体系。
  3. 提升企业数据资产管理能力:学员将学习如何评估数据战略、数据安全、数据质量等方面的能力,帮助企业在数据管理上实现持续改进。
  4. 实际案例和方法的结合:课程通过丰富的实践案例,帮助学员深入理解数据治理与管理的方法,能够在实际工作中灵活运用这些知识与技能。
  5. 增强数据管理的合规性与规范化:学员将了解国家与行业标准,能够在企业数据治理与数据管理工作中实施符合要求的政策和措施,提升企业的合规性。

课程时长2天

课程大纲

时间内容
一、数据治理实践部分第一天 上午1 数字化转型与数据治理概要
2常见的企业数据问题思考
3数据治理的要素、价值、意义、类别与技术
4数据治理的流程
5数据治理的管理组织架构与责权利分工
6企业数字化转型与数据治理
7 数据质量体系构建、理论与实践
8数据质量与数据治理的理论与实践
第一天 下午9元数据管理的意义
10元数据管理构建的方法、理论与实践
11数据标准化建设方法概要
12 数据模型与数据治理的理论与实践
13 数据仓库整体架构设计
14数字化转型过程中普遍痛点的解决方案与实践案例
二、DCMM数据管理成熟度评估部分第二天 上午1.1数据管理基础概念
1.2GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型研发背景
1.3DCMM主要内容及意义
1.4DCMM评估过程介绍
2.1数据战略评估简介
2.2数据战略规划
2.3数据战略实施
2.4数据战略评估
3.1数据治理评估简介
3.2数据治理组织
3.3数据制度建设
3.4数据治理沟通
4.1数据架构评估简介
4.2数据模型
4.3数据分布
4.4数据集成与共享
4.5元数据管理
第二天 下午5.1数据应用评估简介
5.2数据分析
5.3数据开放共享
5.4数据服务
6.1数据安全评估简介
6.2数据安全策略
6.3数据安全管理
6.4数据安全审计
7.1数据质量评估简介
7.2数据质量需求
7.3数据质量检查
7.4数据质量分析
7.5数据质量提升
8.1数据标准评估简介
8.2业务术语
8.3参考数据和主数据
8.4数据元
8.5指标数据
9.1数据生命周期评估简介
9.2数据需求
9.3数据设计和开发
9.4数据运维
9.5数据退役

为什么选择艾威

  • 专业经验:艾威培训自2003年成立以来,积累了超过20年的行业经验,致力于为企业和个人提供高质量的认证培训与技能提升课程。
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