课程大纲：

企业数据资产优化

【课程背景】
数据不仅是企业的核心资产和重要战略资源，也是重要的生产要素。数据资产已日益成为企业抢占未来发展主动权的前提和保障，而数据治理就是发掘这些数据资产的重要手段和工具。*国资委在颁布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中强调，要构建数据治理体系，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。要强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。管好数据、用好数据，不仅能够帮助企业洞察市场变化和趋势，降低风险，还能提高决策效率，进一步提升企业核心竞争力。
本课程针对数据治理的数据关联、分析处理模式以及和结构化存储等核心内容展开系统化的阐述，深入浅出地从国内、国际标准、工具、*实践等多方面，详细介绍数据治理的方式、方法及数据治理策略，提出和分析了大数据治理的解决方案；进一步，通过典型的实际案例，，介绍了当今主流的数据治理技术与平台，在此基础上，结合大数据、区块链、移动互联、人工智能等前沿技术，在数据治理和数据共享交换等方面为企业提供相关的建议和技术指南，有效提高工业企业的数据治理水平。

【课程收益】
-可以有效指导大型企业全方位开展高质量的数据治理
-对数据治理的数据关联、分析处理模式以及和结构化存储等核心内容，展开全面、系统地阐述，见解独到，对数字化工作者具有重要的启示意义
-数据治理在战略层面的顶层设计，以及数据治理在执行层面的实施方法
-既是企业数据治理的纲领性指南，也是数据治理的实操指导
-深度解析业界主流的数据治理理论框架，包含多年的数据项目实战经验总结
-详细阐述了数据治理的理论、方法、技术和工具，为企业打好数智商业创新的数据基础提供启示和帮助
-由表及里地分析了系统性提升企业数据管理能力的方法，具有很强的实用性

【课程对象】
-企业高层管理者：董事长、总裁、总经理、分管副总等
-战略高层、战略规划、顶层设计负责人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各个条线的业务负责人和技术专家
-产品开发与创新人员、服务方案制定者
-市场营销策划、客户经理、产品经理等
-创新业务的负责人，创新创业导师及实践者

【课程大纲】
第一阶段 数据治理的核心概念、框架及应用思路
一、数字时代对于大型企业的数据治理要求
1、数字治理的行业现状和需求
2、未来企业的发展趋势：数字治理成为数字化企业的标配
3、数据治理是大数据平台服务化的关键
-传统数据治理难以解决大数据平台的问题
-大数据治理连接业务创新与大数据
二、数据治理的结构化存储和数据关联
1、结构化存储概念
-文件系统
-从文件系统到结构化存储
-存储对象和流对象
2、复合文档结构化存储的实现
-LockBytes对象
-创建基于内存的复合文档
-创建基于文件的复合文档
-复合文档的CLSID
-*对象
3、数据关联与关联数据
-数据治理的主数据管理
-元数据与关联数据
-元数据转换为关联数据的平台、挑战和方法
案例：
复合文档
三、数据治理的分析处理核心框架
1、数据治理的分析处理范围
2、数据治理的分析处理框架
3、数据治理的总体解决思路
-数据资产盘点：暗数据发现和分类
-让数据变得更干净，少歧义
-重新组织数据
-数据治理持久化
-数据治理的延伸：数据管理
4、数据治理的体系架构
5、数据治理的方案价值
6、大数据的技术能力框架
7、数据管理产品体系
Part1：暗数据发现和分类
Part2：数据实时采集：数据支撑平台
Part3：数据管控平台
Part4：流动数据安全：大数据脱敏
四、行业大数据的深度治理平台及解决方案
1、大数据治理体系与数据治理体系的联系与区别
-大数据时代下的数据治理压力
-大数据时代的数据治理（典型案例）
2、企业的大数据服务转型
-数字化企业的数据中心转型
-大数据治理与创新能力提升（管理/业务/技术）
3、新一代的大数据治理框架
-大数据治理框架
-大数据治理要点（技术原则）
4、大数据中心建设方案
-新一代大数据中心
-大数据基础平台
-大数据治理平台
-大数据智能分析平台
-大数据可视化平台

第二阶段 基于深度数据治理的企业数据资产优化和数据价值挖掘
一、数字化改革及大数据治理优化
1、数字化改革对于大数据治理的需求
-消费市场的重新定义
-供给侧数字化改革的要点以及要避免的误区
-供给侧改革的数据化助力
2、大数据生态圈
-大数据生态圈的能力建设
-大数据生态圈的规划
3、大数据治理的管理体系
-大数据治理的组织架构
-数据管理专员制度
-大数据治理的管理组织（管理团队的角色分工）
4、大数据的全生命周期治理及相关核心概念
-大数据全生命周期管理
-大数据全生命周期中的四种角色
5、大数据治理优化的数据质量
-林林总总的数据质量问题和示例
-数据质量需求的定义与首要管理工作
-全生命周期的数据管控体系与数据质量保障
二、数据资产治理优化实践
1、数据治理的行业需求及治理规范
-数据治理的国家规范
-行业数据治理的行业规范
2、数据资产管理
3、数据资产优化的主要内容
-项目建设的主体框架
-需要解决的主要问题
-数据治理的合规性
4、数据治理成效的保障方式
-数据治理工作的长效与速赢
-数据管控体系的落地
-制度管理要求的执行
5、关于大数据治理的非技术话题
-数据治理优化项目的扎实推动
-数据治理优化的心得
三、综合案例：以大数据治理为驱动的企业数字化转型
1、红领集团：业务创新实现由客户需求直接驱动工厂的运作模式
2、苏州工业园区：政务信息共享：“三库、三通、九枢纽”建设
3、浙江电力：数据自劣化分析平台
4、东方航空：业务数据地图加速业务创新过程

企业数据资产优化