课程大纲：

数据管理专业人士认证 CDMP
 

一、培训背景
随着国民经济的不断发展，企业的发展也面临越来越多的挑战，利用数据资产的价值为企业发展模式提供创新和服务质量提升，以及利用数据支撑企业经营管理面临的重要问题。
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*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首席数据官”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*实践，提升数据管理专业能力。
掌握数据管理专业知识体系，熟练数据管理技能，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，深入开展项目实践应用到实际的问题解决，形成企业所需的新数字经济下核心职业竞争能力。
我们一直致力于与基层业务和数据人员一起探索落地见效的价值实践之路。我们诚挚邀请参加本课培训，与行业专家交流经验、分享洞察。

二、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。

三、培训对象
企业 CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；
数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
企业数据管理专家/专家委员会专员;
数据管理团队及专兼职人员;
业务部门信息化领导/经理/专员；
IT 部门总监/经理；
IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。

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。

五、课程大纲
第一章
数据管理
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
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
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*实践
3.7总结

第四章 
数据架构
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*实践
4.7总结

第五章 
数据建模与设计
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*实践
5.7总结

第六章 
数据存储与操作
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*实践
6.7总结

第七章 
数据安全
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*实践
7.8总结

第八章 
数据集成与互操作性
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*实践
8.7总结

第九章 
文档和内容管理
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*实践
9.7总结

第十章 
参考数据和主数据
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*实践
10.7总结

第十一章 数据仓库与商务智能
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*实践
11.7总结

第十二章 元数据管理
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*实践
12.7总结

第十三章 数据质量
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*实践
13.7总结

第十四章 大数据与数据科学
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*实践
14.7总结

第十五章 数据管理能力成熟度
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*实践
15.7总结

第十六章 数据管理组织及角色
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
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*实践
17.8总结

六、授课专家
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。

数据管理专业人士认证 CDMP