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DAMA国际数据管理专业人士认证 CDMP

讲师:天数:3天费用:4800元/人关注:1411

日程安排:

  •  2024-05-23 广州
  •  2024-07-29 北京
  •  2024-09-27 成都
  •  2024-10-28 杭州
  •  2024-12-24 北京

课程大纲:

国际数据管理
 
培训费用4800元 考试费用2500元
 
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*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。
 
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。
 
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。
 
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。
 
课程大纲
第一章   数据管理
模块: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。
培训内容:
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
模块: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。
培训内容:
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
模块: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*实践
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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*实践。
培训内容:
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
模块: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。
培训内容:
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
 
学员交流、考核与返程
 
国际数据管理

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