DAMA数据治理专家CDGP

课程介绍：

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。

为紧贴国内数据治理和数字化的发展趋势，2020年10月起，国际数据管理协会中国分会（DAMA中国）对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为：

数据治理工程师—CDGA

( Certified Data Governance Associate)

数据治理专家—CDGP

( Certified Data Governance Professional )

DAMA中国承担认证****工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。

中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用，行业认可，是数据管理领域最专业的职业认证之一。证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。

目标学员：

基层业务和数据人员

必须获得CDGA认证或具有同等基础的学员

课程目标：

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。

课程内容：（仅针对CDGP认证考试内容编排）

**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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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。

课时：

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