|
|
|
|
|
|
|
|
全部课程 >大数据 |
|
数据治理与数据资产管理 |
9904 次浏览  62 次
|
|
|
| 时间地点：北京、上海、 深圳根据报名开班 |
| 课程费用：5700元/人 |
|
|
报线下课 |
|
|
| 企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册 |
|
 |
认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：
在线考试
能力分析，给出学习建议
合格者颁发证书，作为职业技能资格证明
|
 |
|
|
帮助业务人员和技术人员了解业内数据治理的理论框架体系以及数据资产包含哪些内容，如何管理数据资产。从业务的视角，通过企业数据治理实践和应用践案例分享，使业务部门相关人员如何更好的支持数据中心建设。从技术的视角，通过企业数据中心案例分享，讲解数据中心运营管控体系（组织、职责、制度、流程）、平台与工具（数据中心主要包含平台和工具），进行对标差距分析和讨论，解决数据部门的相关疑惑。通过该次培训，指导和推动数据中心及数据治理后续相关工作，以便更好的实现数据资产价值管理。 |
| 培训目标： |
模块一：数据资产管理与数据应用案例
1.数据治理与数据资产的理论框架体系；
2.企业数据应用场景案例分享（财务分析、客户服务、物资大数据、设备、工程域等）
3.企业数据治理实践案例分享（数据战略、数据架构、数据标准、核心主数据、数据质量、数据安全等）。
4.结合现有的数据治理及资产管理现状，进行讨论，找出差异点，便于后续指导后续治理工作。
模块二：企业数据中心案例（技术平台和运营管控体系）
1.数据架构演变及发展趋势；
2.数据中心的技术架构(功能架构、系统架构、安全架构等)。以一个完整的大型集团数据中心为例，讲解数据中心应该包含哪些技术平台和工具，这些平台和工具应该怎么去选型；
3.企业数据中心运营管控体系（组织机构、职责、制度、流程）介绍。常见数据理的组织架构和责权利分工；
4. 结合现有的数据中心相关的技术平台及工具和有的数据中心的组织机构、职责、制度、流程，进行讨论，找出差异点，指导后续后续平台建设和相关工作。
|
培训对象
信息技术中心及各成员单位相关业务人员。
- CIO企业首席信息官
- DO企业首席数据官
- 集团/成员数据管理专家/专家委员会专员
- 集团职能部门/业务部室信息化对接人员
- 成员单位各业务职能数据管理专员
- 数据管理团队及专兼职人员
|
| 学员基础：要求对数据管理基本知识有一定的了解，对数据中心管理及运维有一定的经验。 |
| 授课方式： 定制课程 + 案例讲解
+ 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练 |
| 培训内容：2天
|
模块一、数据资产与资产管理（1天）
主要面向业务人员和技术人员的课程，业务人员和技术人员参加。 |
| 数据治理与数据资产的理论框架体系 |
1) 数据治理概念及数据治理背景和价值数据治理相关基础概念辨析。
2) 国内数据治理相关框架
3) 数据管理成熟度模型（DCMM）。
4) 数据资产管理框架体系。
5) 国内数据治理-常见八种实践模式
6) 数据治理相关书籍及资料介绍。
|
| 企业数据应用场景案例分享 |
1、 财务分析案例；
2、 客户服务案例;
3、 设备域分析应用案例；
4、 物资大数据应用案例；
5、 项目域应用案例；
|
| 企业数据治理实践案例分享 |
1、
数据管理体系：信息标准化体系架构、组织管理管控、系统集成架构、运维架构体系。
2、 数据战略典型案例。
3、 数据标准（主数据和数据指标）的定义、示例、判断标准及识别，参考数据及示例；
4、 数据标准（主数据和数据指标）的四种管理模式介绍。
5、 主数据标准理重点领域及其示例。典型核心主数据（单位类、设备类、工程材料、物资类、HSE等）相关标准（数据模型、编码规则、分类规则、提报审核指南）详细案例介绍。
6、 数据指标体系建立方法及其示例（找指标、理指标、用指标、管指标）
7、 数据治理管理办法（主数据管理办法、数据指标管理办法。数据质量管理办法等）
8、 系统切换及贯标策略。主数据相关成果在不同业务系统三种贯标和转化策略。
9、 数据质量管理框架；主数据质量管理策略、体系和流程；数据质量管理体系、企业主数据质量管理相关要求。
10、 数据安全。数据脱敏等。
11、 数据治理实施方法步骤及策略、项目计划、项目团队组建、培训策略、风险及难点应对措施、知识转移等。
12、 数据五种应用场景介绍。
|
| 交流和讨论难 |
结合现有的数据资产管理进行讨论，找出相关差距，指导后续相关工作。
|
|
模块二、企业数据中心案例（技术平台和运营管控体系）（1天）
主要面向技术人员的课程，技术人员参加。 |
| 数据架构演变及发展趋势 |
1、数据架构架构的发展；
2、数据中心现状及发展趋势；
3、数据架构设计指导原则；数据架构设计实例；
|
| 企业数据资源中心案例 |
以一个完整的大型集团数据中心为例，讲解数据中心应该包含哪些技术平台和工具，这些平台和工具应该怎么去选型；
1、 数据资源中心技术架构（数据中心总体架构、功能架构、系统架构、安全架构等等）；
2、企业数据资源中心案例。
3、 主数据管理工具介绍：企业级主数据系统及部署架构、主数据管理平台常见功能功能架构、应用架构、集成架构、安全架构。
4、 数据指标（元数据）管理工具介绍。
5、 数据质量管理工具介绍；
6、 数据资源中心建设路经；
|
| 企业数据中心运营管控体系 |
企业数据中心运营管控体系（组织机构、职责、制度、流程）介绍。
1、组织机构。集团数据中心团队内部组织怎么建设和分工；集团数据中心与各成员单位怎么分工和协同，各自的职责和工作边界如何划分；
2、职责。总部与成员单位的职责
3、制度。数据中心相关制度
4、流程。数据管理流程（比如：主数据申请流程、主数据修改流程）和运维管理流程
5、考核：应用考核规范等管理制度。
|
交流和讨论
|
结合现有的数据中心的组织机构、职责、制度、流程，找出相关差距，指导后续相关工作。
结合现有的数据中心相关的技术平台及工具进行讨论，找出相关差距，便于后续指导后续平台建设。
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
9904 次浏览 62 次
|
| 其他人还看了课程 |
|
|
|
|
|
| 咨询目标
|
帮助客户设计、规划大数据架构
帮助客户建立大数据技术平台，
帮助客户建立大数据分析模型 |
| 咨询范围 |
大数据架构：数据结构模型，存储空间，数据分析模型
大数据技术平台：分布式存储与计算平台，采集工具，分析工具
大数据分析应用案例：分析模型，结果报告 |
| 咨询方式 |
调查分析客户当前的数据资源和使用情况。
为客户设计大数据架构
搭建大数据技术平台
建立大数据分析应用示例。 |
| 详情咨询：010-62670969， zhgx@uml.net.cn
|
|
|
|
| |
| |
| |
