培訓安排：
2021年7月17-20日西安 2021年10月22-25日上海
2021年12月23-26日廣州 2022年1月20-23日北京
培訓對象：數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員
培訓費用：9800元/人（含資料費、午餐、茶點、發票）
培訓背景：
本課程為《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》，全面深入講解了數據管理知識體系的專業基礎理論。課程中每一個知識點都由老師結合企業數據管理最佳實踐經驗，精心打造而成，力求讓學習者全面的掌握數據管理全面知識，是企業數字化轉型下培養和提升數據團隊能力，打造企業“CDO首席數據官”為核心團隊的必修基礎課程，是幫助數據管理從業人士，通過學習數據管理基礎理論，借鑒行業最佳實踐，提升數據管理專業能力。
培訓說明：
培訓費9800元/人（含培訓費、場地費、資料費、學習期間午餐），食宿可統一安排，費用自理。
本課程培訓結束后可由我部協助參考數據管理專業人士認證 CDMP認證考試，考試費用為每門311美金（無發票），中級CDMP認證共計3門，代報名費用為每門2500元人民幣（可開發票）。
DAMA推出CDMP（Certified Data Management Professional，數據管理專業人士認證）考試，全球唯一數據管理方面權威性認證，幫助數據從業者提升數據管理能力，參加的學員需要按要求提供注冊申請表，請學員帶身份證復印件一張，由中培專責老師來注冊考試信息，監考形式：機考，Proctor U 遠程監考（線上考試，國外機構在線監考）。
培訓對象：
1. 企業CIO、CDO 等信息化相關的高層領導；
2. 數據管理或數據服務團隊負責人、核心團隊成員；
3. 企業數據管理專家/專家委員會專員;
4. 數據管理團隊及專兼職人員;
5. 業務部門信息化領導/經理/專員；
6. IT 部門總監/經理；
7. IT 項目管理辦公室（PMO）總監/經理/數據管理專員/技術經理。
培訓收益：
通過學習本課程，您將獲得如下收益：
1. 掌握數據管理知識體系的整體框架及各領域知識內容；
2. 對關鍵數據管理各領域中的重點、難點及實踐獲得理解；
3. 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，及數據管理解決方案設計、執行能力。
培訓特色：
1. 理論與實踐相結合、案例分析與理論穿插進行；
2. 專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；
3. 通過全面知識理解、專題技能掌握和安全實踐增強的授課方式。
關于考試：
國際數據管理協會認證CDMP
數據管理專業人士認證 (CDMP) 證書授予那些具備以下綜合條件資格的人員，這些條件包括教育程度、技能經驗和基于測試的專業知識考試。證書分為基礎級Associate、專家級Practitioner、大師級Master和院士級Fellow。為了維護認證狀態并持續使用證書，需繳納年度認證費用，加3年的繼續教育和專業活動要求。
數據管理專業人士認證 CDMP：
只要有 ICCP 批準的代理人核查物理身份，并監考考試過程，ICCP 的考試可以在世界上任何地方舉行。
CDMP考試認證分為四個等級，分別是Associate（基礎級）、Practitioner（專家級）、Master（大師級）和Fellow（院士級）。四個等級將分別從教育學歷、工作經驗、專業知識以及對DAMA的貢獻等角度進行認證考核，具體如下：
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基礎級（A） |
專家級（P） |
大師級（M） |
院士級（F） |
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職業經驗 |
6個月>2年 |
2年-10年 |
至少10年 |
超過25年 |
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考試 |
DM Fundamentals 基礎級 |
3 |
3 |
• 全球公認的尊重的思想者、引領者。 |
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合格標準 |
60% |
70% |
80% | |
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認證路徑 |
注冊 & 考試 |
注冊 & 考試 |
注冊 & 考試 通過案例經驗提交經驗證據 |
通過大師級成員的審查和認可 |
考試信息：
機考
考試題目數量：100道選擇題，100分
考試時間：90+20 Min（英語非第一語言區域可獲得20分鐘額外時間）
考試語言：英語
監考形式：ProctorU遠程監考。
考試專業科目：
基礎考試+7門選修科目
專業發展和再認證:
要保持 CDMP資格要求3年內必須獲得120小時獲得認可的在教育時間。 很多教育活動都可以計算在內，包括 DAMA 的研討會和分會活動。
課程大綱：
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章節 |
模塊 |
培訓內容 |
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第一章 |
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 |
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第二章 |
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 |
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第三章 |
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 |
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第四章 |
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 |
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第五章 |
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 |
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第六章 |
掌握數據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 |
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第七章 |
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 |
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第八章 |
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 |
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第九章 |
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 |
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第十章 |
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 |
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第十一章 數據倉庫與商務智能 |
掌握數據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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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學員交流、考核與返程 | ||
培訓講師：
王老師：（TOGAF9.2 鑒定級、CDMP、PMP、高級信息系統項目管理師、ITIL V3）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。
蔡老師：某石化集團數據標準化項目大項目經理,某軟件公司高級項目總監，數據業務部負責人。同時也是中國電子工業標準化技術協會會員、企業信息標準化委員會常委委員、國際產品分類標準化組織會員、北京市大數據及其應用專家委員會專家、中國數據工匠俱樂部發起人。
鄭博士： DAMA中國理事會員，工學博士學位， 清華大學未來科技EMBA 在讀，2012年畢業回國創辦恩核（北京）信息技術有限公司。致力于數據架構、數據建模及數據治理技術方面的研究與實踐，曾出版《海量數據庫解決方案1》，《區塊鏈開發與實例》，后者被清華計算機學院列為指定教材，參與翻譯《數據管理知識體系-DMBOK2.0》，組織翻譯《區塊鏈重構游戲規則》
王老師：現任某上市公司軟件產品部副總兼大數據產品線總經理，國際信息和數據質量協會（IAIDQ）會員，ITSS數據治理標準工作組成員。曾獲得數據管理專業認證（CDMP）、數據治理專業認證（DGP）、信息質量專業認證（IQCP）三項國際認證。2010年加入普元，全面主持普元大數據產品的研發、拓展及團隊管理工作。十年大型企業信息化架構設計與建設經驗，曾任中國人民銀行核心平臺架構師。主持參與了國家開發銀行大數據治理項目、中國人民銀行軟件開發平臺、國家電網云計算平臺等大型項目建設。對大數據行業有著深入的研究和洞察，并對企業信息化平臺建設，企業云計算及大數據平臺建設有著豐富經驗。
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