在數字化浪潮中，數據已成為企業核心競爭力的關鍵要素。為助力專業人士系統掌握數據管理與治理的專業知識和技能，提升在數據領域的職業競爭力。中培偉業以《DAMA數據管理知識體系指南》原書第二版為基礎，結合DAMA國際數據管理專業人士CDMP及DAMA中國數據治理工程師CDGA的考試特點及知識點，立足企業數據治理現狀，解決企業的人才培養和數據治理問題，結合多位數據治理領域權威專家研究成果，特開設此課程。于2025年在全國部分城市舉辦公開課，誠邀您的參與，相關事宜如下：
一、認證簡介
數據管理專業人士CDMP認證
CDMP數據管理專業認證是由DAMA國際于2004推出，是一項涵蓋學歷教育、工作經驗和專業知識考試在內的綜合資格認證，也是目前全球唯一數據管理方面權威性認證。
CDMP證書分為四個等級，分別為：基礎級Associate、專家級Practitioner、大師級Master和院士級Fellow。
數據治理工程師CDGA認證
DAMA 中國以國際數據管理協會（簡稱“DAMA 國際”）DAMA 數據管理知識體系為基礎，結合國內實際需求，對 DAMA 國際數據管理專業人員認證（CDMP）的考試語言、考試形式、考試內容、證書類型等進行了適當本地化重構。認證分為“數據治理工程師（CDGA）”和“數據治理專家（CDGP）”，DAMA 中國承擔認證考試命題工作，并定期組織中文考試，對考試通過者由 DAMA 中國頒發認證證書。
本課程適用于CDMP（基礎級Associate）和CDGA數據治理工程師認證。
二、適合對象
企業CIO、CDO 等信息化相關的高層領導、數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員、企業數據管理專家、專家委員會專員、數據管理團隊及專兼職人員、業務部門信息化領導/經理/專員、IT 部門總監/經理、IT 項目管理辦公室（PMO）總監、數據管理專員/技術經理等。
三、認證收益
·為企業數據管理賦能：數字化培訓是企業在數字化轉型中的重要考核標準之一。國資委、工信部、銀保監會等都有明確的要求。
·提高團隊數字化水平：通過DAMA認證，團隊可以獲得系統性的知識體系培訓，形成共同語言，從而提升數據團隊的合作精神。
·增強乙方競爭優勢：多家甲方企業項目競標時已明確提到相關認證作為加分項。作為乙方，有DAMA認證人員可以獲得額外最多10分。
·提升個人競爭力：數字化時代，數據治理人才緊缺，越來越多企業已開始把DAMA證書作為數據治理崗位招聘優先錄取的一項內容。
·提高個人薪資福利：DAMA認證作為國際認證，行業認可。63%的認證人士6個月內獲得提升。工資漲幅最大的達到120%。職務提升最大的有兩級。
·豐富個人知識面：掌握數據管理知識體系的整體框架及各領域知識內容；對關鍵數據管理各領域中的重點、難點及實踐獲得理解；系統化、體系化、結構化的數據管理問題辨析、思考和分析能力。
四、培訓信息
1）培訓方式
培訓采用線下專家面授+同步直播的形式。所有課程均贈送學習教材、視頻回放、題庫模考、答疑交流群、促學服務等。并對考生提供專人約考、考試指導、證書下載、證書郵寄、到期續證等。多維度教學，一站式服務，滿足不同企業及學員的學習需求。
2）培訓班次
2025年02月23-25日 北京
2025年05月22-24日 北京
2025年08月25-27日 青島
2025年11月25-27日 重慶
五、培訓內容
培訓共計3天，每天6小時，具體日程安排如下：
第一章 數據管理
掌握數據、數據與信息、數據作為組織資產、數據管理原則、數據管理挑戰、數據戰略基本概念；掌握數據管理框架基本內容包括：戰略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。
1.1 簡介
1.2 什么是數據？
1.3 數據與信息
1.4 數據作為組織資產
1.5 數據管理原則
1.6 數據管理面臨的挑戰
1.7 數據戰略
1.8 數據管理框架
1.9 DAMA與DMBOK
1.10 總結
第二章 數據道德
了解數據道德、數據隱私背后的原則、數字化環境下的道德、不道德的數據處理和風險實踐、建立數據道德文化、數據道德與數據治理。
2.1 簡介
2.2 業務驅動因素
2.3 什么是數據道德
2.4 數據隱私背后的原則
2.5 數字化環境下的道德
2.6 不道德的數據處理和風險實踐
2.7 建立數據道德文化
2.8 數據道德與數據治理
2.9 總結
第三章 數據治理
掌握數據治理指導原則、數據治理關鍵驅動因素、數據治理的主要組成內容、數據治理關鍵指標、數據治理關鍵輸入和輸出、數據治理的主要工具、數據治理應用中的策略、數據治理評價理論、數據治理最佳實踐
3.1 簡介
3.2 數據治理基本活動
3.3 數據治理工具和技術
3.4 數據治理實施指南
3.5 數據治理關鍵指標
3.6 數據治理最佳實踐
3.7 總結
第四章 數據架構
掌握數據架構指導原則、數據架構關鍵驅動因素、數據架構的主要組成內容、數據架構關鍵指標、數據架構關鍵輸入和輸出、數據架構的主要工具、數據架構應用中的策略、數據架構評價理論、數據架構最佳實踐。
4.1 簡介
4.2 數據架構基本活動
4.3 數據架構工具和技術
4.4 數據架構實施指南
4.5 數據架構關鍵指標
4.6 數據架構最佳實踐
4.7 總結
第五章 數據建模與設計
掌握數據模型指導原則、數據模型關鍵驅動因素、數據模型的主要組成內容、數據模型關鍵指標、數據模型關鍵輸入和輸出、數據建模的主要工具、數據模型應用中的策略、數據建模評價理論、數據建模最佳實踐。
5.1 簡介
5.2 數據模型基本活動
5.3 數據建模工具和技術
5.4 數據建模實施指南
5.5 數據模型關鍵指標
5.6 數據建模最佳實踐
5.7 總結
第六章 數據存儲與操作
掌握數據庫設計指導原則、數據存儲與操作驅動因素、數據庫的主要組成內容、數據庫管理關鍵指標、數據庫管理關鍵輸入和輸出、數據庫管理的主要工具、數據庫設計應用中的策略、數據存儲與操作評價理論、數據庫管理最佳實踐。
6.1 簡介
6.2 數據庫管理基本活動
6.3 數據庫工具和技術
6.4 數據庫實施指南
6.5 數據庫管理關鍵指標
6.6 數據庫管理最佳實踐
6.7 總結
第七章 數據安全
掌握數據安全指導原則、數據安全關鍵驅動因素、數據安全的主要組成內容、數據安全關鍵指標、數據安全關鍵輸入和輸出、數據安全的主要工具、數據安全技術、數據安全實施指南、數據治理最佳實踐。
7.1 簡介
7.2 數據安全基本活動
7.3 數據安全工具和技術
7.4 數據安全實施指南
7.5 數據安全關鍵指標
7.6 數據安全管理評價
7.7 數據安全最佳實踐
7.8 總結
第八章 數據集成與互操作性
掌握數據集成與互操作性指導原則、數據集成與互操作性關鍵驅動因素、數據集成與互操作性的主要組成內容、數據集成與互操作性關鍵指標、數據集成與互操作性關鍵輸入和輸出、數據集成與互操作性的主要工具、數據集成與互操作性實施指南、數據集成與互操作性評價理論、數據集成與互操作性最佳實踐。
8.1 簡介
8.2 數據集成與互操作性基本活動
8.3 數據集成與互操作性工具和技術
8.4 數據集成與互操作性實施指南
8.5 數據集成與互操作性關鍵指標
8.6 數據集成與互操作性最佳實踐
8.7 總結
第九章 文檔和內容管理
掌握內容管理指導原則、內容管理關鍵驅動因素、內容管理的主要組成內容、內容管理關鍵指標、內容管理關鍵輸入和輸出、內容管理的主要工具、內容管理實施指南、內容管理評價理論、內容管理最佳實踐。
9.1 簡介
9.2 文檔和內容管理基本活動
9.3 內容管理工具和技術
9.4 內容管理實施指南
9.5 內容管理關鍵指標
9.6 內容管理最佳實踐
9.7 總結
第十章 參考數據和主數據
掌握參考數據和主數據指導原則、參考數據和主數據關鍵驅動因素、參考數據和主數據主要組成內容、參考數據和主數據關鍵指標、參考數據和主數據關鍵輸入和輸出、參考數據和主數據的主要工具、參考數據和主數據實施指南、參考數據和主數據評價理論、參考數據和主數據最佳實踐。
10.1 簡介
10.2 參考數據和主數據基本活動
10.3 參考數據和主數據工具和技術
10.4 參考數據和主數據實施指南
10.5 參考數據和主數據關鍵指標
10.6 參考數據和主數據最佳實踐
10.7 總結
第十一章 數據倉庫與商務智能
掌握數據倉庫與商務智能指導原則、數據倉庫與商務智能關鍵驅動因素、數據倉庫與商務智能的主要組成內容、數據倉庫與商務智能關鍵指標、數據倉庫與商務智能關鍵輸入和輸出、數據倉庫與商務智能的主要工具、數據倉庫與商務智能應用中的策略、數據倉庫與商務智能評價理論、數據倉庫與商務最佳實踐。
11.1 簡介
11.2 數據倉庫與商務智能基本活動
11.3 數據倉庫與商務智能工具和技術
11.4 數據倉庫與商務智能實施指南
11.5 數據倉庫與商務智能關鍵指標
11.6 數據倉庫與商務智能最佳實踐
11.7 總結
第十二章 元數據管理
掌握元數據指導原則、元數據關鍵驅動因素、元數據的主要組成內容、元數據關鍵指標、元數據關鍵輸入和輸出、元數據的主要工具、元數據應用中的策略、元數據評價理論、元數據最佳實踐。
12.1 簡介
12.2 元數據管理基本活動
12.3 元數據管理工具和技術
12.4 元數據實施指南
12.5 元數據管理關鍵指標
12.6 元數據最佳實踐
12.7 總結
第十三章 數據質量
掌握數據質量指導原則、數據質量關鍵驅動因素、數據質量的主要組成內容、數據質量關鍵指標、數據質量關鍵輸入和輸出、數據質量的主要工具、數據質量應用中的策略、數據質量評價理論、數據質量最佳實踐。
13.1 簡介
13.2 數據質量基本活動
13.3 數據質量工具和技術
13.4 數據質量實施指南
13.5 數據質量關鍵指標
13.6 數據質量最佳實踐
13.7 總結
第十四章 大數據與數據科學
掌握大數據指導原則、大數據與數據科學關鍵驅動因素、大數據與數據科學的主要組成內容、大數據關鍵指標、大數據關鍵輸入和輸出、大數據的主要工具、大數據與數據科學應用中的策略、大數據評價理論、大數據與數據科學最佳實踐。
14.1 簡介
14.2 大數據與數據科學基本活動
14.3 大數據與數據科學工具和技術
14.4 大數據與數據科學實施指南
14.5 大數據與數據科學關鍵指標
14.6 大數據與數據科學最佳實踐
14.7 總結
第十五章 數據管理能力成熟度
掌握數據管理能力指導原則、數據管理能力成熟度評估關鍵驅動因素、數據管理能力成熟度的主要組成內容、數據管理能力成熟度關鍵指標、數據管理能力成熟度關鍵輸入和輸出、數據管理能力成熟度的主要工具、數據管理能力成熟度應用策略、數據管理能力成熟度評價理論、數據管理能力成熟度最佳實踐。
15.1 簡介
15.2 數據管理能力成熟度基本活動
15.3 數據管理能力成熟度工具和技術
15.4 數據管理能力成熟度實施指南
15.5 數據管理能力成熟度關鍵指標
15.6 數據管理能力成熟度最佳實踐
15.7 總結
第十六章 數據管理組織及角色
掌握數據管理組織模式、數據管理成功關鍵要素、建立數據管理組織、數據管理組織與其他組織間關系、數據管理組織中的角色、數據管理組織最佳實踐。
16.1 簡介
16.2 數據管理組織模式
16.3 數據管理成功關鍵要素
16.4 建立數據管理組織
16.5 數據管理組織與其他組織間關系
16.6 數據管理組織中的角色
16.7 總結
第十七章 數字化轉型下組織變革管理
掌握數字化轉型下組織變革管理原則、組織變革管理的八個誤區、組織變革管理的八個階段、組織變革的可持續發展、組織持續獲得數據管理價值。
17.1 簡介
17.2 數字化轉型下的組織變革管理原則
17.3 數字化轉型下組織變革管理的八個誤區
17.4 數字化轉型下組織變革管理的八個階段
17.5 數字化轉型下組織變革的可持續發展
17.6 數字化轉型下組織持續獲得數據管理價值
17.7 數字化轉型組織數據管理文化最佳實踐
17.8 總結
六、講師團隊
商老師 | DAMA協會官方授權講師
北京工業大學計算機碩士，23年IT職業培訓經驗，20000+學時授課經歷。清華大學國家CIMS工程技術研究中心客座講師，工信部計算機軟考認證考試管理中心教學督導，多個認證中心授權講師。曾參與“國家網絡技術水平考試”體系設計、課程研發和教師培訓，在數據管理、項目管理、IT服務管理、數據庫、信息安全等領域有深入的研究。擁有CDGA、CDMP、CDGP、CDAM、PMP、ITIL等國際國內專業認證。授課過程理論與實踐并重，深入淺出，講課詼諧幽默、氣氛活躍，深受廣大學員好評。
王老師 | 數據治理及數據標準化專家
數據治理及數據標準化專家，信息工程碩士。參與過大量關于數據治理、數據能力成熟度評估、數據架構、企業級數據模型、數據標準化和數據質量提升項目，長期致力于數據治理、數據架構及數據標準化方面的研究和實踐。擅長領域TOGAF9.2 鑒定級、CDMP、PMP、高級信息系統項目管理師、ITIL V3。
王老師 | DAMA中國理事會會員
在IT咨詢與IT服務行業有20余年經驗，涉足于金融、石油、化工、制造、冶金、礦山、醫藥等行業信息化規劃和研究，具有豐富的項目管理、咨詢服務經驗，專注于信息化發展趨勢、數據治理、信息架構、大數據等領域研究，多次主持中央企業、大型集團企業以及國家部委信息化咨詢、規劃、設計項目;參與云計算、物聯網等戰略性新興產業研究，參與《數據治理：工業企業數字化轉型之道》、《工業企業數據治理指南》、《新一代信息技術在兩化深度融合中的應用》、《智慧礦山應用研究》等書籍編寫工作。
七、收費標準
·數據管理專業人士CDMP-A基礎級認證
培訓費：4800元/人（含培訓費、資料費、在線題庫、錄播視頻回放、發票等費用）。
考試費：2500元/人（專人代報名，考試費，VPN軟件，并提供發票）。
·數據治理工程師CDGA認證
培訓費：4800 元/人（含培訓費、資料費、在線題庫、錄播視頻回放、發票等費用）。
考試費：1000元/人（專人代報名，考試費，并提供發票）。
備注：學員未通過首次考試，可申請一次認證考試費減免的機會。
八、報名方式
1）請參加人員將加蓋單位公章的《報名回執表》傳真或郵件至課程顧問。
2）相關費用請于開課前一周匯至我司對公銀行賬號，并提供付款憑證。
3）我們將于開課前兩周為學員發送《報到通知書》，詳細告知參培方式、時間地點、乘車路線、食宿安排，會務聯系方式等事宜。
【報名咨詢】
聯系電話：010-62258232 62278113 13718601312 13120125786
聯 系 人：李先生 陳小姐
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