說起數據管理，想必大家都不陌生，但卻沒有人敢說數據管理的知識他全都知道，下面我們就跟著中培專家一起來深度剖析數據管理的相關知識要點。希望通過此次剖析講解，讓大家對數據管理有一個清晰的認識，為以后更好的學習打下堅實的基礎。

在中培課堂上，王老師將課程體系總體框架分為四個部分，即：(基本理論-總體規劃-核心賦能-專項實踐)。首先，通過數據管理基本理論的講解，幫助學員掌握數據管理知識體系基本內容。然后，從企業數據管理總體規劃入手，提出企業數據管理能力成熟度，獲得當前數據管理現狀和存在問題，找準方向規劃提升。再次，從數據管理的核心出發，通過數據治理體系的構建，延伸數據架構、數據標準和數據質量的專項最佳實踐。具體如下：

數據管理基本理論：介紹DAMA_DMBOK數據管理知識體系、DGI數據治理框架、數據資產管理2.0白皮書等數據管理基本理論，幫助數據管理從業人員理解國際數據管理理論、國內數據資產管理政策及實施策略等內容；
補充：基本理論部分核心知識點試題，對接CDMP考試要點，促進學員對核心要點的理解和消化。

數據管理能力成熟度：介紹國際DMM、國內DCMM和IBM數據治理成熟度標準及模型等，結合當前數據監管法案和行業監管指引，提出企業數據管理能力匹配原則，幫助企業獲得當前數據管理現狀及成熟度階段，規劃未來發展和明確提升方向；
　　補充：數據管理能力成熟度評估方法，結合成熟度評估報告提出數據管理頂層設計及規劃演進路線圖；學員結合數據能力成熟度評估案例，給出成熟度等級評定，并組織大家研討數據能力成熟度評估成果。

數據管理最佳實踐：通過介紹數據治理、數據架構、數據標準、數據質量實踐案例，幫助學員借鑒相關行業、企業最佳實踐經驗，促進企業數字化成功轉型。

數據治理最佳實踐，從企業的數據管理組織、制度和流程等方面提出要求，構建完整的數據治理體系，并闡述行業、企業最佳實踐案例；
　　補充：數據治理案例中的場景化、問題和困局，采用問題求解的形式，幫助學員理解數據治理實踐中難點及最佳實踐中的關鍵成功因素；同時，收集參訓學員在各自企業中遇到的問題，進行集中式研討，落實到實際工作中，為后續工作提出改進建議。

數據架構最佳實踐，從企業架構頂層設計出發，構建企業級數據模型、數據流轉、數據分布、元數據管理等，強調企業數字資產在全業務數據中心的應用，并闡述行業最佳實踐案例；
　　補充：數據建模基礎知識，通過技術層面的實際操作，幫助參訓學員理解和掌握企業級數據模型的落地效果。

數據標準最佳實踐，從構建企業共識化業務術語、參考數據、主數據、數據元、指標數據標準出發，構建完整的數據標準管控體系，并闡述行業最佳實踐案例；
　　補充：數據標準案例中場景化、問題和困局，采取問題求解形式，提出數據標準實踐中的難點和關鍵成功因素；同時，引入實際數據標準化案例，組織參訓學員進行沙盤演練，為后續工作提供數據標準化指導和建議。

數據質量最佳實踐，從構建數據質量基礎出發，提出數據質量工程化實施方法，開展數據質量評估和改進，持續提升數據質量，介紹行業最佳實踐案例。
　　補充：數據質量場景化問題和困局，剖析數據質量的影響因素，通過數據質量問題的歸因，識別數據質量的根因，提出數據質量整改的建議，落實數據質量的持續改進和應用效果評價。

數據管理是對數據的組織、編目、定位、存儲、檢索和維護等，也是數據處理的中心問題。而數據管理專業人士通過學習數據管理基礎理論，借鑒行業最佳實踐，可以提升數據管理能力，并獲得企業數字化轉型戰略下的必備能力，形成企業所需新數字經濟下的核心競爭能力。而在中培課堂上，學員學習欲望強烈，學習能力強，經過專業老師的點撥必然能快速進步，在相同的時間投入下，獲得更多的知識和技能，如此教學，學員在培訓完之后怎能不成為行業的佼佼者!

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