北京DAMA数据治理专家CDGP培训

学习目标：

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。

课程亮点：

师资：优秀讲师团队，丰富行业经验和企业培训经验

特色：小班培训，精品课程，面授+直播+录播，上课方式多样

培训：免费重听，0元试听 

服务：提供全套复习视频及考前辅导视频

适用对象：

基层业务和数据人员

必须获得CDGA认证或具有同等基础的学员

课程内容

第1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。

课时：

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、数据治理实践。

课时：

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

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。

课时：

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

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。

课时：

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、数据治理实践。

课时：

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、参考数据和主数据实践。

课时：

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

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。

课时：

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

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。

课时：

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

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。

课时：

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

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。

课时：

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

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。

课时：

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