课程

课程介绍

本课程涉及国际行业标准 DAMA 知识体系(DMBoK)v2 中定义的所有信息管理学科。通过参加培训,学员将获得核心信息管理概念的坚实基础,并通过如何应用数据架构的真实例子来说明他们的实际应用。此外,本课程为任何希望获得 DAMA 数据治理专家(CDGP)行业专业认证的人士奠定了坚实的基础。

培训对象

商业智能和数据仓库开发人员和架构师、数据建模师、开发商、数据架构师、数据分析师、企业架构师、解决方案架构师、应用架构师、信息架构师、业务分析师、数据库管理员、项目/项目经理、资讯科技顾问、数据治理经理、数据质量经理、信息质量从业者。

课程收益

课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验,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,借鉴行业最佳实践,提升数据管理专业能力。

知识概要

-- 数据治理;
-- 数据架构;
-- 数据建模和设计;
-- 数据安全;
-- 参考数据和主数据管理;
-- 数据仓库和商务智能;
-- 元数据管理;
-- 数据质量管理。

课程大纲

模块

学习内容

第一天AM

数据治理

讨论数据治理的指导原则

了解数据治理的关键驱动因素

确定数据治理的主要组成部分

理解关键数据管理术语和定义

分析数据治理的关键指标

描述数据治理的关键输出

讨论数据治理中的基本角色职责和责任

确定数据治理的关键工具

应用数据治理的策略

评估数据治理理论

将理论应用于现实场景

数据架构

了解数据体系结构管理的关键驱动因素

确定数据架构的主要组成部分

分析数据架构的关键指标

描述数据架构的关键输出

讨论数据架构中的基本角色职责

确定数据架构中的关键工具

应用数据架构的策略

评估数据架构理论

将理论应用于现实场景

数据架构管理的治理

第一天PM

数据建模和设计

理解数据建模和设计中的关键术语和定义

讨论数据建模和设计的指导原则

确定数据建模和设计的主要组成部分

分析数据建模和设计的关键指标

描述数据建模和设计的关键输出

讨论数据建模和设计中的基本角色职责和责任

确定数据建模和设计中的关键工具

数据建模和设计的应用策略

评估数据建模和设计的理论

将数据建模和设计理论应用于现实场景

数据建模和设计中的治理

数据安全

了解数据安全管理的关键术语和定义

讨论数据安全管理的指导原则

了解数据安全管理的关键驱动因素

确定数据安全管理的主要组成部分

分析数据安全管理的关键指标

描述数据安全管理的关键输出

讨论数据安全管理中的重要角色职责

识别数据安全管理的关键工具

数据安全管理中应用策略

评估数据安全管理理论

将数据安全理论应用于现实场景

数据安全管理中的治理

第二天AM

参考数据和主数据管理

了解参考数据和主数据管理中的关键术语和定义

讨论参考数据和主数据管理的指导原则

了解参考数据和主数据管理的关键驱动因素

确定参考数据和主数据管理功能的主要组成部分

分析参考数据和主数据管理的关键指标

描述参考数据和主数据管理的关键输出

讨论参考数据和主数据管理中的基本职责和责任

确定参考数据和主数据管理的关键工具

应用参考数据和主数据管理的策略

评估参考数据和主数据管理理论

将参考数据和主数据管理理论应用于现实场景

主数据管理中的治理

数据仓库和商务智能

理解数据仓库和商务智能中的关键术语和定义

讨论数据仓库和商务智能的指导原则

了解数据仓库和商务智能的关键驱动因素

识别数据仓库和商务智能功能中的主要组件

分析数据仓库和商务智能的关键指标

描述数据仓库和商务智能的关键输出

讨论数据仓库和商务智能中的重要角色职责

识别数据仓库和商务智能的关键工具

应用数据仓库和商务智能管理中的策略

将数据仓库和商务智能理论应用于现实场景

数据仓库和商务智能中的治理

第二天PM

元数据管理

了解元数据管理的关键术语和定义

讨论元数据管理的指导原则

了解元数据管理的关键驱动因素

确定元数据管理功能的主要组成部分

分析元数据管理的关键指标

描述元数据管理的关键输出

讨论元数据管理中的基本角色职责

确定元数据管理的关键工具

应用元数据管理中的策略

将元数据管理理论应用于现实场景

元数据管理中的治理

数据质量管理

理解关键数据质量术语和定义

讨论数据质量的指导原则

了解数据质量的关键驱动因素

确定数据质量功能的主要组成部分

分析数据质量的关键指标

描述数据质量功能的关键输出

讨论数据质量职能的基本职责和责任

确定数据质量的关键工具

应用数据质量管理的策略

将数据质量理论应用于现实场景

数据质量管理中的治理

认证过程

报考条件:
1) 专科毕业后,从事IT相关工作5年以上者;
2) 本科毕业后,从事IT相关工作3年以上者;
3) 硕士学位获得后,从事IT相关工作1年以上者;
4) 博士学位获得者须先获得CDGA,才可以参加CDGP考试;
数据治理专家(简称 CDGP )认证考试满分为 100 分,75 分及格,且每部分成绩不得低于 40%(推广期期间,60 分及格)),笔试合格且提交的材料通过审查者,授予数据治理专家考试证书。CDGP的题型:单项选择题 :10题,每题1分,多项选择题 :15题,每题2分,混搭题,包过论述题:60分,其中论述题共5道。须先获得CDGA,才可以参加CDGP考试。

开班信息

暂无开班信息