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基于模型的数据治理与数据中台建设
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俎老师
火龙果软件工程创始人
 
地点时间:北京 4月25-26日、上海、深圳根据报名开班
课程费用:5700元/人
报公开课  
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


    很多企业希望通过数据治理实现企业数字化赋能:通过数据治理对已有的数据资产进行梳理,优化数据的质量,通过数据中台提供数据服务,对当前的业务提供更好的支持。数据治理面对很多数据,首要的工作就是清晰的描述已有的数据及其相关的业务和系统。数据模型、业务模型、系统模型无疑是数据治理的重要支持。本课程关注数据治理中要建立的模型,相关的建模标准,以及如何使用模型对数进行问题诊断,架构设计和平台落地。课程将通过案例研讨的形式,与学员一起探讨数据治理模型的有效应用方法。
    培训特色 :
  • 资深专家授课、互动式案例教学、实战模拟项目运作
  • 通过实践演练掌握数据治理的建模技术
  • 理论与实践相结合,注重案例的讲解
  • 贯穿案例讲解,学员边做边学,具体、深刻。
  • 咨询学员提出的案例,指导分析、设计。
  • 培训目标:
    本课程结束后,学员应能够:
  • 理解为什么基于模型进行数据治理
  • 学习基于模型的数据治理有什么
  • 数据治理需要的建模环境
  • 数据治理:数据现状调查与建模
  • 数据治理:业务建模
  • 数据治理:数据建模
  • 数据治理:系统建模
  • 数据管理成熟度评估
  • 数据架构设计与建模
  • 数据管理制度的建模
  • 数据中台设计
  • 数据治理实现规划
  • 培训对象:系统工程师、需求调研人员、开发工程师、技术解决方案人员
    学员基础:具有数据分析或者数据管理的工作经验
    授课方式:讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑
    培训内容:2天
    主题 课程安排
    数据治理概览 数据治理的目标
    数据治理的顶层架构
    数据治理的核心内容
    DAMA 数据治理工程体系参考:
    •  数据架构管理
    •  数据开发
    •  数据操作管理
    •  数据安全管理
    •  主数据和参考数据管理
    •  数据仓库和商业智能管理
    •  文档和内容管理
    •  元数据管理
    •  数据质量管理
    数据治理目前面临的挑战
    数据治理的发展趋势
    基于模型的数据治理概览 为什么基于模型进行数据治理
    数据治理需要哪些模型:
    •  业务模型:数据的业务应用视图
    •  数据模型:业务数据、主数据、基础数据、元数据
    •  系统模型:存储数据和交互数据流
    基于模型的数据治理的工作流程:
    •  数据、相关业务和系统现状调查
    •  数据、业务和系统现状建模
    •  数据问题诊断
    •  数据治理架构设计
    •  建立数据管理制度
    •  数据平台设计
    数据治理实现规划
    数据治理需要的建模环境 搭建企业级的模型库 Model Center :
    •  模型库结构创建
    •  模型库用户账号与权限配置
    •  模型库多人访问安全策略配置
    建模工具 EA :
    •  业务建模
    •  数据建模
    •  系统建模
    •  模型跟踪
    模型发布工具 web EA :
    •  基于模型的发布与模型的浏览
    •  基于模型的数据管理
    •  基于模型的数据质量评价
    •  基于模型的变更管理
    模型管理平台 iSpace :
    •  数据治理建模指南
    •  数据模型库管理
    •  模型的团队协作
    模型关联分析与跟踪
    数据治理:数据现状调查与建模 数据现状调查的内容有哪些
    数据现状调查的方法
    如何数据调查阶段要建立的模型
    •  业务模型
    •  数据模型
    •  系统模型
    基于模型的数据问题诊断方法
    数据治理:业务建模 业务建模的数据治理视角
    业务建模关注哪些内容:业务数据地图
    业务数据地图的内容和形式
    如何进行数据视角的业务建模
    如何从业务模型中提炼业务数据地图
    建立业务数据溯源视图
    数据治理:数据建模 数据建模的数据治理视角
    数据建模关注的内容:数据地图
    数据地图的不同层次建模
    •  业务数据建模
    •  主数据建模
    •  基础数据建模
    •  数据元模型
    建立各种数据的溯源视图
    数据治理:系统建模 系统建模的数据治理视角
    系统建模关注的内容:系统的数据地图
    系统数据地图的建模方法
    用户建模与功能建模
    系统与接口建模
    系统之间的数据流建模
    建立系统数据流的溯源视图
    数据管理成熟度评估 参考数据管理成熟度评估模型
    建立数据管理工作模型
    定义成熟度评价指标
    对数据管理工作能力进行评价
    输出数据管理成熟度能力报告
    数据架构设计与建模 什么是数据架构
    数据架构有哪些视图
    如何建立数据架构的元模型
    如何设计数据架构的用户视图
    如何设计数据架构的逻辑视图
    如何设计数据架构实现视图
    数据管理制度的建模 存在哪些数据管理制度
    这些数据管理制度都管理什么
    数据管理制度的落地点
    利用数据地图建立数据质量管理制度
    利用数据地图建立数据变更管理制度
    利用数据地图建立数据安全管理制度
    数据中台设计 什么是数据中台
    数据中台与数据平台的区别
    数据中台和数据应用的边界划分
    数据中台如何实现对数据应用的支持
    如何基于数据架构建立数据中台
    把数据管理制度落地到数据中台
    数据中台的建设与应用示范
    数据治理实现规划 定义数据治理的实施目标
    数据治理阶段划分与里程碑定义
    第一阶段:数据支持
    第二阶段:数据服务
    第三阶段:数据主导
    数据治理实现的交付物与验证
    数据治理的实施跟踪管理
    实现中的数据架构、数据制度的变更管理
       
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    定制内训



    咨询服务:数据库设计与性能优化
    咨询目标 对客户的数据库进行性能评价,设计优化,管理优化
    咨询范围 数据库性能评价,数据库结构优化,数据访问SQL优化。
    咨询方式 现有数据库调查,问题诊断,性能评价。
    对数据库进行逻辑结构优化,对数据库进行访问SQL优化。
    建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。
    成功案例 建设银行,中国农业银行,中国工商银行,中航信
    详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn
    课程计划
    需求分析师能力培养 7-10 [北京]
    基于 UML 和EA进行分析设计 7-22 [北京]
    知识图谱建模与应用 7-19 [北京]
    用户体验、易用性测试与评估 8-18 [北京]
    软件开发过程中的项目管理 8-25 [北京]
    微服务开发原理与实战 8-25 [北京]