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DAMA数据管理专业人士认证CDMP

DAMA数据管理专业人士认证CDMP

DAMA数据管理专业人士认证 CDMP培训班
课程级别中级 培训周期一周以内
培训时间全日制
咨询电话 400-656-1390
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DAMA数据管理专业人士认证CDMP
课程说明
课程级别 中级
培训周期 一周以内
上课时间 全日制
上课地址 北京市丰台夏家胡同育芳园东里三号楼B座
课程简介

DAMA数据管理专业人士国际认证


CDMP培训班


DAMA数据管理专业人士认证CDMP

一、培训背景

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 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 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 佳实践,提升数据管理专业能力。


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二、培训收益 

通过学习本课程,您将获得如下收益:

l 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容;  

l 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解;  

l 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。


DAMA数据管理专业人士认证CDMP

三、培训对象

Ø 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导;

Ø 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员;

Ø 企业数据管理/委员会专员;

Ø 数据管理团队及专兼 职人员;

Ø 业务部门信息化领导/经理/专员;

Ø IT 部门总监/经理;


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四、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。


章节模块培训内容
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、数据治理佳实践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   数据治理佳实践
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、数据架构佳实践。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   数据架构佳实践
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、数据建模佳实践。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 数据建模佳实践
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、数据库管理佳实践。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   数据库管理佳实践
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、数据治理佳实践。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   数据安全佳实践

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佳实践。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佳实践
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、内容管理佳实践。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   内容管理佳实践
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、参考数据和主数据佳实践。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  参考数据和主数据佳实践
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、数据仓库与商务佳实践。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佳实践
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、元数据佳实践。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  元数据佳实践
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、数据质量佳实践。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  数据质量佳实践
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、大数据与数据科学佳实践。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 大数据与数据科学佳实践
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佳实践。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佳实践
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、数据管理组织佳实践。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佳实践
17.8  总结

 

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五、授课老师

王老师  (TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、信息系统项目管理师、ITIL V3)数据治理及数据标准化,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

常老师  北京大学会计学博士,CDA数据科学研究院名誉院长,中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员理事兼智库副主任、中国大数据产业生态联盟委员会委员,腾讯云有价值(TVP)。具有20年数据规划、数据治理、智能算法在金融、互联网、电信、汽车行业的落地经验。协助企业逐步积累数据资产,运用数据智能工具优化业务流程,取得数字化竞争优势。代表客户有人民银行、开发银行、中国建设银行、中国移动、中国银行、中国民生银行。曾任毕马威咨询大数据总监、中银消费金融数据部经理、百度大数据数据产品经理。兼任人民大学、对外经贸、北京语言大学硕士校外导师,建设银行反洗钱和数据资产管理外部。著有《金融商业数据分析》、《金融商业算法建模》、《Python 数据科学:技术详解与商业实践》、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹:数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。

蔡老师  某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司项目总监,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委员会,中国数据标准化及治理大会组委会评为“ 中国数据标准化及治理” 。工信部认证的大数据处理工程师、工商管理硕士,具有有20年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验,前10年主要从事物资采购变革与管理、PLM、ERP、MES等领域咨询服务。近10年专注主数据标准化及数据中心、数据架构、企业架构、智能工厂等咨询和技术管理工作。

郑博士  DAMA中国理事会员,工学博士学位, 未来科技EMBA 在读,2012年毕业回国创办恩核(北京)信息技术有限公司。致力于数据架构、数据建模及数据治理技术方面的研究与实践,曾出版《海量数据库解决方案1》,《区块链开发与实例》,后者被清华计算机学院列为教材,参与翻译《数据管理知识体系-DMBOK2.0》,组织翻译《区块链重构游戏规则》

王老师  现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理,国际信息和数据质量协会(IAIDQ)会员,ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证(CDMP)、数据治理专业认证(DGP)、信息质量专业认证(IQCP)三项国际认证。2010年加入普元,主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验,曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察,并对企业信息化平台建设,企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。


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六、培训费用

线下面授培训费:详细咨询老师(含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐、在线题库以及录播视频回放一年)食宿可统一安排,费用自理。

网络直播培训费:详细咨询老师(含培训费、平台费、资料费、在线题库以及直播视频回放一年)。




课程内容以实际授课为准
  • 软件开发
  • 软件测试
  • 数据库
  • Web前端
  • 大数据
  • 人工智能
  • 零基础
  • 有HTML基础
  • 有PHP基础
  • 有C语言基础
  • 有JAVA基础
  • 其他计算机语言基础
  • 周末班
  • 全日制白班
  • 随到随学
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