分類

章節

概要

內容

精講課

1) 數據管理（引論）

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

2) 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。

2.1 簡介
2.2 數據治理基本活動
2.3 數據治理工具和技術
2.4 數據治理實施指南
2.5 數據治理關鍵指標
2.6 數據治理最佳實踐
2.7 總結

3) 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。

3.1 簡介
3.2 數據架構基本活動
3.3 數據架構工具和技術
3.4 數據架構實施指南
3.5 數據架構關鍵指標
3.6 數據架構最佳實踐
3.7 總結

4) 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。

4.1 簡介
4.2 數據模型基本活動
4.3 數據建模工具和技術
4.4 數據建模實施指南
4.5 數據模型關鍵指標
4.6 數據建模最佳實踐
4.7 總結

5) 數據存儲與操作

掌握數據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。

5.1 簡介
5.2 數據庫管理基本活動
5.3 數據庫工具和技術
5.4 數據庫實施指南
5.5 數據庫管理關鍵指標
5.6 數據庫管理最佳實踐
5.7 總結

6) 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。

6.1 簡介
6.2 數據安全基本活動
6.3 數據安全工具和技術
6.4 數據安全實施指南
6.5 數據安全關鍵指標
6.6 數據安全管理評價
6.7 數據安全最佳實踐
6.8 總結

7) 數據集成與互操作

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。

7.1 簡介
7.2 數據集成與互操作性基本活動
7.3 數據集成與互操作性工具和技術
7.4 數據集成與互操作性實施指南
7.5 數據集成與互操作性關鍵指標
7.6 數據集成與互操作性最佳實踐
7.7 總結

8) 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。

8.1 簡介
8.2 文檔和內容管理基本活動
8.3 內容管理工具和技術
8.4 內容管理實施指南
8.5 內容管理關鍵指標
8.6 內容管理最佳實踐
8.7 總結

9) 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。

9.1 簡介
9.2 參考數據和主數據基本活動
9.3 參考數據和主數據工具和技術
9.4 參考數據和主數據實施指南
9.5 參考數據和主數據關鍵指標
9.6 參考數據和主數據最佳實踐
9.7 總結

10) 數據倉庫與商務智能

掌握數據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。

10.1 簡介
10.2 數據倉庫與商務智能基本活動
10.3 數據倉庫與商務智能工具和技術
10.4 數據倉庫與商務智能實施指南
10.5 數據倉庫與商務智能關鍵指標
10.6 數據倉庫與商務智能最佳實踐
10.7 總結

11) 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。

11.1 簡介
11.2 元數據管理基本活動
11.3 元數據管理工具和技術
11.4 元數據實施指南
11.5 元數據管理關鍵指標
11.6 元數據最佳實踐
11.7 總結

12) 數據質量管理

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。

12.1 簡介
12.2 數據質量基本活動
12.3 數據質量工具和技術
12.4 數據質量實施指南
12.5 數據質量關鍵指標
12.6 數據質量最佳實踐
12.7 總結

13) 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。

13.1 簡介
13.2 大數據與數據科學基本活動
13.3 大數據與數據科學工具和技術
13.4 大數據與數據科學實施指南
13.5 大數據與數據科學關鍵指標
13.6 大數據與數據科學最佳實踐
13.7 總結

14) 數據管理成熟度評估

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。

14.1 簡介
142 數據管理能力成熟度基本活動
14.3 數據管理能力成熟度工具和技
14.4 數據管理能力成熟度實施指南
14.5 數據管理能力成熟度關鍵指標
14.6 數據管理能力成熟度最佳實踐
14.7 總結

15) 數據處理道德

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。

15.1 簡介
15.2 業務驅動因素
15.3 什么是數據道德
15.4 數據隱私背后的原則
15.5 數字化環境下的道德
15.6 不道德的數據處理和風險實踐
15.7 建立數據道德文化
15.8 數據道德與數據治理
15.9 總結

16) 數據管理組織與角色期望

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

17) 數據管理與組織變更管理

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

串講課

18) 圖表篇

圖標篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第1-14章中的重點圖表的回顧及其關系串講。

18.1 DAMA車輪圖（及1版和2版的對比）
18.2 DAMA六邊形圖
18.3 DAMA語境關系圖
18.4 艾肯金字塔圖
18.5 DAMA車輪圖演化版（及與原版關系）
18.6 數據治理運營架構
18.7 企業架構（及4個領域）
18.8 企業數據模型、模式、表示法及數據庫類型
18.9 云計算XaaS辨析
18.10 ACID、BASE和CAP
18.11 企業信息工廠和維度數據倉庫
18.12 概念性DW/BI與大數據架構
18.13 元數據架構
18.14 數據標準體系及數據質量維度
18.15 Lambda架構及其它圖表

19) 活動篇

活動篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2-15章中的語境關系圖中的“主要活動”，以及DMBOK2知識體系中的“主要活動”的梳理和串講。

19.1 數據處理道德的主要活動
19.2 數據治理的主要活動
19.3 數據架構的主要活動
19.4 數據建模與設計的主要活動
19.5 數據存儲與操作的主要活動
19.6 數據安全的主要活動
19.7 數據集成與互操作性的主要活動
19.8 文檔和內容管理的主要活動
19.9 參考數據和主數據的主要活動
19.10 數據倉庫與商務智能的主要活動
19.11 元數據管理的主要活動
19.12 數據質量管理的主要活動
19.13 大數據與數據科學的主要活動
19.14 數據管理成熟度評估的主要活動
19.15 以及DAMA-DMBOK第2版中其它主要活動

20) 成果篇

成果篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2-15章中的語境關系圖的活動的輸入和輸出，以及各章節的活動是如何由輸入和輸出成果進行打通的，并參考各章活動進行串講。

20.1 數據處理道德的主要輸入和輸出成果
20.2 數據治理的主要輸入和輸出成果
20.3 數據架構的主要輸入和輸出成果
20.4 數據建模與設計的主要輸入和輸出成果
20.5 數據存儲與操作的主要輸入和輸出成果
20.6 數據安全的主要輸入和輸出成果
20.7 數據集成與互操作性的主要輸入和輸出成果
20.8 文檔和內容管理的主要輸入和輸出成果
20.9 參考數據和主數據的主要輸入和輸出成果
20.10 數據倉庫與商務智能的主要輸入和輸出成果
20.11 元數據管理的主要輸入和輸出成果
20.12 數據質量管理的主要輸入和輸出成果
20.13 大數據與數據科學的主要輸入和輸出成果
20.14 數據管理成熟度評估的主要輸入和輸出成果

21) 工具篇

工具篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2-15章中的語境關系圖中的主要工具，并參考各章活動進行串講。

21.1 數據處理道德的主要工具
21.2 數據治理的主要工具
21.3 數據架構的主要工具
21.4 數據建模與設計的主要工具
21.5 數據存儲與操作的主要工具
21.6 數據安全的主要工具
21.7 數據集成與互操作性的主要工具
21.8 文檔和內容管理的主要工具
21.9 參考數據和主數據的主要工具
21.10 數據倉庫與商務智能的主要工具
21.11 元數據管理的主要工具
21.12 數據質量管理的主要工具
21.13 大數據與數據科學的主要工具
21.14 數據管理成熟度評估的主要工具

22) 方法篇

方法篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2-15章中的語境關系圖中的主要方法，并參考各章活動進行串講。

22.1 數據處理道德的主要方法
22.2 數據治理的主要方法
22.3 數據架構的主要方法
22.4 數據建模與設計的主要方法
22.5 數據存儲與操作的主要方法
22.6 數據安全的主要方法
22.7 數據集成與互操作性的主要方法
22.8 文檔和內容管理的主要方法
22.9 參考數據和主數據的主要方法
22.10 數據倉庫與商務智能的主要方法
22.11 元數據管理的主要方法
22.12 數據質量管理的主要方法
22.13 大數據與數據科學的主要方法
22.14 數據管理成熟度評估的主要方法

23) 指標篇

指標篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2-15章中的語境關系圖中的主要指標。

23.1 數據處理道德的主要指標
23.2 數據治理的主要指標
23.3 數據架構的主要指標
23.4 數據建模與設計的主要指標
23.5 數據存儲與操作的主要指標
23.6 數據安全的主要指標
23.7 數據集成與互操作性的主要指標
23.8 文檔和內容管理的主要指標
23.9 參考數據和主數據的主要指標
23.10 數據倉庫與商務智能的主要指標
23.11 元數據管理的主要指標
23.12 數據質量管理的主要指標
23.13 大數據與數據科學的主要指標
23.14 數據管理成熟度評估的主要指標

24) 治理篇

治理篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系第2章、第4-15章中的主要治理活動。

24.1 數據處理道德的主要治理工作
24.2 數據架構的主要治理工作
24.3 數據建模與設計的主要治理工作
24.4 數據存儲與操作的主要治理工作
24.5 數據安全的主要治理工作
24.6 數據集成與互操作性的主要治理工作
24.7 文檔和內容管理的主要治理工作
24.8 參考數據和主數據的主要治理工作
24.9 數據倉庫與商務智能的主要治理工作
24.10 元數據管理的主要治理工作
24.11 數據質量管理的主要治理工作
24.12 大數據與數據科學的主要治理工作
24.13 數據管理成熟度評估的主要治理工作

25) 綜合篇

綜合篇主要介紹DAMA-DMBOK2知識體系中的數據全生命周期管理以及常用的縮略語。

25.1 數據生命周期管理
25.2 數據治理與數據生命周期管理
25.3 數據安全與數據生命周期管理
25.4 元數據與數據生命周期管理
25.5 數據質量與數據生命周期管理
25.6 以及DMBOK2中的主要縮略語

26) 經驗篇

經驗篇主要介紹國內主要的典型的行業在大數據和數據治理方面的相關項目的建設過程，即DAMA-DMBOK2知識體系是如何指導數據項目建設和落地的。

26.1 CDO-首席數據官實戰
26.2 A證券-大數據平臺
26.3 B銀行-元數據管理平臺
26.4 C企業-數據治理平臺
26.5 D政府-數據資產管理
26.6 E工業-湖倉一體
26.7 F零售-數據中臺
26.8 以及大數據與Hadoop的知識擴充

27) 認證篇

認證篇主要介紹DAMA中國的CDGA（數據治理工程師）和CDGP（數據治理專家）認證相關內容，以及DAMA國際的CDMP（數據管理專業人士）認證相關內容，以指導學員順利完成認證考試。

27.1 DAMA中國CDGA認證介紹
27.2 DAMA中國CDGA認證介紹
27.3 DAMA國際CDMP認證介紹
27.4 數據治理專家的能力維度
27.5 數據治理專家的成長之路

實戰課

28） 實戰篇

CDO-首席數據官實戰

主要內容包括如下子主題：
1、大數據時代已經到來
2、高管層不是數據內行
3、開發組織的數據能力
4、關注組織的數據挑戰
5、創造成功的必要條件
6、首席數據官成功要素

A證券-大數據平臺

主要內容包括：項目背景、項目規劃、系統架構（Lambda架構）、實施路線圖、項目計劃和回顧總結等。

B銀行-元數據管理平臺

主要內容包括：項目背景、項目規劃、系統架構（集中式）、整體方案（Atlas組件）、交付過程和回顧總結等。

C企業-數據治理平臺

主要內容包括：公司治理架構、企業數據平臺、數據集中管控、數據治理平臺、業務功能設計、數據治理挑戰、以及數據治理“八步法”等。

D政府-數據資產管理

主要內容包括：項目背景、項目規劃（四大平臺）、系統架構、整體方案、交付過程（“六階段”）和回顧總結等。

E工業-湖倉一體

主要內容包括：項目背景（“五”+“十”）、項目規劃（三階段）、命名規則、整體方案（數據分區）、交付過程（四階段）、回顧總結、以及數據倉庫-數據湖-湖倉一體的演變過程等。

F零售-數據中臺

主要內容包括：基礎理論（方法論和通用架構）、需求分析、架構設計（總體架構、數據架構、技術架構）、標簽管理（指標拆解、關鍵指標、標簽映射、標簽寬表）、中臺運營（項目/運營）和回顧總結等，并補充了業務中臺和對前/中/后臺的解析。

大數據與Hadoop

主要內容包括：大數據的基本概念、大數據技術、以及大數據的實際標準Hadoop生態圈（基礎組件、存儲組件、采集組件、計算組件、開發組件、調度組件、安全組件、治理組件和管理組件等）。

如何構建高效的CDO辦公室

1、組織能力與CDO JD
2、CDO辦公室員工能力
3、員工思維和員工治理
4、CDO的最初100天
5、數據網格（DataMesh）