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企业级数据资产管理体系建设与运营最佳实践 培训班

课程编号:58506   课程人气:105

课程价格:¥7800  课程时长:3天

行业类别:各行业通用    专业类别:数字化 

授课讲师:专家团

课程安排:

       2024.5.23 广州



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
培训对象建议包括信息化部门、外包团队代表、企业核心业务部门负责人或骨干、企业中高层领导等对企业数据资产开发、加工、利用整体关注的人群,诸如企业CIO、信息部门负责人、主管、关键数字化业务部门负责人和主管。

【培训收益】


第一天
上午
企业数据资产发展现状 1. 企业数字化转型及智能化需求
2. 高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权
3. 数据分布散-企业的数据资源散落在多个业务系统
4. 数据标准散-数据标准不统一,数据孤岛普遍存在
5. 数据质量差-标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差
6. 安全意识弱-数据安全意识不够、安全防护不足
7. 资产评估难:而且数据的价值难以评估,数据服务缺乏合规性
8. 从传统数据管理向数据能力成熟度的发展过程
如何应对数据散、体系弱,从案例说起 1. 典型中央企业数据资产建设内容和最佳实践
2. 离散型数据资产分布现状
3. 集团数字化转型的发展布局
4. 体系化数据资产建设的发展布局
5. 促进企业管理向运营管控的升级
6. 自足数据贯通促进产业协同升级
第一天
下午 如何建设企业级数据资产管理体系
1. 企业数据资产管理概述
2. 数据资产管理原则
3. 数据资产管理面临的挑战
4. 数据资产管理战略下数据管理框架
5. 数据资产管理的主要内容
6. 数据资产管理实施过程步骤,包括统筹规划、管理实施、稽核评估、流通运营
7. 数据资产管理成功要素
如何建设完备型企业级数据组织架构 1. 数据组织的总体治理架构,包括数据决策、数据管理、数据执行角色定位
2. 数据组织的总体治理类型,包括自治型、统治型、共治型组织
3. 数据组织的管控能力与实施遵从性的总体设计
4. 企业级大数据中心的组织运作与向敏捷研发转型
5. 数据信托与企业级数据服务运营商组织建设
沙盘:推演数据组织架构和变革愿景
如何定期评估企业级数据资产质量 1. 数据质量评估标准框架DQAF
2. 实施数据质量评估工程实践
3. 参考DQAF确定数据质量评估目标
4. 制订数据质量评估指标体系
5. 实施数据质量评估数据采集
6. 开展数据质量评估数据分析
7. 形成数据质量评估分析报告
8. 提交数据质量专项提升建议
沙盘:如何建立周期型或事件驱动的数据质量评估体系
第二天
上午 如何发展数据资产运营之数据架构蓝图规划
9. 企业架构(EA)基本理论
10. 企业架构最佳实践
11. 企业级数据架构概述
12. 企业级数据架构最佳实践
13. 重要前置——发展基于业务数字化的数据资产化
14. 定义数据服务规划视图,依托数据驱动构建数据服务蓝图
15. 数据主题规划视图,围绕业务域划分,基于生产者视角盘点未来需要生产、沉淀的数据资产蓝图
16. 数据资产规划视图,基于层次分析法,分析公共支撑主数据、动态衍生业务数据、数据服务的综合数据的层级依赖关系
17. 数据资产分布视图,基于数据生产的归口分布,明确数据的生产者归属,梳理数据域的数据分布关系
18. 数据运营管理视图,依托数据生产、聚合、存储、分析、服务、利用,构建完整数据供应链的蓝图
沙盘:典型企业如何开展数据架构顶层设计
第二天
下午 如何发展数据资产运营之数据中台蓝图规划 1. 企业级数据中台建设的典型需求
2. 构建统一数据中台应具备的原则
1) 数据中台原则-统一源头
2) 数据中台原则-统一开发
3) 数据中台原则-统一平台
4) 数据中台原则-统一标准
3. 数据中台总体架构规划
1) 数据中台业务架构规划
2) 数据中台数据架构规划
3) 数据中台存储架构规划
4) 数据中台集成架构规划
5) 数据中台技术架构规划
6) 数据中台部署架构规划
4. 数据中台速赢实施规划
沙盘:发展数据中台建设的原则与保障
第三天
上午 如何发展数据资产运营之指标驱动建设与实现 1. 面向数据运营利用、构建全局统一的指标架构
2. 指标架构梳理方法OKR法则
3. 指标架构与数据运营的可视化原型法
4. 面向指标体系的数据运营七步法
1) 按照能力主线开展业务梳理
2) 识别数据运营需求与数据指标
3) 识别数据来源与数据盘点
4) 数据磋商与数据仲裁
5) 构建数据服务与实施目标导向数据治理
6) 发布数据服务与数据服务目录管理
7) 数据服务应用与跟踪
沙盘:结合案例公司经营计划分解设计指标架构
第三天
下午 如何发展数据资产运营之流程驱动建设与实现 1. 基于价值链的业务能力需求识别
2. 面向业务能力的业务能力组件模型
3. 端到端价值流流程设计的方法
4. 基于端到端价值流识别数据需求,分析数据断堵散的业务场景
5. 设计用数赋智的数据服务,包括数据驱动的流程集成、流程简约化、流程自动化、流程智能化
6. 识别数据来源与数据盘点
7. 数据磋商与数据仲裁
8. 构建数据服务与实施目标导向数据治理
9. 发布数据服务与数据服务目录管理
10. 数据服务应用与跟踪
沙盘:结合案例公司经济管理视角下开发数据服务
如何发展数据资产运营之流通运营建设实现 1. 数据资产如何进行流通,平台级数据资产流通建设、运营级数据资产流通建设、卓越级数据资产流通建设
2. 企业级数据要素化流通路径设计与愿景规划
3. 未来企业数据要素化发展的主要趋势
沙盘:企业级数据资产流通案例与研讨
 

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