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《企业数据治理》 【课程背景】 目前，随着中国制造产业的发展，数字化、智能化技术在企业的生产过程中应用越来越多。信息化的管理系统、生产系统也产生了大量的数据。各种原因造成的遗留问题，制约着企业的数据价值，并影响到新技术的应用和企业的发展。现在，数据已经被列为新的生产要素，高价值的数据对企业越来越重要，数据治理迫在眉睫。本课程介绍数据治理的背景和必要性、数据的基础、数据治理的方法工具、数据的质量安全管理制度等等，让企业具备启动数据治理的初步能力。 【课程收益】 培训完结后，学员能够： ² 了解数据治理的背景和必要性 ² 了解数据治理的价值和方向 ² 了解数据治理的基础、方法和工具 ² 了解数据治理的相关保障制度 ² 了解数据治理的组织和文化建设 【课程对象】制造企业业务人员、信息系统建设人员 【课程时长】1-2天 (6小时/天） 【课程大纲】 | 单元 | | | | | 1. 企业数字化趋势要求进行数据治理 2. 数据治理提升数据作为生产要素的价值 3. 数据治理是生产智能化的基础 4. 数据治理是工业大数据的基础 5. 各行业数据治理现状 6. 制造行业数据治理面临的挑战 | | | 1. 数据的概念 2. 数据资产的概念 3. 数据治理的相关概念 4. 数据治理的文化建设及案例 5. 数据治理的组织建设及案例 6. 数据治理的核心内容及案例 7. 主流数据治理框架体系及方法论（DAMA、DCMM等） 8. 数据治理相关职能介绍（组织、流程和制度体系） | | | 1. 数据治理框架和标准介绍 2. 数据治理成熟度模型 3. 数据价值标准 4. 数据治理战略定义和实施 5. 企业数据现状评估 6. 企业数据架构模型建设方法和工具 7. 主数据概念和管理 8. 主数据建设方法论（识别数据来源、数据建模和标准约束、定义管理和维护流程、数据清洗、数据集成和分发） 9. 元数据介绍及元数据建设方法 10. 数据治理对于数据资产的建设的保障 11. 数据指标的制定和管理 12. 数据清洗和数据同步 13. 数据对外服务设计 14. 数据治理相关工具介绍 | | | 1. 数据质量管理 1) 数据质量需求 2) 数据质量检查 3) 数据质量分析 4) 数据质量提升 5) 数据质量评估 2. 数据安全管理 1) 数据安全管理概述数据安全 2) 体系框架 3) 数据安全防护策略 4) 数据安全审计 5) 数据安全风险评估 6) 数据应急保障 |
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