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数据管理专业人士认证CDMP培训班(北京,7月23-27日)

【举办单位】北京曼顿培训网 www.mdpxb.com    

【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257

【培训日期】

北京,2020年7月23-27日;广州,2020年9月24-28日

上海,2020年10月22-26日;深圳,2020年12月17-21日

【培训地点】北京、广州、上海、深圳

【培训对象】

企业 CIO、CDO 等信息化相关的高层领导;

数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员;

企业数据管理专家/专家委员会专员;

数据管理团队及专兼职人员;

业务部门信息化领导/经理/专员;

IT 部门总监/经理;

IT 项目管理办公室(PMO)总监/经理/数据管理专员/技术经理。


【课程背景】

随着国民经济的不断发展,企业的发展也面临越来越多的挑战,利用数据资产的价值为企业发展模式提供创新和服务质量提升,以及利用数据支撑企业经营管理面临的重要问题。

本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》,全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理**实践经验,精心打造而成,力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识,是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力,打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程,是帮助数据管理从业人士,通过学习数据管理基础理论,借鉴行业**实践,提升数据管理专业能力。

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。

我们一直致力于与基层业务和数据人员一起探索落地见效的价值实践之路。我们诚挚邀请参加本课培训,与行业专家交流经验、**洞察。


【课程收益】

通过学习本课程,您将获得如下收益:

掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容;  

对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解;  

系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力,及数据管理解决方案设计、执行能力。


【培训特色】

1.理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行;

2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;

3.通过全面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式。


【课程大纲】

**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。 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

1.9 DAMA与DMBOK

1.10 总结

第二章

数据道德 了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。 2.1 简介

2.2 业务驱动因素

2.3 什么是数据道德

2.4 数据隐私背后的原则

2.5 数字化环境下的道德

2.6 不道德的数据处理和风险实践

2.7 建立数据道德文化

2.8 数据道德与数据治理

2.9 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 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。 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。 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

第六章 

数据存储与操作

掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理**实践。 6.1简介

6.2数据库管理基本活动

6.3数据库工具和技术

6.4数据库实施指南

6.5数据库管理关键指标

6.6数据库管理**实践

6.7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。 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

第八章 

数据集成与互操作性

掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性**实践。 8.1简介

8.2数据成与互操作性基本活动

8.3数据集成与互操作性工具和技术

8.4数据集成与互操作性实施指南

8.5数据集成与互操作性关键指标

8.6数据集成与互操作性**实践

8.7总结

第九章 

文档和内容管理 掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理**实践。 9.1简介

9.2文档和内容管理基本活动

9.3内容管理工具和技术

9.4内容管理实施指南

9.5内容管理关键指标

9.6内容管理**实践

9.7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。 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。 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。 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。 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。 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。 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

第十六章 数据管理组织及角色

掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织**实践。 16.1简介

16.2数据管理组织模式

16.3数据管理成功关键要素

16.4建立数据管理组织

16.5数据管理组织与其他组织间关系

16.6数据管理组织中的角色

16.7总结

第十七章 数字化转型下组织变革管理

掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。 17.1简介

17.2数字化转型下的组织变革管理原则

17.3数字化转型下组织变革管理的八个误区

17.4数字化转型下组织变革管理的八个阶段

17.5数字化转型下组织变革的可持续发展

17.6数字化转型下组织持续获得数据管理价值

17.7数字化转型组织数据管理文化**实践

17.8总结

学员交流、考核与返程


【讲师介绍】

   王老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。(TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL4)数据治理及数据标准化专家,信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目,长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。


   蔡老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监,数据业务部负责人。同时也是中国电子工业标准化技术协会会员、企业信息标准化委员会常委委员、eCl@ss协会会员(国际产品分类标准化组织)、北京市大数据及其应用专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。


   郑老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师2011年毕业于韩国国立釜庆大学信息工学系获得工学博士。毕业后曾担任韩国(株)EN-CORE中国区域业务总监兼技术总监。《海量数据库解决方案》的译者。海量数据库解决方案2》及《数据架构师教科书》正在准备中。参与过大量关于数据架构、数据建模、数据治理、系统性能优化等方面的项目,长期致力于数据架构及数据治理技术方面的研究和实践。因公司专业的技术优势及成立以来的出色表现,2013年被评为北京市朝阳区“凤凰计划”海外高层次人才。荣获2015年中国大数据领域领军人物奖,由国家信息公共服务平台及国家软件公共公共服务平台颁发。


【费用及报名】

1、费用:培训费9800元(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。

2、报名咨询:4006820825  010-56133998  56028090  13810210257   鲍老师

3、报名流程:电话登记--填写报名表--发出培训确认函

4、备注:如课程已过期,请访问我们的网站,查询最新课程

5、详细资料请访问北京曼顿培训网:www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课,欢迎报名学习)


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