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培訓背景

本課程為《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》，全面深入講解了數據管理知識體系的專業(yè)基礎理論。課程中每一個知識點都由老師結合企業(yè)數據管理最佳實踐經驗，精心打造而成，力求讓學習者全面的掌握數據管理全面知識，是企業(yè)數字化轉型下培養(yǎng)和提升數據團隊能力，打造企業(yè)“CDO首席數據官”為核心團隊的必修基礎課程，是幫助數據管理從業(yè)人士，通過學習數據管理基礎理論，借鑒行業(yè)最佳實踐，提升數據管理專業(yè)能力。

培訓收益

通過學習本課程，您將獲得如下收益：

掌握數據管理知識體系的整體框架及各領域知識內容；

對關鍵數據管理各領域中的重點、難點及實踐獲得理解；

系統(tǒng)化、體系化、結構化的數據管理問題辨析、思考和分析能力，及數據管理解決方案設計、執(zhí)行能力。

培訓對象

企業(yè)CIO、CDO 等信息化相關的高層領導；

數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員；

企業(yè)數據管理專家/專家委員會專員;

數據管理團隊及專兼職人員;

業(yè)務部門信息化領導/經理/專員；

IT 部門總監(jiān)/經理；

IT 項目管理辦公室（PMO）總監(jiān)/經理/數據管理專員/技術經理。

培訓特色

1.理論與實踐相結合、案例分析與理論穿插進行；

2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；

3.通過全面知識理解、專題技能掌握和安全實踐增強的授課方式。

關于考試

國際數據管理協(xié)會認證CDMP

數據管理專業(yè)人士認證 (CDMP) 證書授予那些具備以下綜合條件資格的人員，這些條件包括教育程度、技能經驗和基于測試的專業(yè)知識考試。證書分為基礎級Associate、專家級Practitioner、大師級Master和院士級Fellow。為了維護認證狀態(tài)并持續(xù)使用證書，需繳納年度認證費用，加3年的繼續(xù)教育和專業(yè)活動要求。

數據管理專業(yè)人士認證 CDMP：

只要有 ICCP 批準的代理人核查物理身份，并監(jiān)考考試過程，ICCP 的考試可以在世界上任何地方舉行。

CDMP考試認證分為四個等級，分別是Associate（基礎級）、Practitioner（專家級）、Master（大師級）和Fellow（院士級）。四個等級將分別從教育學歷、工作經驗、專業(yè)知識以及對DAMA的貢獻等角度進行認證考核，具體如下：

基礎級（A）

Associate專家級（P）

Practitioner大師級（M）

Master院士級（F）

Fellow

職業(yè)經驗6個月>2年2年-10年至少10年超過25年

考試DM Fundamentals 基礎級3

DM Fundamentals + 2 specialist

基礎級+2門選修3

DM Fundamentals + 2 specialist

基礎級+2門選修• 全球公認的尊重的思想者、引領者。

• 對數據管理領域有重大的、持續(xù)性的貢獻

• 為CDMP和 DMBOK做出巨大貢獻，通過提名

• 通過大師級成員的審查和認可

合格標準60%70%80%

認證路徑注冊 & 考試注冊 & 考試注冊 & 考試 通過案例經驗提交經驗證據通過大師級成員的審查和認可

考試信息：

機考

考試題目數量：100道選擇題，100分

考試時間：90+20 Min（英語非第一語言區(qū)域可獲得20分鐘額外時間）

考試語言：英語

監(jiān)考形式：ProctorU遠程監(jiān)考。

專業(yè)發(fā)展和再認證。

要保持 CDMP資格要求3年內必須獲得120小時獲得認可的在教育時間。 很多教育活動都可以計算在內，包括 DAMA 的研討會和分會活動。

課程大綱

章節(jié)模塊培訓內容

第一章

數據管理掌握數據、數據與信息、數據作為組織資產、數據管理原則、數據管理挑戰(zhàn)、數據戰(zhàn)略基本概念；掌握數據管理框架基本內容包括：戰(zhàn)略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。

1.1簡介

1.2什么是數據？

1.3數據與信息

1.4數據作為組織資產

1.5數據管理原則

1.6數據管理面臨的挑戰(zhàn)

1.7數據戰(zhàn)略

1.8數據管理框架

1.9DAMA與DMBOK

1.10總結

第二章

數據道德了解數據道德、數據隱私背后的原則、數字化環(huán)境下的道德、不道德的數據處理和風險實踐、建立數據道德文化、數據道德與數據治理。

2.1簡介

2.2業(yè)務驅動因素

2.3什么是數據道德

2.4數據隱私背后的原則

2.5數字化環(huán)境下的道德

2.6不道德的數據處理和風險實踐

2.7建立數據道德文化

2.8數據道德與數據治理

2.9總結

第三章

數據治理掌握數據治理指導原則、數據治理關鍵驅動因素、數據治理的主要組成內容、數據治理關鍵指標、數據治理關鍵輸入和輸出、數據治理的主要工具、數據治理應用中的策略、數據治理評價理論、數據治理最佳實踐

3.1簡介

3.2數據治理基本活動

3.3數據治理工具和技術

3.4數據治理實施指南

3.5數據治理關鍵指標

3.6 數據治理最佳實踐

3.7 總結

第四章

數據架構掌握數據架構指導原則、數據架構關鍵驅動因素、數據架構的主要組成內容、數據架構關鍵指標、數據架構關鍵輸入和輸出、數據架構的主要工具、數據架構應用中的策略、數據架構評價理論、數據架構最佳實踐。

4.1 簡介

4.2 數據架構基本活動

4.3 數據架構工具和技術

4.4 數據架構實施指南

4.5 數據架構關鍵指標

4.6 數據架構最佳實踐

4.7 總結

第五章

數據建模與設計掌握數據模型指導原則、數據模型關鍵驅動因素、數據模型的主要組成內容、數據模型關鍵指標、數據模型關鍵輸入和輸出、數據建模的主要工具、數據模型應用中的策略、數據建模評價理論、數據建模最佳實踐。

5.1簡介

5.2數據模型基本活動

5.3數據建模工具和技術

5.4數據建模實施指南

5.5數據模型關鍵指標

5.6數據建模最佳實踐

5.7總結

第六章

數據存儲與操作掌握數據數據庫設計指導原則、數據存儲與操作驅動因素、數據庫的主要組成內容、數據庫管理關鍵指標、數據庫管理關鍵輸入和輸出、數據庫管理的主要工具、數據庫設計應用中的策略、數據存儲與操作評價理論、數據庫管理最佳實踐。

6.1 簡介

6.2 數據庫管理基本活動

6.3 數據庫工具和技術

6.4 數據庫實施指南

6.5 數據庫管理關鍵指標

6.6 數據庫管理最佳實踐

6.7 總結

第七章

數據安全掌握數據安全指導原則、數據安全關鍵驅動因素、數據安全的主要組成內容、數據安全關鍵指標、數據安全關鍵輸入和輸出、數據安全的主要工具、數據安全技術、數據安全實施指南、數據治理最佳實踐。

7.1 簡介

7.2 數據安全基本活動

7.3 數據安全工具和技術

7.4 數據安全實施指南

7.5 數據安全關鍵指標

7.6 數據安全管理評價

7.7 數據安全最佳實踐

7.8 總結

第八章

數據集成與互操作性掌握數據集成與互操作性指導原則、數據集成與互操作性關鍵驅動因素、數據集成與互操作性的主要組成內容、數據集成與互操作性關鍵指標、數據集成與互操作性關鍵輸入和輸出、數據集成與互操作性的主要工具、數據集成與互操作性實施指南、數據集成與互操作性評價理論、數據集成與互操作性最佳實踐。

8.1 簡介

8.2 數據成與互操作性基本活動

8.3 數據集成與互操作性工具和技術

8.4 數據集成與互操作性實施指南

8.5 數據集成與互操作性關鍵指標

8.6 數據集成與互操作性最佳實踐

8.7 總結

第九章

文檔和內容管理掌握內容管理指導原則、內容管理關鍵驅動因素、內容管理的主要組成內容、內容管理關鍵指標、內容管理關鍵輸入和輸出、內容管理的主要工具、內容管理實施指南、內容管理評價理論、內容管理最佳實踐。

9.1 簡介

9.2 文檔和內容管理基本活動

9.3 內容管理工具和技術

9.4 內容管理實施指南

9.5 內容管理關鍵指標

9.6 內容管理最佳實踐

9.7 總結

第十章

參考數據和主數據掌握參考數據和主數據指導原則、參考數據和主數據關鍵驅動因素、參考數據和主數據主要組成內容、參考數據和主數據關鍵指標、參考數據和主數據關鍵輸入和輸出、參考數據和主數據的主要工具、參考數據和主數據實施指南、參考數據和主數據評價理論、參考數據和主數據最佳實踐。

10.1 簡介

10.2 參考數據和主數據基本活動

10.3 參考數據和主數據工具和技術

10.4 參考數據和主數據實施指南

10.5 參考數據和主數據關鍵指標

10.6 參考數據和主數據最佳實踐

10.7 總結

第十一章

數據倉庫與商務智能掌握數據數據倉庫與商務智能指導原則、數據倉庫與商務智能關鍵驅動因素、數據倉庫與商務智能的主要組成內容、數據倉庫與商務智能關鍵指標、數據倉庫與商務智能關鍵輸入和輸出、數據倉庫與商務智能的主要工具、數據倉庫與商務智能應用中的策略、數據倉庫與商務智能評價理論、數據倉庫與商務最佳實踐。

11.1 簡介

11.2 數據倉庫與商務智能基本活動

11.3 數據倉庫與商務智能工具和技術

11.4 數據倉庫與商務智能實施指南

11.5 數據倉庫與商務智能關鍵指標

11.6 數據倉庫與商務智能最佳實踐

11.7 總結

第十二章 元數據管理掌握元數據指導原則、元數據關鍵驅動因素、元數據的主要組成內容、元數據關鍵指標、元數據關鍵輸入和輸出、元數據的主要工具、元數據應用中的策略、元數據評價理論、元數據最佳實踐。

12.1 簡介

12.2 元數據管理基本活動

12.3 元數據管理工具和技術

12.4 元數據實施指南

12.5 元數據管理關鍵指標

12.6 元數據最佳實踐

12.7 總結

第十三章 數據質量掌握數據質量指導原則、數據質量關鍵驅動因素、數據質量的主要組成內容、數據質量關鍵指標、數據質量關鍵輸入和輸出、數據質量的主要工具、數據質量應用中的策略、數據質量評價理論、數據質量最佳實踐。

13.1 簡介

13.2 數據質量基本活動

13.3 數據質量工具和技術

13.4 數據質量實施指南

13.5 數據質量關鍵指標

13.6 數據質量最佳實踐

13.7 總結

第十四章 大數據與數據科學掌握大數據指導原則、大數據與數據科學關鍵驅動因素、大數據與數據科學的主要組成內容、大數據關鍵指標、大數據關鍵輸入和輸出、大數據的主要工具、大數據與數據科學應用中的策略、大數據評價理論、大數據與數據科學最佳實踐。

14.1簡介

14.2大數據與數據科學基本活動

14.3大數據與數據科學工具和技術

14.4大數據與數據科學實施指南

14.5大數據與數據科學關鍵指標

14.6大數據與數據科學最佳實踐

14.7總結

第十五章 數據管理能力成熟度掌握數據管理能力指導原則、數據管理能力成熟度評估關鍵驅動因素、數據管理能力成熟度的主要組成內容、數據管理能力成熟度關鍵指標、數據管理能力成熟度關鍵輸入和輸出、數據管理能力成熟度的主要工具、數據管理能力成熟度應用策略、數據管理能力成熟度評價理論、數據管理能力成熟度最佳實踐。

15.1簡介

15.2數據管理能力成熟度基本活動

15.3數據管理能力成熟度工具和技術

15.4數據管理能力成熟度實施指南

15.5數據管理能力成熟度關鍵指標

15.6數據管理能力成熟度最佳實踐

15.7總結

第十六章 數據管理組織及角色掌握數據管理組織模式、數據管理成功關鍵要素、建立數據管理組織、數據管理組織與其他組織間關系、數據管理組織中的角色、數據管理組織最佳實踐。

16.1 簡介

16.2 數據管理組織模式

16.3 數據管理成功關鍵要素

16.4 建立數據管理組織

16.5 數據管理組織與其他組織間關系

16.6 數據管理組織中的角色

16.7 總結

第十七章 數字化轉型下組織變革管理掌握數字化轉型下組織變革管理原則、組織變革管理的八個誤區(qū)、組織變革管理的八個階段、組織變革的可持續(xù)發(fā)展、組織持續(xù)獲得數據管理價值。

17.1 簡介

17.2 數字化轉型下的組織變革管理原則

17.3 數字化轉型下組織變革管理的八個誤區(qū)

17.4 數字化轉型下組織變革管理的八個階段

17.5 數字化轉型下組織變革的可持續(xù)發(fā)展

17.6 數字化轉型下組織持續(xù)獲得數據管理價值

17.7 數字化轉型組織數據管理文化最佳實踐

17.8 總結

學員交流、考核與返程

王老師

王老師 （TOGAF9.2 鑒定級、CDMP、PMP、高級信息系統(tǒng)項目管理師、ITIL V3）數據治理及數據標準化專家，信息工程碩士。參與過大量關于數據治理、數據能力成熟度評估、數據架構、企業(yè)級數據模型、數據標準化和數據質量提升項目，長期致力于數據治理、數據架構及數據標準化方面的研究和實踐

常老師 北京大學會計學博士，ThoughtWorks中國首席金融數據科學家。具有18年數據規(guī)劃、數據治理、智能算法在金融和電信行業(yè)的落地經驗。協(xié)助企業(yè)逐步積累數據資產，運用數據智能工具優(yōu)化業(yè)務流程，取得數字化競爭優(yōu)勢。代表客戶有人民銀行、國家開發(fā)銀行、中國建設銀行、中國移動、中國銀行、中國民生銀行。 在加入ThoughtWorks之前，曾在畢馬威大數據部任總監(jiān)、在中銀消費金融數據部任高級經理、在百度大數據任數據產品經理。兼任北京語言大學金融碩校外導師，同時擔任的社會角色和榮譽有中國大數據產業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會委員，CDA數據分析研究院名譽院長，騰訊云最有價值專家（TVP），建設銀行反洗錢和數據資產管理資深外部專家。著有《金融數據科學手冊》系列叢書、《Python數據科學：技術詳解與商業(yè)實踐》、《用商業(yè)案例學R語言數據挖掘》、《胸有成竹：數據分析的SASEG進階》等多本著作。

蔡老師 某石化集團數據標準化項目大項目經理,某軟件公司高級項目總監(jiān)，數據業(yè)務部負責人。同時也是中國電子工業(yè)標準化技術協(xié)會會員、企業(yè)信息標準化委員會常委委員、eCl@ss協(xié)會會員（國際產品分類標準化組織）、北京市大數據及其應用專家委員會專家，中國數據標準化及治理大會組委會評為“ 中國數據標準化及治理專家” 。工信部認證的大數據處理高級工程師、工商管理碩士，具有有20年的特大型集團企業(yè)IT咨詢服務和數據治理行業(yè)工作經驗，前10年主要從事物資采購變革與管理、PLM、ERP、MES等領域咨詢服務。近10年專注主數據標準化及數據中心、數據架構、企業(yè)架構、智能工廠等咨詢和技術管理工作。

鄭博士 DAMA中國理事會員，工學博士學位， 清華大學未來科技EMBA 在讀，2012年畢業(yè)回國創(chuàng)辦恩核（北京）信息技術有限公司。致力于數據架構、數據建模及數據治理技術方面的研究與實踐，曾出版《海量數據庫解決方案1》，《區(qū)塊鏈開發(fā)與實例》，后者被清華計算機學院列為指定教材，參與翻譯《數據管理知識體系-DMBOK2.0》，組織翻譯《區(qū)塊鏈重構游戲規(guī)則》

王老師 現(xiàn)任某上市公司軟件產品部副總兼大數據產品線總經理，國際信息和數據質量協(xié)會（IAIDQ）會員，ITSS數據治理標準工作組成員。曾獲得數據管理專業(yè)認證（CDMP）、數據治理專業(yè)認證（DGP）、信息質量專業(yè)認證（IQCP）三項國際認證。2010年加入普元，全面主持普元大數據產品的研發(fā)、拓展及團隊管理工作。十年大型企業(yè)信息化架構設計與建設經驗，曾任中國人民銀行核心平臺架構師。主持參與了國家開發(fā)銀行大數據治理項目、中國人民銀行軟件開發(fā)平臺、國家電網云計算平臺等大型項目建設。對大數據行業(yè)有著深入的研究和洞察，并對企業(yè)信息化平臺建設，企業(yè)云計算及大數據平臺建設有著豐富經驗。

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