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《大数据治理的分析与管理》 ——新思维、新技术、新模式—— 【培训背景：数据治理背景下的管理能力提升】 随着网络和信息技术的不断推进，企业管理中产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
【数据治理现状】大数据的快速发展，使它成为IT领域的又一大新兴产业。我国大数据飞速发展的背后存在诸多的问题：相关利益交织，协调难;方案规划容易，落地困难;过度依赖技术工具;对于数据没有明确区分。 第一章 数据治理策略 1.1数据治理要素 1.2数据治理策略1) 第一步：落实合适的人员负责治理 2) 第二步：数据环境分析 3) 第三步：制订数据治理策略 4) 第四步：数据价值评估 5) 第五步：数据风险概率评估 6) 第六步：控制措施的效果分析 第二章 元数据统计分析管理2.1元数据的定义2.2 业务数据模型、对象和属性 2.3 访问数据的原则和数据的来源 2.4 分析方法以、运营公式及报表 2.5 企业数据模型及相互关系 2.6为什么要进行元数据管理 2.7数据模型标准化管理2.8数据定义&模型标准化体系设计第三章 主数据运用管理3.1主数据的定义3.2为什么要作主数据管理3.3如何做好主数据管理1) 建模：用灵活的数据模型定义任意类型的主数据 2) 识别：快速匹配和准确识别重复项目 3) 解决：合并以创建可靠、唯一的真实来源 4) 联系：揭示各类主数据之间的关系 5) 治理：创建、使用、管理和监控主数据 3.4主数据实施流程3.5主数据管理体系第四章 数据质量管理4.1数据质量问题1) 界定数据的值域 2) 数据的定义 3) 数据的完整性 4) 数据的有效性 5) 数据业务规则 6) 结构完整性 7) 数据转换管理 8) 数据流管理 4.2组织架构设计4.3数据质量治理流程4.4数据治理管理方法1) 建立合理的数据管理机构 2) 制定数据质量管理机制 3) 落实数据治理执行责任 4) 保障组织间高效的沟通 5) 持续监控数据过程应用 6) 数据治理质量运用与决策
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