分類

章節(jié)

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(zhàn)、數據戰(zhàn)略基本概念；掌握數據管理框架基本內容包括：戰(zhàn)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(zhàn)
1.7 數據戰(zhàn)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(huán)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(yè)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(huán)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(qū)、組織變革管理的八個階段、組織變革的可持續(xù)發(fā)展、組織持續(xù)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(qū)
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(xù)發(fā)展
17.6 數字化轉型下組織持續(xù)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(yè)架構（及4個領域）
18.8 企業(yè)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(yè)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(jié)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(yè)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(zhàn)
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(yè)-數據治理平臺
26.5 D政府-數據資產管理
26.6 E工業(yè)-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(yè)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(zhàn)課

28） 實戰(zhàn)篇

CDO-首席數據官實戰(zhàn)

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(fā)組織的數據能力
4、關注組織的數據挑戰(zhàn)
5、創(chuàng)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(guī)劃、系統(tǒng)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(guī)劃、系統(tǒng)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(yè)-數據治理平臺

主要內容包括：公司治理架構、企業(yè)數據平臺、數據集中管控、數據治理平臺、業(yè)務功能設計、數據治理挑戰(zhàn)、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(guī)劃（四大平臺）、系統(tǒng)架構、整體方案、交付過程（“六階段”）和回顧總結等。

E工業(yè)-湖倉一體

主要內容包括：項目背景（“五”+“十”）、項目規(guī)劃（三階段）、命名規(guī)則、整體方案（數據分區(qū)）、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(yè)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(tài)圈（基礎組件、存儲組件、采集組件、計算組件、開發(fā)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）