DAMA数据治理专 家CDGP培训学习目标：
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。
课程亮点：
师资：优秀讲师团队，丰富行业经验和企业培训经验
特色：小班培训，精品课程，面授+直播+录播，上课方式多样
培训：免费重听，0元试听
服务：提供全套复习视频及考前辅导视频
适用对象：
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
课程内容
第—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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z佳实践
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Z佳实践。
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Z佳实践
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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z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Z佳实践。
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Z佳实践
15.7 总结
关于我们
1998年创建于北大燕园，是国内Z早的IT高级技术培训企业之一，总部北京，在上海、广州、深圳、天津、武汉、成都、重庆、济南、西安、石家庄、杭州、长沙、郑州等城市设立直营分部，拥有华为、红帽、微软、PMI、VMwareOracle、Citrix等30余家国际知 名厂商授权资质，提供面授、直播和录播三种学习交付方式，拥有专职讲师及技术专 家40余人，签约讲师数千名，是国内知 名的泛IT教育培训集团!20余年来，公司不断更新并持续增加泛IT专业培训课程，为岗前学员、个人和企业客户打造终身学习课程体系，现有200多门课程，覆盖虚拟化、操作系统、网络、安全、数据库、IT管理、软件开发等细分领域，每年开设上千个面授及直播班次，培训近2万名专业人才!经过20余年的奋斗成长，已成为全国营收过亿的泛IT培训服务商。未来公司仍将致力于为个人和企业客户提供—流的终身学习服务，为产业发展培养数字化人才，以教育培训满足人们终身学习的需求!
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