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李勇《运营商数据治理实战指南》

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讲授专家:李勇
培训对象:广州移动交付经理、技术经理、数据分析师及对数据治理感兴趣的人士;
课程时间:2天
课程背景:
本课程主要是在数字化转型和数据驱动决策的宏观趋势下,旨在解决学员在运营商数据治理项目中遇到的实际问题,提升学员对数据治理工具、方法论及行业应用的认知与实践能力。课程具备系统性、实战性与前瞻性相结合的特点,通过丰富案例分享,帮助学员全面掌握数据治理的核心技能。
课程收益:
Ø 受益一:理解数据治理的基本概念、框架及重要性,掌握数据治理的核心原则。
Ø 受益二:熟悉数据治理的工具和方法论,包括数据资产管理、数据标准制定、数据质量管理等。
Ø 受益三:了解能源行业数据治理的特定场景与案例,掌握行业数据治理的特殊性。
Ø 受益四:识别企业数据治理过程中常见困难,并学习有效的解决策略与方法。
Ø 受益五:掌握数据治理与AI应用结合的技巧,包括数据针对性调整与清洗整理手段。
Ø 受益六:学会如何构建数据治理体系,提升数据资产的价值和利用效率。
Ø 受益七:了解数据治理项目的规划、实施与管理流程,提升项目管理能力。
课程大纲:
  
单元
  
大纲
内容
单元一
数据治理基础与框架
1.数据治理概述
  
1.1 数据治理的定义与重要性
  
1.2 数据治理的核心原则与目标
  
1.3 数据治理的框架与组成要素
  
案例:某运营商数据治理体系构建案例
  
2.数据治理的标准与规范
  
2.1 数据标准的制定与实施
  
2.2 数据质量管理流程与工具
  
2.3 数据隐私与保护政策
  
案例:数据标准在运营商业务中的应用实践
  
讨论课题:如何建立有效的数据治理组织架构?
单元二
数据资产管理
1.      数据资产的概念与价值
  
1.1 数据资产的定义与分类
  
1.2 数据资产的价值评估方法
  
1.3 数据资产的管理策略
  
案例:运营商数据资产盘点与价值评估实践
  
2.      数据生命周期管理
  
2.1 数据生命周期的阶段与特点
  
2.2 数据存储、备份与归档策略
  
2.3 数据销毁与合规处理
  
案例:数据生命周期管理在运营商中的应用
  
讨论课题:如何优化数据资产管理流程,提高数据利用效率?
单元三
数据标准与数据质量
1.数据标准的制定与实施
  
1.1 数据标准的内容与要求
  
1.2 数据标准的推广与应用
  
1.3 数据标准与业务需求的对接
  
案例:运营商数据标准体系构建与实施
  
2.数据质量管理
  
2.1 数据质量问题的识别与分析
  
2.2 数据质量提升的策略与工具
  
2.3 数据质量持续改进机制
  
案例:数据质量管理在运营商业务中的实践
  
讨论课题:如何建立有效的数据质量监控体系?
单元四
数据治理工具与方法论
1 数据治理工具介绍
  
1.1 常见数据治理工具的功能与特点
  
1.2 工具选型与实施策略
  
1.3 工具与业务流程的融合
  
案例:数据治理工具在运营商项目中的应用
  
2 数据治理方法论
  
2.1 数据治理方法论概述
  
2.2 方法论在项目实施中的应用步骤
  
2.3 方法论的持续优化与迭代
  
案例:基于方法论的数据治理项目实施案例
  
讨论课题:如何选择适合运营商的数据治理工具与方法论?
单元五
能源行业数据治理场景与案例
1.能源行业数据治理概述
  
1.1 能源行业数据特点与挑战
  
1.2 数据治理在能源行业的重要性
  
1.3 能源行业数据治理的趋势与发展
  
案例:能源行业数据治理成功案例分享
  
2.能源行业数据治理特定场景
  
2.1 智能电网数据治理
  
2.2 新能源数据治理
  
2.3 能源交易数据治理
  
案例:特定场景下的数据治理实践
  
讨论课题:如何针对能源行业特点进行数据治理?1
单元六
企业数据治理困难与解决方法
1.企业数据治理常见困难
  
1.1 数据孤岛与数据壁垒问题
  
1.2 数据质量与数据准确性挑战
  
1.3 数据治理与业务融合难度
  
案例:企业数据治理困难实例分析
  
2.解决方法与策略
  
2.1 打破数据孤岛的策略与工具
  
2.2 提升数据质量的方法与技术
  
2.3 数据治理与业务融合的路径与实践
  
案例:企业数据治理困难解决案例
  
讨论课题:如何有效应对企业数据治理中的挑战?
单元七
数据治理与AI应用的结合
1.数据治理与AI的相互关系
  
1.1 AI对数据治理的需求与推动
  
1.2 数据治理对AI应用的支撑与保障
  
1.3 数据治理与AI的融合发展趋势
  
案例:数据治理与AI结合的应用实例
  
2.数据针对性调整与清洗整理手段
  
2.1 AI在数据清洗中的应用
  
2.2 AI在数据整合与标准化中的作用
  
2.3 AI在数据质量提升中的贡献
  
案例:AI在数据治理中的具体应用案例
  
讨论课题:如何更好地将AI应用于数据治理中?
单元八
数据资产价值提升
1.数据资产价值评估
  
1.1 数据资产价值的衡量指标
  
1.2 数据资产价值评估方法与模型
  
1.3 数据资产价值提升的策略与路径
  
案例:数据资产价值评估与提升实践
  
2.数据资产运营与管理
  
2.1 数据资产运营的模式与策略
  
2.2 数据资产管理的最佳实践
  
2.3 数据资产价值最大化的方法与技术
  
案例:数据资产运营与管理成功案例
  
讨论课题:如何有效提升并运营数据资产价值?
单元九
数据治理项目规划与实施
1.数据治理项目规划
  
1.1 项目目标设定与需求分析
  
1.2 项目范围界定与资源调配
  
1.3 项目计划与时间表制定
  
案例:数据治理项目规划实例
  
2.数据治理项目实施
  
2.1 项目实施步骤与流程
  
2.2 项目实施中的风险管理与应对
  
2.3 项目实施效果的评估与反馈
  
案例:数据治理项目实施案例分享
  
讨论课题:如何制定并实施有效的数据治理项目计划?
单元十
数据治理与业务融合
1.数据治理与业务战略对接
  
1.1 数据治理如何支撑业务战略
  
1.2 业务战略对数据治理的需求
  
1.3 数据治理与业务战略的协同机制
  
案例:数据治理与业务战略对接实践
  
2.数据治理在业务流程中的应用
  
2.1 数据治理如何优化业务流程
  
2.2 数据治理在业务流程中的实施步骤
  
2.3 数据治理对业务流程持续改进的支撑
  
案例:数据治理在业务流程中的应用实例
  
讨论课题:如何实现数据治理与业务流程的深度融合?
单元十一
数据治理的安全
1.数据保护原则与策略
  
1.1数据保护的基本原则,如保密性、完整性、可用性等。
  
1.2探讨数据分类与分级策略,以及针对不同级别数据的保护措施。
  
1.3分析数据加密、脱敏、备份与恢复等关键技术及其应用场景。
  
2.隐私合规与法规遵循
  
2.1)阐述个人隐私保护的重要性及相关法律法规(如GDPR、CCPA等)的要求。
  
2.2)讨论数据收集、存储、处理与传输过程中的隐私合规问题。
  
2.3)介绍隐私影响评估(PIA)与数据保护影响评估(DPIA)的方法与实施步骤。
  
3.访问控制与权限管理
  
3.1)分析访问控制模型(如RBAC、ABAC等)及其在数据治理中的应用。
  
3.2)探讨权限分配、审查与撤销的最佳实践。
  
3.3)介绍身份认证、单点登录(SSO)与多因素认证(MFA)等安全技术。
  
4.数据泄露防范与应急响应
  
4.1数据泄露的常见原因与后果。
  
4.2数据泄露预防策略,如监控、审计、入侵检测等。

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