| 主講老師： | 張靖笙 |  |
| 課時安排： | 2天/6小時一天 | |
| 學習費用： | 面議 | |
| 課程預約： | 隋老師  (微信同號) |
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| 課程簡介： | 企業數字化轉型背景下，數據治理成為提升企業競爭力的關鍵。有效的數據治理體系能夠確保數據質量、安全性和合規性，為企業決策提供可靠依據。它涵蓋數據采集、存儲、處理、分析和應用的全生命周期管理，促進數據資產的有效整合與共享。通過制定統一的數據標準、流程和政策，數據治理還助力企業優化業務流程，提升運營效率，驅動業務創新。在數字化轉型浪潮中，強化數據治理能力，是企業實現智能化、精細化管理的必由之路。 | |
| 內訓課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
| 更新時間： | 2024-10-29 11:03 |
【 課程背景 】
互聯網時代需要每個企業都轉型成一個數據驅動的信息化企業，信息技術和企業各項現代化生產經營管理活動深度融合是必然的趨勢，順應時代的要求，企業才能得到生存和發展的機會。
近些年來，隨著大數據在各個行業領域應用的不斷深入，數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯，數據標準化、數據確權、數據質量、數據安全、隱私保護、數據流通管控、數據共享開放這些問題越來越受到國家、行業、企業各個層面的高度關注，這樣一來，數據治理的概念就越來越多受到關注，成為目前大數據產業生態系統中的新熱點。通常數據治理被認為是獲得高質量數據的核心控制規程，用于管理、使用、改進和保護企業數據加工過程中數據質量。許多企業通過學習、培訓和借鑒經驗，開展自身的數據管理實踐和有效數據治理工作。
由于傳統的信息系統建設往往是重功能輕數據，導致數據資源缺少統一的規劃與標準，缺少有效數據治理，在數據應用中數據不全、不準、無法有效關聯等問題突出，無法有效滿足新形勢下內部經營決策、外部信息披露監管合規的需要。數據來源于業務流程，信息系統是數據的載體，表面看到的數據問題是一種表象，深層次的原因是業務不合時宜的結構性問題，因此有效的數據治理必然會需要深層次的業務流程再造和組織變革。數據治理是一門將是數據視為企業核心資產的實踐性很強的學問，它涉及到對組織內人員、流程、技術和策略的編排，以從企業數據資源管理工作中獲取最優的業務價值回報，如上所述，以數據治理工作作為抓手驅動企業在數字經濟時代背景下有效開展數字化轉型，是當前業界的普遍共識。
【 培訓目標 】
本培訓使學員了解數字經濟、公司數字化發展戰略政策要求、業務與數字融合價值與特點,掌握制定與企業發展實際相結合的企業級數據中心建設目標、體系架構、基本概念與方法等,釋放數據治理的質量效益,有效落地實現公司數字化轉型目標。
【 培訓對象 】
公司數據中心/信息中心技術主管經理、技術人員,各業務數據運營經理、數據運營專員。
【 培訓時長 】
2天12課時
【授課形式 】
現場講授+案例分析+互動交流
【 課程綱要 】
1.數字化和數字化轉型的背景
1.1 互聯網數字經濟對傳統行業的沖擊
1.2 分析“數字經濟”的本質和發展趨勢
1.3 為什么說企業數字化轉型是生存的必然要求
2. 數字化轉型的核心內容
2.1 企業開展數字化轉型會面臨什么挑戰？
2.2 企業數字化轉型的目標愿景、轉型路徑和實理思路
2.3 企業數字化轉型本質是釋放數據要素的生產力發展要求
2.4 企業數字化轉型依托的數據工作是一個持續完善的系統工程
3. 數據治理的起源：當前企業為什么急需開展數據治理工作
3.1 回顧企業信息化的發展歷程
3.2 企業信息化發展階段規律和各階段特征
3.3 分析當今企業信息化工作的困境與存在的數據問題分析
（包括數據割裂、數據黑箱、多頭管理、標準不一、權限混亂、安全難控等等）
3.4 解讀企業在互聯網時代將會遇到的“被信息化”陷阱
3.5 分析數據質量問題給企業發展帶來的各種風險和壓力
4.數據治理知識體系的概念和內涵
4.1 數據管理、數據治理相關術語和概念辨析
4.2 數據治理的概念、內涵、目標
4.3 DAMA、DCMM、華為等國內外數據治理知識體系介紹
4.4 數據管理能力成熟度評估介紹
5.互動環節：本單位信息化現狀與數據管理工作要求研討
5.1 本單位信息化現狀與數據問題
5.2 本單位當前數據管理工作內容
5.3 本單位當前數據治理、數據管理能力成熟度評估評價
6. 數字化轉型中數據治理重點工作參考經驗和落地研討
注：本部分在繼承以上第4部分數據管理和數據治理知識體系基礎上，結合講師過往項目實踐經驗和公開出版書籍（以介紹華為數據治理經驗的書籍為主）獲取的業界經驗，對于數據治理的數據治理工作進行落地研討，為了教學需要，不排除會引用第4部分知識體系中的內容。
6.1 明確數據資產管理整體工作思路
（探討如何實現從業務中有效利用數據資源，實現從信息資源到數據資產）
6.2 數據戰略規劃和數據架構頂層設計
（探討明確數據治理的愿景、范圍、方法，如何設計數據治理的戰略路線）
6.3 數據治理的組織體系和實施方法
（探討組織體系、管理體系、技術體系、執行體系、崗位人員要求等）
6.4 抓好源頭的數據標準化和數據質量管理
（打造全場景、全量的數據感知能力和嵌入業務的結合數據標準推行提升數據質量的工作思路）
6.5 數據集成與統一數據底座建設
（探討如何打破數據孤島，實現清潔數據的隨需共享、當前業界熱門的數據中臺概念和業界經驗介紹）
6.6 數據消費與運營服務
（探討如何有效在業務中應用數據，為業務增值呈現數據價值）
6.7 數據訪問控制和安全管理
（介紹如何在保障隱私安全、可控的高效數據分享）
7講師組織學員對本單位數據治理工作思路互動研討
7.1 本單位數據治理現狀及問題分析
7.2 本單位數據治理實施路徑和工作思路研討
7.3 講師引導學員探討本單位數據治理未來如何為業務增值呈現數據價值
8. 課程總結與交流
8.1課程內容回顧
8.2講師學員互動
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