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        DAMA 國際數據管理專業人士CDMP認證 DAMA中國數據

        課程編號:58491   課程人氣:432

        課程價格:¥9600  課程時長:3天

        行業類別:各行業通用    專業類別:職業素養 

        授課講師:專家團

        課程安排:

               2024.1.25 北京 2024.4.23 上海 2024.5.23 廣州



        • 課程說明
        • 講師介紹
        • 選擇同類課
        【培訓對象】
         企業CIO、CDO 等信息化相關的高層領導;  數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員;  企業數據管理專家/專家委員會專員;  數據管理團隊及專兼職人員;  業務部門信息化領導/經理/專員;  IT 部門總監/經理;  IT 項目管理辦公室(PMO)總監/經理/數據管理專員/技術經理。

        【培訓收益】
        通過學習本課程,您將獲得如下收益:  掌握數據管理知識體系的整體框架及各領域知識內容;  對關鍵數據管理各領域中的重點、難點及實踐獲得理解;  系統化、體系化、結構化的數據管理問題辨析、思考和分析能力,及數據管理解決方案設計、執行能力。  學員可以自行選擇中國DAMA的CDGA認證考試或國際DAMA的CDMP認證考試。

        第一章
        數據管理 掌握數據、數據與信息、數據作為組織資產、數據管理原則、數據管理挑戰、數據戰略基本概念;掌握數據管理框架基本內容包括:戰略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。
        1.1 簡介
        1.2 什么是數據?
        1.3 數據與信息
        1.4 數據作為組織資產
        1.5 數據管理原則
        1.6 數據管理面臨的挑戰
        1.7 數據戰略
        1.8 數據管理框架
        1.9 DAMA與DMBOK
        1.10 總結
        第二章
        數據道德 了解數據道德、數據隱私背后的原則、數字化環境下的道德、不道德的數據處理和風險實踐、建立數據道德文化、數據道德與數據治理。
        2.1 簡介
        2.2 業務驅動因素
        2.3 什么是數據道德
        2.4 數據隱私背后的原則
        2.5 數字化環境下的道德
        2.6 不道德的數據處理和風險實踐
        2.7 建立數據道德文化
        2.8 數據道德與數據治理
        2.9 總結
        第三章
        數據治理 掌握數據治理指導原則、數據治理關鍵驅動因素、數據治理的主要組成內容、數據治理關鍵指標、數據治理關鍵輸入和輸出、數據治理的主要工具、數據治理應用中的策略、數據治理評價理論、數據治理最佳實踐
        3.1 簡介
        3.2 數據治理基本活動
        3.3 數據治理工具和技術
        3.4 數據治理實施指南
        3.5 數據治理關鍵指標
        3.6 數據治理最佳實踐
        3.7 總結
        第四章
        數據架構 掌握數據架構指導原則、數據架構關鍵驅動因素、數據架構的主要組成內容、數據架構關鍵指標、數據架構關鍵輸入和輸出、數據架構的主要工具、數據架構應用中的策略、數據架構評價理論、數據架構最佳實踐。
        4.1 簡介
        4.2 數據架構基本活動
        4.3 數據架構工具和技術
        4.4 數據架構實施指南
        4.5 數據架構關鍵指標
        4.6 數據架構最佳實踐
        4.7 總結
        第五章
        數據建模與設計 掌握數據模型指導原則、數據模型關鍵驅動因素、數據模型的主要組成內容、數據模型關鍵指標、數據模型關鍵輸入和輸出、數據建模的主要工具、數據模型應用中的策略、數據建模評價理論、數據建模最佳實踐。
        5.1 簡介
        5.2 數據模型基本活動
        5.3 數據建模工具和技術
        5.4 數據建模實施指南
        5.5 數據模型關鍵指標
        5.6 數據建模最佳實踐
        5.7 總結
        第六章
        數據存儲與操作 掌握數據庫設計指導原則、數據存儲與操作驅動因素、數據庫的主要組成內容、數據庫管理關鍵指標、數據庫管理關鍵輸入和輸出、數據庫管理的主要工具、數據庫設計應用中的策略、數據存儲與操作評價理論、數據庫管理最佳實踐。
        6.1 簡介
        6.2 數據庫管理基本活動
        6.3 數據庫工具和技術
        6.4 數據庫實施指南
        6.5 數據庫管理關鍵指標
        6.6 數據庫管理最佳實踐
        6.7 總結
        第七章
        數據安全 掌握數據安全指導原則、數據安全關鍵驅動因素、數據安全的主要組成內容、數據安全關鍵指標、數據安全關鍵輸入和輸出、數據安全的主要工具、數據安全技術、數據安全實施指南、數據治理最佳實踐。
        7.1 簡介
        7.2 數據安全基本活動
        7.3 數據安全工具和技術
        7.4 數據安全實施指南
        7.5 數據安全關鍵指標
        7.6 數據安全管理評價
        7.7 數據安全最佳實踐
        7.8 總結
        第八章
        數據集成與互操作性 掌握數據集成與互操作性指導原則、數據集成與互操作性關鍵驅動因素、數據集成與互操作性的主要組成內容、數據集成與互操作性關鍵指標、數據集成與互操作性關鍵輸入和輸出、數據集成與互操作性的主要工具、數據集成與互操作性實施指南、數據集成與互操作性評價理論、數據集成與互操作性最佳實踐。
        8.1 簡介
        8.2 數據集成與互操作性基本活動
        8.3 數據集成與互操作性工具和技術
        8.4 數據集成與互操作性實施指南
        8.5 數據集成與互操作性關鍵指標
        8.6 數據集成與互操作性最佳實踐
        8.7 總結
        第九章
        文檔和內容管理 掌握內容管理指導原則、內容管理關鍵驅動因素、內容管理的主要組成內容、內容管理關鍵指標、內容管理關鍵輸入和輸出、內容管理的主要工具、內容管理實施指南、內容管理評價理論、內容管理最佳實踐。
        9.1 簡介
        9.2 文檔和內容管理基本活動
        9.3 內容管理工具和技術
        9.4 內容管理實施指南
        9.5 內容管理關鍵指標
        9.6 內容管理最佳實踐
        9.7 總結
        第十章
        參考數據和主數據 掌握參考數據和主數據指導原則、參考數據和主數據關鍵驅動因素、參考數據和主數據主要組成內容、參考數據和主數據關鍵指標、參考數據和主數據關鍵輸入和輸出、參考數據和主數據的主要工具、參考數據和主數據實施指南、參考數據和主數據評價理論、參考數據和主數據最佳實踐。
        10.1 簡介
        10.2 參考數據和主數據基本活動
        10.3 參考數據和主數據工具和技術
        10.4 參考數據和主數據實施指南
        10.5 參考數據和主數據關鍵指標
        10.6 參考數據和主數據最佳實踐
        10.7 總結
        第十一章 數據倉庫與商務智能 掌握數據倉庫與商務智能指導原則、數據倉庫與商務智能關鍵驅動因素、數據倉庫與商務智能的主要組成內容、數據倉庫與商務智能關鍵指標、數據倉庫與商務智能關鍵輸入和輸出、數據倉庫與商務智能的主要工具、數據倉庫與商務智能應用中的策略、數據倉庫與商務智能評價理論、數據倉庫與商務最佳實踐。
        11.1 簡介
        11.2 數據倉庫與商務智能基本活動
        11.3 數據倉庫與商務智能工具和技術
        11.4 數據倉庫與商務智能實施指南
        11.5 數據倉庫與商務智能關鍵指標
        11.6 數據倉庫與商務智能最佳實踐
        11.7 總結
        第十二章 元數據管理 掌握元數據指導原則、元數據關鍵驅動因素、元數據的主要組成內容、元數據關鍵指標、元數據關鍵輸入和輸出、元數據的主要工具、元數據應用中的策略、元數據評價理論、元數據最佳實踐。
        12.1 簡介
        12.2 元數據管理基本活動
        12.3 元數據管理工具和技術
        12.4 元數據實施指南
        12.5 元數據管理關鍵指標
        12.6 元數據最佳實踐
        12.7 總結
        第十三章 數據質量 掌握數據質量指導原則、數據質量關鍵驅動因素、數據質量的主要組成內容、數據質量關鍵指標、數據質量關鍵輸入和輸出、數據質量的主要工具、數據質量應用中的策略、數據質量評價理論、數據質量最佳實踐。
        13.1 簡介
        13.2 數據質量基本活動
        13.3 數據質量工具和技術
        13.4 數據質量實施指南
        13.5 數據質量關鍵指標
        13.6 數據質量最佳實踐
        13.7 總結
        第十四章 大數據與數據科學 掌握大數據指導原則、大數據與數據科學關鍵驅動因素、大數據與數據科學的主要組成內容、大數據關鍵指標、大數據關鍵輸入和輸出、大數據的主要工具、大數據與數據科學應用中的策略、大數據評價理論、大數據與數據科學最佳實踐。
        14.1 簡介
        14.2 大數據與數據科學基本活動
        14.3 大數據與數據科學工具和技術
        14.4 大數據與數據科學實施指南
        14.5 大數據與數據科學關鍵指標
        14.6 大數據與數據科學最佳實踐
        14.7 總結
        第十五章 數據管理能力成熟度 掌握數據管理能力指導原則、數據管理能力成熟度評估關鍵驅動因素、數據管理能力成熟度的主要組成內容、數據管理能力成熟度關鍵指標、數據管理能力成熟度關鍵輸入和輸出、數據管理能力成熟度的主要工具、數據管理能力成熟度應用策略、數據管理能力成熟度評價理論、數據管理能力成熟度最佳實踐。
        15.1 簡介
        15.2 數據管理能力成熟度基本活動
        15.3 數據管理能力成熟度工具和技術
        15.4 數據管理能力成熟度實施指南
        15.5 數據管理能力成熟度關鍵指標
        15.6 數據管理能力成熟度最佳實踐
        15.7 總結
        第十六章 數據管理組織及角色 掌握數據管理組織模式、數據管理成功關鍵要素、建立數據管理組織、數據管理組織與其他組織間關系、數據管理組織中的角色、數據管理組織最佳實踐。
        16.1 簡介
        16.2 數據管理組織模式
        16.3 數據管理成功關鍵要素
        16.4 建立數據管理組織
        16.5 數據管理組織與其他組織間關系
        16.6 數據管理組織中的角色
        16.7 總結
        第十七章 數字化轉型下組織變革管理 掌握數字化轉型下組織變革管理原則、組織變革管理的八個誤區、組織變革管理的八個階段、組織變革的可持續發展、組織持續獲得數據管理價值。
        17.1 簡介
        17.2 數字化轉型下的組織變革管理原則
        17.3 數字化轉型下組織變革管理的八個誤區
        17.4 數字化轉型下組織變革管理的八個階段
        17.5 數字化轉型下組織變革的可持續發展
        17.6 數字化轉型下組織持續獲得數據管理價值
        17.7 數字化轉型組織數據管理文化最佳實踐
        17.8 總結
         

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