DAMA數據治理專家CDGP

課程介紹：

本課程為《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》，全面深入講解了數據管理知識體系的專業(yè)基礎理論。課程中每一個知識點都由老師結合企業(yè)數據管理**實踐經驗，精心打造而成，力求讓學習者全面的掌握數據管理全面知識，是企業(yè)數字化轉型下培養(yǎng)和提升數據團隊能力，打造企業(yè)“CDO首席數據官”為核心團隊的必修基礎課程，是幫助數據管理從業(yè)人士，通過學習數據管理基礎理論，借鑒行業(yè)**實踐，提升數據管理專業(yè)能力。

為緊貼國內數據治理和數字化的發(fā)展趨勢，2020年10月起，國際數據管理協(xié)會中國分會（DAMA中國）對DAMA國際數據管理專業(yè)人員認證( CDMP )的考試語言、考試形式、考試內容、證書類型等進行了適當本地化重構。重構后認證考試分為：

數據治理工程師—CDGA

( Certified Data Governance Associate)

數據治理專家—CDGP

( Certified Data Governance Professional )

DAMA中國承擔認證****工作，并定期組織中文考試，對考試通過者由DAMA中國頒發(fā)認證證書。

中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP證書國際通用，行業(yè)認可，是數據管理領域最專業(yè)的職業(yè)認證之一。證書有效期為三年，獲得CDGA認證才能申請CDGP認證考試。

目標學員：

基層業(yè)務和數據人員

必須獲得CDGA認證或具有同等基礎的學員

課程目標：

掌握數據管理專業(yè)知識體系，熟練數據管理技能，幫助數據管理從業(yè)人士獲得企業(yè)數字化轉型戰(zhàn)略下的必備職業(yè)能力，深入開展項目實踐應用到實際的問題解決，形成企業(yè)所需的新數字經濟下核心職業(yè)競爭能力。

課程內容：（僅針對CDGP認證考試內容編排）

**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(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。

課時：

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

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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**實踐

5.7 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**實踐。

課時：

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**實踐

7.8 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**實踐。

課時：

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**實踐

10.7    總結

第十一章 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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**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**實踐。

課時：

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**實踐

15.7    總結