| 课程级别 | 中级 |
| 培训周期 | 一周以内 |
| 上课时间 | 全日制 |
| 上课地址 | 北京市丰台夏家胡同育芳园东里三号楼B座 |
DAMA数据管理专业人士国际认证
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CDMP培训班
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一、培训背景
本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》，全 面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理 佳实践经验，精心打造而成，力求让学习者全 面的掌握数据管理全 面知识，是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力，打造企业“CDO 席数据官”为核心团队的必修基础课程，是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业 佳实践，提升数据管理专业能力。
二、培训收益
通过学习本课程，您将获得如下收益：
l 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；
l 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；
l 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。
三、培训对象
Ø 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；
Ø 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
Ø 企业数据管理/委员会专员;
Ø 数据管理团队及专兼 职人员;
Ø 业务部门信息化领导/经理/专员；
Ø IT 部门总监/经理；
四、培训特色
1. 理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行；
2. 专 家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究；
3. 通过全 面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式。
| 章节 | 模块 | 培训内容 |
| 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 | ||
| 1.9 DAMA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佳实践 | ||
| 17.8 总结 |
五、授课老师
王老师 （TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、信息系统项目管理师、ITIL V3）数据治理及数据标准化，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
常老师 北京大学会计学博士，CDA数据科学研究院名誉院长，中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员理事兼智库副主任、中国大数据产业生态联盟委员会委员，腾讯云有价值（TVP）。具有20年数据规划、数据治理、智能算法在金融、互联网、电信、汽车行业的落地经验。协助企业逐步积累数据资产，运用数据智能工具优化业务流程，取得数字化竞争优势。代表客户有人民银行、开发银行、中国建设银行、中国移动、中国银行、中国民生银行。曾任毕马威咨询大数据总监、中银消费金融数据部经理、百度大数据数据产品经理。兼任人民大学、对外经贸、北京语言大学硕士校外导师，建设银行反洗钱和数据资产管理外部。著有《金融商业数据分析》、《金融商业算法建模》、《Python 数据科学：技术详解与商业实践》、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹：数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。
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委员会，中国数据标准化及治理大会组委会评为“ 中国数据标准化及治理” 。工信部认证的大数据处理工程师、工商管理硕士，具有有20年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验，前10年主要从事物资采购变革与管理、PLM、ERP、MES等领域咨询服务。近10年专注主数据标准化及数据中心、数据架构、企业架构、智能工厂等咨询和技术管理工作。
郑博士 DAMA中国理事会员，工学博士学位， 未来科技EMBA 在读，2012年毕业回国创办恩核（北京）信息技术有限公司。致力于数据架构、数据建模及数据治理技术方面的研究与实践，曾出版《海量数据库解决方案1》，《区块链开发与实例》，后者被清华计算机学院列为教材，参与翻译《数据管理知识体系-DMBOK2.0》，组织翻译《区块链重构游戏规则》
王老师 现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员，ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证（CDMP）、数据治理专业认证（DGP）、信息质量专业认证（IQCP）三项国际认证。2010年加入普元，主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验，曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察，并对企业信息化平台建设，企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。
六、培训费用
线下面授培训费：详细咨询老师（含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐、在线题库以及录播视频回放一年）食宿可统一安排，费用自理。
网络直播培训费：详细咨询老师（含培训费、平台费、资料费、在线题库以及直播视频回放一年）。
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