数据管理素养——基于DAMA框架的数据管理基础
知识小课

数据管理素养——基于DAMA框架的数据管理基础

  • 数据库

掌握数据管理的理论与实践

数据管理素养——基于DAMA框架的数据管理基础
¥318
本课程包括
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  • 结业证书
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你将收获
  • 如何定义“数据”?
  • 数据管理有哪些关键的概念和问题?
  • “数据治理”与“数据管理”有何不同?
  • 应当如何制定数据管理的制度框架?
  • 如何让数据更好的驱动业务和管理的发展?

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课程介绍

在数字化时代,数据管理已从IT管理分离出来,成为一个类似于法律、财务等独立的学科。具备基本的数据管理素养,有助于更好的发挥数据价值,也成为数字人应该基本的基本素养之一。同时,随着“数据二十条”的颁布,数据作为新型生产要素,已成为数字化、网络化、智能化的基础,深度影响和改变了各类金融业务与管理模式。对“数据”这一重要生产要素的有效使用和管理是未来的发展方向。

本课程体系由DAMA(国际数据管理协会)的资深专家结合国内实践经验开发,一共包括约5小时学习内容,知识点包括数据管理、数据治理、数据架构、数据建模、数据集成和互操作、元数据、数据质量以及数据要素,帮助学员全面学习“数据管理”这一细分领域下的基本概念、理论框架、应用案例与最佳实践。

通过本课程的学习,学员将可以了解到:

·如何定义“数据”?

·数据管理有哪些关键的概念和问题?

·“数据治理”与“数据管理”有何不同?

·应当如何制定数据管理的制度框架?

·如何让数据更好的驱动业务和管理的发展?

……等等多方面内容。

适合人群
  • 专职负责数据管理与数据治理工作的员工
  • 经常与数据打交道的业务部门人员
  • 希望让自己快速对“数据管理”有一定概念的人员
  • 准备从事数据管理工作或希望考取CDMP证书的人士
讲师介绍
源自二十年行业专家交流
擅长领域:
  • 金融
天弈课程中心依托天弈全球专家研讨(Tianyi Global Expert Seminars, TGES)专家交流平台成立,该平台由陈忠阳教授于2002年发起,历时近20余年,2005年举办首届中国金融风险经理论坛。二十年来,累计邀请了3500多位国内外资深专家演讲,35000多位业界人士参会讨论,已成为特色突出、国内领先的金融行业专业人士交流平台。
DAMA中国理事
擅长领域:
  • 数据驱动营销
  • 数据思维
  • 数据采集与处理
  • 数据分析与数据决策
  • 商业分析
  • 金融
《DAMA-DMBOK》主译者,国际数据管理高级研究院研究员、联合发起人,机械工业出版社专家委员会委员,全球数据要素50人论坛专家,上海市海促会浦江学术委员会高级研究员,中山大学信息管理学院校外行业导师。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
第一章 数据管理
共5节 | 40分钟
  • 1.1 前言:什么是数据(管理)素养
    3分钟
  • 1.2 数据管理的基本概念
    15分钟
  • 1.3 DAMA数据管理框架介绍
    5分钟
  • 1.4 数据管理原则与挑战
    12分钟
  • 1.5 DMBOK金字塔(Aiken)介绍
    6分钟
第二章 数据治理
共5节 | 46分钟
  • 2.1 数据治理相关基本概念
    12分钟
  • 2.2 数据治理项目涉及的范畴
    9分钟
  • 2.3 数据治理组织:人是数据管理过程中的决定因素
    9分钟
  • 2.4 可持续的数据治理、数据治理的原则
    9分钟
  • 2.5 辨析:数据治理与数据管理
    7分钟
第三章 数据架构
共4节 | 39分钟
  • 3.1 架构的相关基本概念
    9分钟
  • 3.2 企业数据架构
    14分钟
  • 3.3 辨析:狭义的数据架构和广义的数据架构
    2分钟
  • 3.4 数据标准
    13分钟
第四章 数据(存储模型)建模
共6节 | 34分钟
  • 4.1 辨析:储存模型vs.分析模型;数据建模vs.数据模型
    4分钟
  • 4.2 数据建模的重要性、目标和意义
    8分钟
  • 4.3 可建模的数据类型
    4分钟
  • 4.4 数据模型的例子,建模方法和建模过程
    12分钟
  • 4.5 行业数据模型实例
    5分钟
  • 4.6 讨论:是否有一劳永逸的数据模型?
    2分钟
第五章 数据集成和互操作(DII)
共5节 | 53分钟
  • 5.1 DII的定义、业务驱动因素、管理目标和原则
    7分钟
  • 5.2 DII的相关基本概念术语
    8分钟
  • 5.3 DII的最佳实践
    5分钟
  • 5.4 数据集成应用场景——主数据与参考数据
    17分钟
  • 5.5 数据集成应用场景——数据仓库
    16分钟
第六章 元数据
共4节 | 32分钟
  • 6.1 什么是元数据
    9分钟
  • 6.2 元数据管理的目标及原则
    7分钟
  • 6.3 元数据管理的指导原则
    6分钟
  • 6.4 元数据的分类、来源和架构(含案例)
    10分钟
第七章 数据质量
共5节 | 27分钟
  • 7.1 数据质量管理的重要性
    7分钟
  • 7.2 数据质量管理的目标及原则
    12分钟
  • 7.3 基本概念:关键数据、数据质量改进生命周期
    4分钟
  • 7.4 如何对数据质量问题进行跟踪
    2分钟
  • 7.5 数据质量管理的方法
    3分钟
第八章 DCMM与数据要素
共3节 | 17分钟
  • 8.1 数据能力成熟度模型(DCMM)介绍
    5分钟
  • 8.2 数据要素
    10分钟
  • 8.3 DAMA-CDMP简介
    3分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。