3分钟：一文看懂DAMA国内认证（CDGA/CDGP）

Posted 2023-04-09 数据治理圈

最近数据圈内火起来了一阵风，那就是DAMA认证，好多小伙伴都咨询我。想了想，就索性将国内体系的CDGA和CDGP的考试信息全部整理出来了，供大家了解参考哈~~

如果有考过的小伙伴也欢迎分享一下备考经验哈~~

关于DAMA

DAMA International（国际数据管理协会）成立于1988年，是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会，在世界范围内拥有40 多个分会，7500 余数据管理专业人士会员。多年致力于数据管理的研究、实践及相关知识体系的建设，在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验。先后出版的“DAMA 数据管理字典”和“DAMA数据管理的知识体系和指南”已成为从事数据管理工作的经典参考和指南，在全球范围内广受好评。在专业认证方面DAMA国际还开发了“数据管理专业人士认证” (Certified Data Management Professional - CDMP)。

国际版：数据管理专业人士认证 (CDMP)，由国际数据管理协会（DAMA国际）建立 ，是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。

中文版：为了便于国内广大数据从业者学习相关认证，DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证 (CDMP)的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为：数据治理工程师 (CDGA )和数据治理专家 (CDGP )，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。

*中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用，行业认可。

为什么要考取CDGA/CDGP/CDMP认证（含金量如何）？

目前，越来越多的企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容，也有很大一部分企业鼓励在职的数据治理人员去考取DAMA证书，从中可以看出企业对数据治理岗位的要求越来越高，越来越规范化，国内多个知名互联网企业更是高薪大量聘请数据治理岗位，静等有能力居之，当然有DAMA证书是一个莫大的优势。

DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划，彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义，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，促进开展工作实践应用及实际问题解决，形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。

对个人而言：

CDGA/CDGP/CDMP认证是目前全球唯一数据治理权威认证，是数据从业者的“敲门砖”、“专业能力认证”。

通过对数据治理方向实操技能的系统学习和掌握，从而实现理论+实践融会贯通，全面提高自己在日常工作中的实战水平。不仅为个人在数据治理方面取得的成就提供资质证明，也让数据人“持证上岗，先人一步”，使数据领域人才在未来激烈的市场竞争下占据“先机”；同时作为升职加薪的参考，更能获得更高的市场信誉和专业能力认可。

对企业而言：

CDGA/CDGP/CDMP 认证能够提高员工的数据管理素质和技能，帮助企业培养和提升数据团队的能力；拓展企业数字化转型的视野，帮助企业全面推动数字化转型；帮助企业充分有效地发挥数据的作用，促进公司整体数据管理能力提升，形成企业所需的新数字经济下的核心竞争能力。

DAMA数据管理专业人士认证，是数据从业者的“黄金证书”。

适合报考人群

所有大数据相关从业者，包括但不限于：

• 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；

• 业务部门数据专责；

• 计划从事数据管理领域的应届毕业生；

• 有数据管理领域行业经验的人员；

• 有数据管理知识体系学习需求的企业；

报考条件

符合在教育、工作经验和培训方面的以下相关要求，方可获得考试资格：

*需通过CDGA才能报考CDGP

考试范围及教材

以《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》为基础，并结合相关实践。

考试时间

每季度安排一次，每年3、6、9、10（在上海加考一次）、12月，共5次。

考试一般安排在周末下午

CDGA：14:00-15:40

CDGP：14:00-16:10

考试地点

北京、上海、广州、深圳等，考试地点根据考生报名情况确定。

（其他城市人数达到25人即可新增临时考点。往期新增考点：西安、成都、武汉、厦门、南京等。）

考试时长

数据治理工程师（CDGA）考试时间为100分钟，平均每道题且答题时间为1分钟。

数据治理专家（CDGP）考试时间为130分钟，单选题为10道每道1分，多选题为15题每道2分，杂项题60分，共5道。

考试题型

CDGA 单选题100题，60分及格

CDGP：第一类 单选题（10分，10道题）

             第二类 多选题（30分，15道题）

             第三类 论述题（60分，五/六大题）

考试合格标准

①认证考试满分为100分，60分及格，且每部分成绩不得低于40%。

②考试合格且提交的资料通过审查者，颁发数据治理工程师或数据治理专家证书。

③考试完成后，15个工作日内以邮件的方式公布考试成绩，后继续提供线上查询服务。

④自成绩公布之日起15个工作日内核查相关证件，制作证书，备案及颁发证书。

考试报名费

目前推广期认证费用减半，现价：CDGA ¥ 1000元/人，CDGP  ¥ 2000元/人。缴费成功后方可参加考试，未通过此次考试，费用不退还，可免费参加下一次认证考试。

报考流程

报名申请→资格审核→缴费约考→参与培训（可选）→参加考试→领取证书

（*CDGA/CDGP满分100分，60分及格，且每部分成绩不得低于40%，15个工作日内公布成绩）

证书样图

(CDGA证书-样图)

（CDGP证书-样图）

（CDMP证书-样图）

此外，DAMA证书已开通了区块链证书查询服务，能保障证书身份唯一、不可篡改、可溯源，实现基于区块链技术的证书存证确权、防伪鉴真。

考试大纲

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

1.9 DAMA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 数据集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

最后

推荐两种学习模式，各位小伙伴视自身情况进行选择：

1、自学成才。建议熟读教材+刷题。适合学习能力强的伙伴，但切记：一定要给自己制定学习计划！！！免得拖延症

2、报培训课跟班学。跟着老师进度学，一般老师都会给大家讲考试重点知识点，比较省时省力。适合想系统学习的小伙伴，或者企业组织团体培训。

以上，就是DAMA认证考试的全部信息，如果还有不清楚的地方，大家可在评论区留言或私信我，进一步咨询了解哈~~

想报名的小伙伴，加我微信，我会建立备考交流群，拉你入群交流学习、认识新朋友哈~

最后，欢迎考过的小伙伴在评论区集合，给大家分享一下备考经验哈~~期待的搓手手~~

花呗上征信，一文看懂征信所有问题

阅读本文大概需要 2.1 分钟。

这两天大家都在讨论花呗要全面接入央行征信系统的消息，我觉得这种在未来会是常态。

随着整个监管体系的完善，所有借贷产品上征信也只是时间问题。

提到征信，我们并不陌生，但还是有人对此不重视。

因为很多人觉得跟自己关系不大，特别是学生以及刚毕业的年轻人，还有一些没办理过借贷、申请银行信用卡等等的人，对此多是一副「与我无瓜」的态度。

这样不好，征信跟绝大部分人都息息相关。

特别是现在花呗也要上征信，那这个群体可就大了。也许你没用信用卡，但你大概率用过花呗。据我所知，大多数学生都有使用花呗。

所以，花呗都开始上征信了，你还能对征信这个事情表示无所谓吗？

不过，提及征信，很多人只是知道但不了解，关于征信的一些问题也多是迷迷糊糊，这里就给大家整理回答一下。

也许不是最全面的，但一定是最通俗易懂的。

1、

什么是征信？为什么需要征信？

征信分为个人征信和企业征信。企业的其实很麻烦，对于大多数人而言也不用太关心，大家顾好自己的个人征信问题就行。

重点说下个人征信的问题。

如果您向银行借钱办信用卡，那么银行就需要清楚了解你是谁，需要判断你什么时候能按时还钱，还需要知道你有没有借贷记录，特别是有无不诚信的记录等等。

在征信出现之前，如果你管银行借钱，那你需要提供一系列的证明材料。诸如单位证明、工资证明等等，与此同时，银行的信贷员也要打电话到你的单位确定你的情况等等。

然后才能确定是否要借贷于你，是否要让你申请信用卡等等，在这过程里，会花费很多时间，小到几星期，大到几个月都有可能。别提多麻烦了，去办过一些事务流程的就知道，一天跑几躺是常态。

在这样情况下，开始有了征信。他们把各自掌握的关于你的信用信息交给一个专门的机构汇总，由这个机构给你建立一个信用档案（即个人信用报告），再提供给各银行使用。

这种各银行之间通过第三方机构共享信用信息的活动就是征信。

有了征信机构的介入，有了信用报告，那么当你再向银行借钱的时候，你需要给出的证明资料就相对少了，银行想了解你的信用状况的方式变简单了。

在银行征得你同意后，查看你的信用报告。再花点时间重点核实一些问题，你就能很快得知是否能获得银行给你的借款了。

可见，征信的出现，节省彼此时间，高效办事。

2、

个人信用报告是哪个机构提供的？

中国人民银行征信中心。它是人民银行的直属事业单位，负责个人信用信息基础数据库的日常运营和管理，提供个人信用报告及相关服务。

人民银行征信中心作为第三方机构，只是如实提供你的信用报告，而决定你能否获取贷款这类服务的，是银行等信贷机构。

那么，银行是否给你贷款，主要考虑哪些方面的因素呢？

01、看借款人的基本情况。比如你的工作情况，居住位置以及你的财务状况等等。

02、看借款人的信用状况。比如你目前的负债水平，过往的信用历史等等。

03、看银行的信贷政策。比如有的银行愿意给学生放贷，有的不愿意。

主要是上述几个方面，你的征信情况大多体现在前两点，所以你的信用报告只是帮助银行作出信贷决定的参考之一，并非唯一的依据。

更确切的说，你的信用报告就是一种社会的通行证，想要走得顺畅，那就多加重视你的信用报告，多注意征信问题。

3、

征信有什么好处？

说了这么久征信，那么征信对我们有什么好处呢？

首先是节省时间，跟银行对接借贷业务的时候，不需要浪费太多时间在审核各种资料上。

其次是反应自己的真实情况。正所谓好借好还，再借不难。

如果你的信用报告反应自己是个按时还款的人，那么银行也愿意给你贷款，甚至还会给你一些优惠。

这个道理其实很简单，谁都喜欢恪守信用，能够建立长期合作的人。

大家应该都听过类似的故事，比如你年轻的时候不学英语，等到后面有个很好机会，但你因为英语不过关被卡住，于是失去了一个绝佳的工作机会。

信用也是一样的。你现在不重视自己个人信用，等到以后需要的时候，你哭都没地方哭。要有长远的眼光，不要局限于眼前。

除此之外，还有一个好处是获得公平的信贷机会。

前面说了，你的征信报告都是基于事实登记，不存在其他主观的判断。换句话说，你的贷款申请等业务不会受到信贷员的主观感受、个人情绪等因素影响。

4、

一次失信，信用污点是否会跟随一辈子？

人生总有不小心的时刻，有时候并非完全主观意愿要去失信，而是有可能存在一些外在因素导致我们不小心失信。

这时候，有人会担心自己的这次失信会跟随自己一辈子了呢？

这个问题要客观看待，一次失信，可能对你短期内的信用活动产生影响，但是从长期来看，商业银行还是会综合你各方面的情况进行考量，然后做出理性判断的。

当然，还是建议大家不要出现这种失信的情况。

5、

如何能拥有一份「好看」的征信报告呢？

这里不是让你造假，这种也不可能让你造假。

一份「好看」的征信报告，其实是正常的征信报告。

什么是正常的征信报告呢？

01、非白户。所谓的白户，是指你啥都没有的，征信报告上一片空白。

但这种情况，银行不大愿意给你贷款，因为不知道你过往的信用记录，不好作出判断。

我看到有人说，因为自己是白户，所以银行连十万块也不愿意借给对方。

有信用报告的，都是办理过贷款、信用卡、担保业务这一块的人。

02、拥有良好的个人信用记录

最简单的方法就是与银行发生借贷关系，比如向银行办理一张信用卡或一笔贷款。

必须要说的一点是，不从银行借钱不等于信用就好。因为没有历史信用记录，银行就失去了一个判断您信用状况的便捷方式。

所以，这个办法也就解决了前面白户的问题。

03、按时缴纳，不拖不欠，定期检查。

如果有拖欠的款项，请尽快付清，否则，逾期还款等情况就会如实反映在你的信用报告里面。

定期关注自己的信用记录，可以及时发现和解决信用报告中的可能出现的错误信息。

不要让上述的失误对自己之后的信用活动造成不利影响。

04、未使用的信用卡要及时注销，不要频繁申请信用卡，不碰乱七八糟的网贷等等。

6、

征信会侵犯个人隐私吗？

不会。

中国人民银行征信中心会采取了相应的措施来确保用户的隐私安全。

有人可能还会关心，那就是除了自己外，还有谁能看到自己的信用报告？

商业银行在审查你的信贷申请时，可以看你的信用报告，但必须经过你的书面授权。

再有，如果你已经是某家商业银行的借款客户，或持有它的信用卡，这家商业银行也可以看你的信用报告，但不需要经过你书面授权。

不过，你自己是个人隐私最好的保护者，所以，你平时也要多注意自己的隐私问题。

7、

如何查看自己的信用报告？

带身份证去当地的人民银行当地征信中心，也可以去往当地部分商业银行可以打征信的地方，下面这个网址可以查询到离你最近的网点：http://www.pbccrc.org.cn/zxzx/lxfs/lxfs.shtml

也可以电脑、手机上查询。登录中国人民银行征信中心官网查询，不过，需要注意的是，手机端查询的是简版征信。建议还是去银行查询比较妥当。

最后，查询个人信用报告是征信中心给您提供的一种服务，一年可以免费查询 2 次，不用白不用。定期查一下，没太多坏处，并非让你天天查，因为太过于频繁查询也不是好事，避免让人误会你经常要借钱之类的。

凡事过犹不及，适可而止。

最最后，自古讲究以信为本，有好的诚信，才能走遍天下。每个人务必要重视自己的个人信用，以后要查看个人征信的需求场景只会越来越多。

对了，今晚有个直播，是跟曹大还有读书会书友们连麦的环节，建议围观，点击预约，今晚 20:00 不见不散！

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