模块一：数据治理与管理概述

从数字化转型角度全面讲解数据治理与管理体系；数据治理背景及价值、国内各行业数据治理发展现状、大数据概念及大数据热点，数据中台与数据治理结合要点；帮助数据治理从业人员规划职业发展方向。 【实操】以客户角度分析企业数据治理需求、现状和问题，探讨数据管理需求及问题 、制定企业数据管理能力框架。

模块二：数据管理能力成熟度评估

介绍DCMM背景及价值；讲解数据管理五大核心过程域及其支撑流程；解析企业DCMM评估案例，明确企业开展DCMM评估工作方法。 【实操】分组演练 讲师讲评 对某企业数据管理工作现状进行评价，识别能力差距以及提出改进建议。

模块三：数据治理组织制度实施策略

辨析数据治理概念、厘清数据治理与数据管理区别与联系，系统阐述数据治理背景、价值、目标；介绍国内外数据治理组织差异；数据认责以及数据管理专员制度；如何设置数据管理专员及职责、能力及培训建议；数据治理各项活动实施过程、范围、效果度量标准；如何制定数据实施方案。 【实操】分组课堂演练案例、讨论及展示。

模块四：数据资产梳理盘点

系统学习数据资产定义，辨析数据资产与数据、数据资源区别，辨析数据资产管理与数据治理、数据管控的区别；数据资产管理识别、运营、退役全过程管理；数据资产目录展示内容使用方法；数据资产梳理盘点开展方法、模板、方式、要点；数据资产成果检查评审方法、要点；数据资产盘点成果应用的领域；解析数据资产梳理盘点的案例。 【实操】分组课堂演练数据资产梳理案例、讨论及展示。

模块五：专项提升 - 数据认责

系统学习数据认责理论及企业管理现状，包括TQM、DAMA等关于认责理论；数据认责开展的方法论，总体原则、总体框架、开展步骤、组织角色、认责部门、认责关系矩阵模板、运营管理、工具支撑；数据认责实施路径、实施曲线、成功要素、机制落实；解析数据认责实施具体案例。 【实操】分组演练，以典型场景演练数据认责如何实施。

模块六：专项提升 - 数据标准化

系统学习各数据标准概念，以及各组成部分，数据标准化实践操作方法，掌握如何制定数据标准、如何推动数据标准化项目。 【实操】系统学习数据标准制定输入素材收集；数据标准分类、框架制定；核心数据项确认通过认责确认相关方并进行属性内容补充；相关争议解决；数据标准发布，常态化维护，落地方式安排。

模块七：专项提升 - 数据质量提升

系统学习数据质量管理概念，包括质量定义，数据质量维度，数据质量与数据模型、数据标准的关系；数据质量管理实践操作方法；如何进行数据质量问题收集、分析、提出可行性高的改进建议、如何推动数据质量提升项目；讲解数据质量实践案例。 【实操】数据质量问题分析课堂演练。

模块八：专项提升 - 数据安全

系统学习数据安全治理框架体系；数据安全组织、角色、流程、规范；数据安全定级方法、安全防护、共享开放、权限控制策略；数据安全管理工具种类、防护领域；数据安全审计方法。 【实操】分组演练数据安全实施。

模块九：案例分析 - 国内外数据治理案例分析

选取3-5个能源、金融、通信实际案例综合讲解，数据治理顶层规划设计，成熟度评估+提升专项治理项目实施。

模块十：综合练习 - 数据治理工作方案设计

【实操】以客户行业实际数据治理现状分析、目标分析、工作任务和实施路径设计。

→ 企业数据治理管理者、信息化建设负责人 需要掌握提升数据管理战略定位及理论