已认证
DAMA国际数据管理专业人士认证 CDMP培训班（西安，7月17-20日）
【举办单位】北京曼顿培训网 www.mdpxb.com
【咨询电话】4006820825 010-56133998 13810210257
【培训日期】
西安，2021年7月17-20日；上海，2021年10月22-25日
广州，2021年12月23-26日；广州，2022年1月20-23日
【培训地点】西安、上海、广州
【培训对象】
企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；
数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
企业数据管理专家/专家委员会专员;
数据管理团队及专兼职人员;
业务部门信息化领导/经理/专员；
IT 部门总监/经理；
IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。
【课程背景】
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。
【课程收益】
通过学习本课程，您将获得如下收益：
掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；
对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；
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。
【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；
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。
【课程大纲】
第一章
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
1.9DAMA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、数据治理最佳实践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 数据治理最佳实践
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、数据架构最佳实践。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 数据架构最佳实践
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、数据建模最佳实践。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数据建模最佳实践
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、数据库管理最佳实践。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 数据库管理最佳实践
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、数据治理最佳实践。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 数据安全最佳实践
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最佳实践。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最佳实践
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、内容管理最佳实践。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 内容管理最佳实践
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、参考数据和主数据最佳实践。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 参考数据和主数据最佳实践
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、数据仓库与商务最佳实践。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最佳实践
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、元数据最佳实践。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 元数据最佳实践
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、数据质量最佳实践。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 数据质量最佳实践
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、大数据与数据科学最佳实践。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大数据与数据科学最佳实践
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最佳实践。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最佳实践
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、数据管理组织最佳实践。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最佳实践
17.8 总结
学员交流、考核与返程
【讲师介绍】
王老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。（TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3）数据治理及数据标准化专家，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。
蔡老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监，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专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。
郑博士,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。DAMA中国理事会员，工学博士学位， 清华大学未来科技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指定教材，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,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。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，全面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。主持参与了国家开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、国家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。
【费用及报名】
1、费用：培训费9800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鲍老师
3、报名流程：电话登记--填写报名表--发出培训确认函
4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网：www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)
