• 2022/4/18至2022/4/21 上海

培训收益
通过学习本课程，您将获得如下收益：
?掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；　
?对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；　
?系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力，及数据管理解决方案设计、执行能力。

课程大纲

第一章
数据管理掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念；掌握数据管理框架基本内容包括：战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。1.1简介
1.2什么是数据？
1.3数据与信息
1.4数据作为组织资产
1.5数据管理原则
1.6数据管理面临的挑战
1.7数据战略
1.8数据管理框架
1.9DAMA与DMBOK
1.10总结
第二章
数据道德了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。2.1简介
2.2业务驱动因素
2.3什么是数据道德
2.4数据隐私背后的原则
2.5数字化环境下的道德
2.6不道德的数据处理和风险实践
2.7建立数据道德文化
2.8数据道德与数据治理
2.9总结
第三章
数据治理掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践3.1简介
3.2数据治理基本活动
3.3数据治理工具和技术
3.4数据治理实施指南
3.5数据治理关键指标
3.6数据治理最佳实践
3.7总结
第四章
数据架构掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。4.1简介
4.2数据架构基本活动
4.3数据架构工具和技术
4.4数据架构实施指南
4.5数据架构关键指标
4.6数据架构最佳实践
4.7总结
第五章
数据建模与设计掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。5.1简介
5.2数据模型基本活动
5.3数据建模工具和技术
5.4数据建模实施指南
5.5数据模型关键指标
5.6数据建模最佳实践
5.7总结
第六章
数据存储与操作掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。6.1简介
6.2数据库管理基本活动
6.3数据库工具和技术
6.4数据库实施指南
6.5数据库管理关键指标
6.6数据库管理最佳实践
6.7总结
第七章
数据安全掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。7.1简介
7.2数据安全基本活动
7.3数据安全工具和技术
7.4数据安全实施指南
7.5数据安全关键指标
7.6数据安全管理评价
7.7数据安全最佳实践
7.8总结
第八章
数据集成与互操作性掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。8.1简介
8.2数据成与互操作性基本活动
8.3数据集成与互操作性工具和技术
8.4数据集成与互操作性实施指南
8.5数据集成与互操作性关键指标
8.6数据集成与互操作性最佳实践
8.7总结
第九章
文档和内容管理掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。9.1简介
9.2文档和内容管理基本活动
9.3内容管理工具和技术
9.4内容管理实施指南
9.5内容管理关键指标
9.6内容管理最佳实践
9.7总结
第十章
参考数据和主数据掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。10.1简介
10.2参考数据和主数据基本活动
10.3参考数据和主数据工具和技术
10.4参考数据和主数据实施指南
10.5参考数据和主数据关键指标
10.6参考数据和主数据最佳实践
10.7总结
第十一章数据仓库与商务智能掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。11.1简介
11.2数据仓库与商务智能基本活动
11.3数据仓库与商务智能工具和技术
11.4数据仓库与商务智能实施指南
11.5数据仓库与商务智能关键指标
11.6数据仓库与商务智能最佳实践
11.7总结
第十二章元数据管理掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。12.1简介
12.2元数据管理基本活动
12.3元数据管理工具和技术
12.4元数据实施指南
12.5元数据管理关键指标
12.6元数据最佳实践
12.7总结
第十三章数据质量掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。13.1简介
13.2数据质量基本活动
13.3数据质量工具和技术
13.4数据质量实施指南
13.5数据质量关键指标
13.6数据质量最佳实践
13.7总结
第十四章大数据与数据科学掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。14.1简介
14.2大数据与数据科学基本活动
14.3大数据与数据科学工具和技术
14.4大数据与数据科学实施指南
14.5大数据与数据科学关键指标
14.6大数据与数据科学最佳实践
14.7总结
第十五章数据管理能力成熟度掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。15.1简介
15.2数据管理能力成熟度基本活动
15.3数据管理能力成熟度工具和技术
15.4数据管理能力成熟度实施指南
15.5数据管理能力成熟度关键指标
15.6数据管理能力成熟度最佳实践
15.7总结
第十六章数据管理组织及角色掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。16.1简介
16.2数据管理组织模式
16.3数据管理成功关键要素
16.4建立数据管理组织
16.5数据管理组织与其他组织间关系
16.6数据管理组织中的角色
16.7总结
第十七章数字化转型下组织变革管理掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。17.1简介
17.2数字化转型下的组织变革管理原则
17.3数字化转型下组织变革管理的八个误区
17.4数字化转型下组织变革管理的八个阶段
17.5数字化转型下组织变革的可持续发展
17.6数字化转型下组织持续获得数据管理价值
17.7数字化转型组织数据管理文化最佳实践
17.8总结
学员交流、考核与返程

课程主讲

王老师　
（TOGAF9.2鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL4）数据治理及数据标准化专家，信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目，长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。
蔡老师　
某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监，数据业务部负责人。同时也是中国电子工业标准化技术协会会员、企业信息标准化委员会常委委员、eCl@ss协会会员（国际产品分类标准化组织）、北京市大数据及其应用专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。
郑老师　
2011年毕业于韩国国立釜庆大学信息工学系获得工学博士。毕业后曾担任韩国（株）EN-CORE中国区域业务总监兼技术总监。《海量数据库解决方案》的译者。海量数据库解决方案2》及《数据架构师教科书》正在准备中。参与过大量关于数据架构、数据建模、数据治理、系统性能优化等方面的项目，长期致力于数据架构及数据治理技术方面的研究和实践。因公司专业的技术优势及成立以来的出色表现，2013年被评为北京市朝阳区“凤凰计划”海外高层次人才。荣获2015年中国大数据领域领军人物奖，由国家信息公共服务平台及国家软件公共公共服务平台颁发。