《数据综合治理与数据标准建设》

培训课程：《数据综合治理与数据标准体系建设》

为数字化转型企业提供的专业数据综合治理培训，体系化管理公司数据资产，构建数据标准，搭建管理体系和技术体系的专业方法、框架。

课程背景

数据是企业数字化转型的基础，没有良好的数据质量，数字化转型就是空中楼阁，遗憾的是绝大多数企业都还未将数据综合治理和数据资产管理纳入公司战略管理体系，也不知道用什么方法来管好数据。

  • 需要统一中高层团队对数据资产重要性的认知
  • 需要让各业务管理层理解数据质量管理不是技术部门的事情
  • 需要让大家掌握数据治理和数据资产管理的方法体系
  • 需要让管理团队理解数据标准体系，并在实际业务执行中遵守相关数据标准

课程特色

  • 源自咨询实践的方法和框架：多年咨询服务实践的总结，结合专业的理论框架设计的课程；
  • 从底层逻辑中解构数据资产管理的方法体系，从管理体系构建到实际数据架构、数据结构、数据治理、数据资产管理、数据标准体系；
  • 浅显和生动的解读，让学员不惧背景、能力和技术水平，深入浅出理解数据治理的方法和数据资产管理的方法；
  • 这是管理知识课，不是高深数据治理技术课，是为业务管理团队设计的课程——因为我们认为，数据质量的保证源自业务，而不是技术，更不是ITers。
课程内容模块

一、认知数据要素和数据资产的重要性，对照现状看差距

从国家宏观层面，数据已经成为经济发展的第八大要素，企业数字化转型数据是基础，认知数据资产的价值和重要性不能仅仅是停留在认知和口头上，要落地到行动上。

二、数据资产管理和数据治理的方法体系

要建立一套体系化的管理方法来管理数据资产：数据资产管理六件事；数据的综合治理在数据资产管理的技术上要构建更体系化的方案；DAMA和DCMM数据治理体系介绍。

三、构建数据标准和数据规范体系

落地到微观层面，从认知数据结构到认知数据质量，理解数据质量保证体系，构建数据标准并有效落地执行到业务活动和管理活动中，确保数据资产管理的规范化。

四、数据综合治理和数据资产管理的技术架构

数据治理不能仅仅停留在制度文档上，更不能用人工/手工的方式来管理，必须利用体系化的技术来来实现动态管理，深刻理解数据综合治理和数据资产管理的技术架构。

五、企业数据治理和数据资产管理中常见错误

从底层逻辑和本质的角度理解常见的数据治理与数据资产管理中的常见错误，避免重复试错，也避免进入数据治理中别人已经进入过的误区。

六、小组研讨数据治理和数据标准建设的初步方案

【可选】结合企业自身的情况，以小组（业务域分组）集体研讨数据治理、数据资产管理和数据标准体系建设的方法、框架，形成初步的行动方案。

课程信息

课程目标

  • 深刻理解数据要素、数据资产的概念，并强化对数据资产管理重要性的认知
  • 深刻理解数据质量管理不仅仅是技术部门的事情，更重要的是业务部门的事情
  • 理解数据治理框架，掌握数据资产管理体系和数据标准体系建设的方法
  • 提升数据安全意识，理解数据安全保障的方法
  • 理解数据资产管理的全生命周期技术需求

课程对象

  • 企业中高层管理团队、各业务板块/条线负责人
  • 部门经理，包括职能部门的部门经理
  • 信息技术团队或数字化转型技术团队
  • 数字化转型专职团队

课程时长

  • 1 日线下面授版/1 日线上直播版：讲授数据治理框架和数据资产管理方法、数据标准等相关知识。
  • 2 日线下面授版：讲授数据治理框架和数据资产管理方法、数据标准；组织中高层团队分组要谈形成企业数据资产管理的初步方案。
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