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讲授专家：李勇 培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等； 课程时间：0.5天 （3小时） 课程背景： 在大数据时代，“数据治理”对所有拥有大量数据的公司来说都是一个挑战。业内还流传着“数字转型，治理先行”的说法。越来越多的企业将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，并将其列入企业的战略行动计划。“数据治理”的重点在于“治理”，它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的综合体。那么到底该怎么样做好数据治理，数据治理的整个流程和管理中存在什么问题，本课程将为您详细解析 课程收益： Ø 学习数据治理的基本概念以及数据治理对企业的好处； Ø 掌握数据治理的六个价值，三个现状，五类问题和六个挑战； Ø 掌握数据治理的道，法，术，器的具体做法 Ø 掌握数据治理在实践中遇到的各种问题； 课程大纲： | 单元 | | | | | 1. 政策性导向： 1） 国家金融监督管理总局就《银行保险机构数据安全管理办法中关于数据基础建设，数据治理的要求。 2） 中国银行保险监督委员会关于《银行金融机构数据治理指引》的要求 3） 金融数据监管迎新规：《银行保险机构数据安全管理办法（征求意见稿）中关于数据治理的要求。 4） 国际啊《网络数据安全管理条例》中关于数据治理和数据安全的要求。 2. 数据治理和数字化转型以及新质生产力的关系是什么？ 3. 什么是数据治理和数据架构 4. 数据治理治什么 5. 数据架构和治理的六个价值 6. 做数据治理可以保障数据质量和安全 7. 做好数据治理是数字化转型的基础 8. 做好数据治理才能促进业务效率和决策质量 | | | 1. 设定数据治理组织架构： 1） 数据治理委员会 2） 做好职责划分 3） 跨部门写作 2. 人员配置与培训：敏捷治理组织 3. 设定数据文化：数据思维融入团队 | | | 1. 统筹规划 1） 制定数据治理战略规划 2） 明确数据治理目标和范围 3） 盘点数据资产，制定数据标准规范 2. 管理实施 1） 数据采集、存储、处理、分析和共享流程 2） 数据质量监控与提升措施 3. 稽核检查 1） 对数据治理活动进行定期稽核 2） 确保数据治理活动的合规性和有效性 4. 资产运营 1） 数据资产的增值与变现策略 2） 数据服务与产品开发 | | | 1. 数据质量管理规范 1） 数据质量评估标准与方法 2） 数据清洗与纠正流程 2. 数据安全管理规范 1） 数据加密、脱敏与访问控制标准 2） 数据安全事件应急响应计划 3. 数据流程管理规范 1） 数据流转与交换标准 2） 数据归档与销毁流程 | | | 1. 持续优化与改进 a) 定期评估数据治理效果 b) 根据业务需求调整治理策略 2. 技术与工具更新 a) 跟踪数据治理技术发展趋势 b) 引入先进的数据治理工具与平台 3. 法规与政策适应 a) 关注数据相关法规变化 b) 调整数据治理策略以适应新法规要求 4. 人才培养与知识传承 a) 建立数据治理人才培养计划 b) 促进知识共享与传承机制 | | | 1. 某证券行业如何通过数据治理实践案例 2. 某银行如何通过数据治理驱动业务 3. 某金融行业如何通过数据治理形成数据资产 | | | 1. 什么是数据资产？数据资产如何变现？ 2. 为什么说数据资产非常有价值？ 3. 数据治理和数据资产的关系 a) 通过数据治理确保数据资产的质量、安全性和合规性 b) 数据治理推动数据资产的标准化和规范化 4. 数据资产对数据治理的促进作用 a) 丰富的数据资产为数据治理提供更多实践场景和挑战 b) 数据资产的价值挖掘推动数据治理技术的创新与发展 |
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