数据治理数据架构设计及数据标准化方法！！

Posted 2021-04-10 小Gu怪

什么是数据治理？

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

通过学习能解决工作中哪些问题？

数据不可知

大多数企业意识到了大数据的重要性，但并不清楚有没有能解决所面临的业务问题的关键数据，以及到哪里去寻找这些数据。

数据不可控

数据不真实、不准确、数据不透明、没有统一的数据标准，导致数据难以集成和统一；没有质量控制，导致数据质量参差不齐，难以被利用。

数据不可取

业务部门明确要求获取哪部分数据，也不能便捷、自助地拿到数据。并且数据需要很长的开发过程，如此漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。

数据不可联

信息化建设初期，架构不统一/开发语言不一致/数据库多样化，导致数据在内部形成了一个个的“信息孤岛”。数据缺乏有效的连接通道，不能互联互通，交换和共享困难。

报名之后能学习到什么？

• 学习国际数据管理理论趋势

• 学习国内数据资产管理政策及实施策略等内容

• 能准确度量企业所处数字化进程阶段

• 能明确企业当前阶段应具备的数据管理能力

• 学习构建完整的数据治理管理体系

• 学习构建完备的企业级数据模型

• 学习构建全面的数据标准管理体系

五大行业数据治理案例

金融

元数据管理

大数据标准

大数据质量

能源

大数据质量

大数据资产化

大数据交换与集成

政府

大数据标准

大数据交换与集成

大数据共享发布

电信

元数据管理

大数据质量

大数据资产化

大数据共享发布

制造

主数据管理

元数据管理

大数据质量

大数据交换与集成

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数据治理课程大纲

第一天上午 企业数据管理导论

1.DAMA 数据管理知识体系
2.DGI 数据治理
3.数据资产管理
4.CDO 首席数据官
5.数据师的职业生涯规划

第一天下午企业数据管理能力成熟度

1.DMM 简介、主要内容和评估
2.DCMM 简介、主要内容和评估
3.IBM 数据治理成熟度简介、主要内容和评估
4.数据监管法案及行业监管指引

第二天上午数据治理最佳实践

1.数据治理概述
2.数据治理体系
3.数据治理主要内容及最佳实践

第二天下午数据架构最佳实践

1.企业架构（EA）基本理论
2.企业架构最佳实践
3.数据架构概述
4.数据架构最佳实践
5.元数据管理及最佳实践

第三天上午数据标准最佳实践

1.数据标准定义规范
2.数据标准化最佳实践

第三天下午数据质量最佳实践

1.数据质量管理基础
2.数据质量工程实践
3.数据质量评估与改进
4.企业数据质量专项提升最佳实践

第四天学员交流、考核与返程

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