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数据治理:大型企业的数据资产体系建设和数据价值挖掘

数据治理:大型企业的数据资产体系建设和数据价值挖掘

课程编号:43896

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:371

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】
可以有效指导大型企业全方位开展高质量的数据治理 对行业数据治理的理念、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、数字化时代大数据向服务化发展:数据治理是大数据服务的基础
1、虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代
2、行业现象和需求
3、未来企业的发展趋势:未来的企业必将成为数字化企业
 趋势:CDO办公室成为数字化企业的标准岗位
 趋势:数字化企业的数据中心向大数据服务转型
 趋势:大数据平台由功能化平台向服务化平台转型
4、大数据治理是大数据平台服务化的关键
 传统数据治理难以解决大数据平台的问题
 大数据治理连接业务创新与大数据

二、大数据治理架构与关键技术
1、目前的大数据平台难以满足数字化时代要求
2、管理/业务/技术的大数据治理全面提升创新能力
 大数据治理:重新定位数据管理部门
 大数据治理:提供全面的业务创新能力
 大数据治理:提供智能化自劢化的技术平台
 大数据治理的十二个技术原则
3、可视化管理企业数据资产
 数据信息的自动获取
 从需求开始控制数据质量
4、大数据服务智能化
5、数据管理能力服务化

三、数据治理解决方案
1、数据管理范围
2、数据管理框架
3、数据治理的总体解决思路
 数据资产盘点:暗数据发现和分类
 让数据变得更干净,少歧义
 重新组织数据
 数据治理持久化
 数据治理的延伸:数据管理
4、数据治理的体系架构
5、数据治理的方案价值
6、大数据技术能力框架
7、数据管理产品体系
 Part1:暗数据发现和分类
 Part2:数据实时采集:数据支撑平台
 Part3:数据管控平台
 Part4:流动数据安全:大数据脱敏

四、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

五、综合案例:以大数据为驱动的企业数字化转型
1、红领集团:业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
2、苏州工业园区:政务信息共享:“三库、三通、九枢纽”建设
3、浙江电力:数据自劣化分析平台
4、东方航空:业务数据地图加速业务创新过程

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