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数据治理和深度优化:价值驱动的大数据资产体系建设

数据治理和深度优化:价值驱动的大数据资产体系建设

课程编号:43897

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:130

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:黄辰

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
企业高层管理者:董事长、总裁、总经理、分管副总等 战略高层、战略规划、顶层设计负责人(CEO、CTO、CIO、CMO等) 各个条线的业务负责人和技术专家 产品开发与创新人员、服务方案制定者 市场营销策划、客户经理、产品经理等 创新业务的负责人,创新创业导师及实践者

【培训收益】
可以有效指导企业全方位开展高质量的数据治理 对行业大数据治理的理念、路径、方法的全面系统阐述,见解独到,对数字化工作者具有重要的启示意义 数据治理在战略层面的顶层设计,以及数据治理在执行层面的实施方法 既是企业数据治理的纲领性指南,也是数据治理的实操指导 深度解析业界主流的数据治理理论框架,包含多年的数据项目实战经验总结 详细阐述了数据治理的理论、方法、技术和工具,为企业打好数智商业创新的数据基础提供启示和帮助 由表及里地分析了系统性提升企业数据管理能力的方法,具有很强的实用性

 一、数据治理的行业需求及核心框架
1、行业现象和数据治理需求
 数据的困惑
 大型企业的数据发展现状和趋势
 行业的数据治理需求
2、数据治理再认识
 数据治理和数据管理的区别(数据治理概念和范畴)
 数据治理的背景(不良数据治理导致的损失)
 数据治理的价值与基本法则
3、数据治理体系结构
 数据治理体系结构
 数据治理的整体流程
4、数据治理案例分析
 数据治理应用案例常见的问题(数据统计分析)
 系统级数据治理(国企电信运营商)
 企业级数据治理(国企能源企业)
 物流运输相关数据治理案例
 市场监管相关数据治理案例
5、数据治理的产品体系
 数据治理产品与数据服务的关系
 数据治理产品价值
 数据治理产品体系
6、数据治理的意义
 数据治理人员的发展进阶路线
 为什么要学数据治理?(员工层面)
 为什么要做数据治理?(企业层面)

二、行业大数据的深度治理平台及解决方案
1、大数据治理体系与数据治理体系的联系与区别
 大数据时代下的数据治理压力
 大数据时代的数据治理(典型案例)
2、企业的大数据服务转型
 数字化企业的数据中心转型
 大数据治理与创新能力提升(管理/业务/技术)
3、大数据治理框架
 大数据治理框架
 大数据治理要点(技术原则)
4、数据架构及相关核心概念
 主数据和参考数据管理
 元数据管理
5、大数据中心建设方案
 新一代大数据中心
 大数据基础平台
 大数据治理平台
 大数据智能分析平台
 大数据可视化平台

三、数字化改革及大数据治理优化
1、数字化改革
 消费市场的重新定义(供给侧改革)
 供给侧数字化改革的要点以及要避免的误区
 供给侧改革的数据化助力
2、行业大数据生态圈
 大数据生态圈的能力建设
 大数据生态圈的规划
3、大数据治理的管理体系
 大数据治理的组织架构
 数据管理专员制度
 大数据治理的管理组织(管理团队的角色分工)
4、大数据的全生命周期治理及相关核心概念
 大数据全生命周期管理
 大数据全生命周期中的四种角色
5、大数据治理优化的数据质量
 林林总总的数据质量问题和示例
 数据质量需求的定义与首要管理工作
 全生命周期的数据管控体系与数据质量保障

四、数据资产治理实践
1、行业数据治理的行业需求及治理规范
 数据治理的国家规范
 行业数据治理的行业规范
2、行业数据治理的主要内容
 项目建设的主体框架
 需要解决的主要问题
 数据治理的合规性
3、行业数据治理的实施
 对数据治理和规划的要求
 开展数据治理工作的重要步骤
 快速启动数据治理
4、数据资产管理
5、数据治理的主数据管理
 主数据管理的范畴
 主数据管理的实施
6、数据治理成效的保障方式
 数据治理工作的长效与速赢
 数据管控体系的落地
 制度管理要求的执行
7、关于大数据治理的非技术话题
 数据治理优化项目的扎实推动
 数据治理优化的心得

 

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