数字化时代

企业

为企业赋能

数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。

提高团队数字化水平

通过DAMA认证，团队可以获得系统性的知识体系培训，形成共同语言，从而提升数据团队的合作精神。

乙方竞争优势

多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。

个人

增强个人竞争力

数字化时代，数据治理人才紧缺，越来越多企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容。

提高薪资待遇

DAMA认证作为国际认证，行业认可。63%的认证人士 6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。

丰富个人知识面

实时获取先进理论知识和市场动态，丰富真实案例助力理论快速应用。93%的认证人士都同意通过认证提升了知识和自信。

CDMP数据管理专业人士认证级别

证书有效期为三年，每三年需缴纳年度认证费用，以及继续教育和专业活动要求。

DAMA数据治理CDGA认证课程大纲

第一章 数字化转型概述 第二章 数据管理总论 第三章 数据架构、建模、集成与互操作 第四章 数据伦理与数据安全 第五章 数据标准、主数据与参考数据 第六章 元数据与数据资产 第七章 数据仓库、大数据与数据中台 第八章 非结构化数据管理 第九章 数据质量

第一章 数字化转型概述

数字化转型概述

1. 1.1 数字化转型紧迫性
2. 1.2 数字化转型要素
3. 1.3 数据管理与数字化转型
4. 1.4 数字化转型蓝图规划

第二章 数据管理总论

数据管理总论

1. 2.1 数据管理的11个核心内容
2. 2.2 数据管理的6个辅助内容

第三章 数据架构、建模、集成与互操作

数据架构、建模、集成与互操作

1. 3.1 数据架构内容与设计
2. 3.2 数据建模内容
3. 3.3 ETL与ELT的区别与联系
4. 3.4 数据集成与互操作

第四章 数据伦理与数据安全

数据伦理与数据安全

1. 4.1 数据安全内容与体系建设
2. 4.2 数据隐私、相关法律
3. 4.3 数据分类分级与数据安全管理

第五章 数据标准、主数据与参考数据

数据标准、主数据与参考数据

1. 5.1 数据标准及其体系建设
2. 5.2 主数据与参考数据建设

第六章 元数据与数据资产

元数据与数据资产

1. 6.1 元数据定义
2. 6.2 数据资产定义
3. 6.3 元数据建设及应用

第七章 数据仓库、大数据与数据中台

数据仓库、大数据与数据中台

1. 7.1 数据仓库建设
2. 7.2 数据湖的定义与应用场景
3. 7.3 数据中台建设及主要问题

第八章 非结构化数据管理

非结构化数据管理

1. 8.1 文件、档案与内容管理
2. 8.2 ECM企业级内容管理

第九章 数据质量

数据质量

1. 9.1 数据质量重要性
2. 9.2 数据质量维度
3. 9.3 数据质量工程方法

DAMA数据治理CDMP认证课程大纲

第一章 数据管理 第二章 数据道德 第三章 数据道德 第四章 数据架构 第五章 数据建模与设计 第六章 数据存储与操作 第七章 数据安全 第八章 数据集成与互操作性 第九章 文档和内容管理 第十章 参考数据和主数据 第十一章 数据仓库与商务智能 第十二章 元数据管理 第十三章 数据质量 第十四章 大数据与数据科学 第十五章 数据管理能力成熟度 第十六章 数据管理组织及角色 第十七章 数字化转型下组织变革管理

第一章 数据管理

掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念；掌握数据管理框架基本内容包括：战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。

1. 1.1 简介
2. 1.2 什么是数据？
3. 1.3 数据与信息
4. 1.4 数据作为组织资产
5. 1.5 数据管理原则
6. 1.6 数据管理面临的挑战
7. 1.7 数据战略
8. 1.8 数据管理框架
9. 1.9 DAMA与DMBOK
10. 1.10 总结

第二章 数据道德

了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。

1. 2.1 简介
2. 2.2 业务驱动因素
3. 2.3 什么是数据道德
4. 2.4 数据隐私背后的原则
5. 2.5 数字化环境下的道德
6. 2.6 不道德的数据处理和风险实践
7. 2.7 建立数据道德文化
8. 2.8 数据道德与数据治理
9. 2.9 总结

第三章 数据道德

掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践。

1. 3.1 简介
2. 3.2 数据治理基本活动
3. 3.3 数据治理工具和技术
4. 3.4 数据治理实施指南
5. 3.5 数据治理关键指标
6. 3.6 数据治理最佳实践
7. 3.7 总结

第四章 数据架构

掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。

1. 4.1 简介
2. 4.2 数据架构基本活动
3. 4.3 数据架构工具和技术
4. 4.4 数据架构实施指南
5. 4.5 数据架构关键指标
6. 4.6 数据架构最佳实践
7. 4.7 总结

第五章 数据建模与设计

掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。

1. 5.1 简介
2. 5.2 数据模型基本活动
3. 5.3 数据建模工具和技术
4. 5.4 数据建模实施指南
5. 5.5 数据模型关键指标
6. 5.6 数据建模最佳实践
7. 5.7 总结

第六章 数据存储与操作

掌握数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。

1. 6.1 简介
2. 6.2 数据库管理基本活动
3. 6.3 数据库工具和技术
4. 6.4 数据库实施指南
5. 6.5 数据库管理关键指标
6. 6.6 数据库管理最佳实践
7. 6.7 总结

第七章 数据安全

掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。

1. 7.1 简介
2. 7.2 数据安全基本活动
3. 7.3 数据安全工具和技术
4. 7.4 数据安全实施指南
5. 7.5 数据安全关键指标
6. 7.6 数据安全管理评价
7. 7.7 数据安全最佳实践
8. 7.8 总结

第八章 数据集成与互操作性

掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。

1. 8.1 简介
2. 8.2 数据集成与互操作性基本活动
3. 8.3 数据集成与互操作性工具和技术
4. 8.4 数据集成与互操作性实施指南
5. 8.5 数据集成与互操作性关键指标
6. 8.6 数据集成与互操作性最佳实践
7. 8.7 总结

第九章 参考数据和主数据

掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。

1. 9.1 简介
2. 9.2 文档和内容管理基本活动
3. 9.3 内容管理工具和技术
4. 9.4 内容管理实施指南
5. 9.5 内容管理关键指标
6. 9.6 内容管理最佳实践
7. 9.7 总结

第十章 数据仓库与商务智能

掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践

1. 10.1 简介
2. 10.2 参考数据和主数据基本活动
3. 10.3 参考数据和主数据工具和技术
4. 10.4 参考数据和主数据实施指南
5. 10.5 参考数据和主数据关键指标
6. 10.6 参考数据和主数据最佳实践
7. 10.7 总结

第十一章 元数据管理

掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。

1. 11.1 简介
2. 11.2 数据仓库与商务智能基本活动
3. 11.3 数据仓库与商务智能工具和技术
4. 11.4 数据仓库与商务智能实施指南
5. 11.5 数据仓库与商务智能关键指标
6. 11.6 数据仓库与商务智能最佳实践
7. 11.7 总结

第十二章 参考数据和主数据

掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。

1. 12.1 简介
2. 12.2 元数据管理基本活动
3. 12.3 元数据管理工具和技术
4. 12.4 元数据实施指南
5. 12.5 元数据管理关键指标
6. 12.6 元数据最佳实践
7. 12.7 总结

第十三章 数据质量

掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。

1. 13.1 简介
2. 13.2 数据质量基本活动
3. 13.3 数据质量工具和技术
4. 13.4 数据质量实施指南
5. 13.5 数据质量关键指标
6. 13.6 数据质量最佳实践
7. 13.7 总结

第十四章 大数据与数据科学

掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。

1. 14.1 简介
2. 14.2 大数据与数据科学基本活动
3. 14.3 大数据与数据科学工具和技术
4. 14.4 大数据与数据科学实施指南
5. 14.5 大数据与数据科学关键指标
6. 14.6 大数据与数据科学最佳实践
7. 14.7 总结

第十五章 数据管理能力成熟度

掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。

1. 15.1 简介
2. 15.2 数据管理能力成熟度基本活动
3. 15.3 数据管理能力成熟度工具和技术
4. 15.4 数据管理能力成熟度实施指南
5. 15.5 数据管理能力成熟度关键指标
6. 15.6 数据管理能力成熟度最佳实践
7. 15.7 总结

第十六章 数据管理组织及角色

掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。

1. 16.1 简介
2. 16.2 数据管理组织模式
3. 16.3 数据管理成功关键要素
4. 16.4 建立数据管理组织
5. 16.5 数据管理组织与其他组织间关系
6. 16.6 数据管理组织中的角色
7. 16.7 总结

第十七章 数字化转型下组织变革管理

掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。

1. 17.1 简介
2. 17.2 数字化转型下的组织变革管理原则
3. 17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区
4. 17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段
5. 17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展
6. 17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值
7. 17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践
8. 17.8 总结

DAMA数据治理CDGP认证课程大纲

第一章 数据管理 第二章 数据治理 第三章 数据架构 第四章 数据建模与设计 第五章 数据安全 第六章 主数据与参考数据 第七章 数据仓库与商业智能 第八章 元数据管理 第九章 数据质量 第十章 大数据和数据科学 第十一章 数据管理成熟度评估

第一章 数据管理

数据管理

1. 1.1 数据管理基本概念
2. 1.2 数据管理框架

第二章 数据治理

数据治理

1. 2.1 数据治理业务驱动因素、目标和原则
2. 2.2 数据治理组织和管理职责
3. 2.3 数据治理活动
4. 2.4 数据治理实施指南、组织和文化

第三章 数据架构

数据架构

1. 3.1 数据架构的业务驱动、成果和实施
2. 3.2 数据架构的基本概念
3. 3.3 数据架构活动
4. 3.4 数据架构管理工具
5. 3.5 数据架构实施，评估和风险、组织和文化
6. 3.6 数据架构评估指标

第四章 数据建模与设计

数据建模与设计

1. 4.1 数据模型设计概念及目标
2. 4.2 数据建模方法
3. 4.3 数据模型治理
4. 4.4 数据模型评估指标

第五章 数据安全

数据安全

1. 5.1 数据安全业务驱动因素、目标和原则
2. 5.2 数据安全基本概念
3. 5.3 数据安全活动
4. 5.4 数据安全评估指标
5. 5.5 数据安全治理

第六章 主数据与参考数据

主数据与参考数据

1. 6.1 主数据业务驱动因素、目标和原则
2. 6.2 主数据的基本概念
3. 6.3 主数据管理活动
4. 6.4 主数据实施
5. 6.5 主数据组织和文化变革
6. 6.6 参考数据和主数据治理

第七章 数据仓库与商业智能

数据仓库与商业智能

1. 7.1 业务驱动因素、目标和原则
2. 7.2 基本概念
3. 7.3 实施活动
4. 7.4 技术和工具

第八章 元数据管理

元数据管理

1. 8.1 元数据管理业务驱动，目标和原则
2. 8.2 基本概念
3. 8.3 元数据管理活动
4. 8.4 元数据工具和技术
5. 8.5 元数据治理
6. 8.6 元数据评估指标

第九章 数据质量

数据质量

1. 9.1 数据质量业务驱动因素、目标和原则
2. 9.2 数据质量基本概念
3. 9.3 数据质量活动
4. 9.4 数据质量技术
5. 9.5 数据质量评估指标

第十章 大数据和数据科学

大数据和数据科学

1. 10.1 业务驱动和原则
2. 10.2 基本概念
3. 10.3 活动
4. 10.4 工具和技术

第十一章 数据管理成熟度评估

数据管理成熟度评估

1. 11.1 业务驱动因素、目标和原则
2. 11.2 活动
3. 11.3 指南
4. 11.4 实施

DAMA数据治理CCDO认证课程大纲

第一章 CDO概述 第二章 CDO工作职责：管好数据 第三章 CDO工作职责：做好转型 第四章 CDO工作职责：建好团队 第五章 新科技、新模式、新业态

第一章 CDO概述

CDO概述

1. 1.1 CDO是数字时代的产物
2. 1.2 CDO的主要工作指责和组织架构
3. 1.3 CDO的主要工作指责和组织架构
4. 1.4 CCDO 90天行动计划

第二章 CDO工作职责：管好数据

CDO工作职责：管好数据

1. 2.1 数据战略
2. 2.2 数据治理
3. 2.3 数据制度
4. 2.4 元数据和数据资源目录
5. 2.5 数据标准
6. 2.6 数据架构
7. 2.7 数据质量
8. 2.8 数据安全和隐私保护
9. 2.9 数据合规
10. 2.10 主数据
11. 2.12 指标数据
12. 2.13 数据建模和开发
13. 2.14 数据存储
14. 2.15 数据管理成熟度评估
15. 2.16 数据生命周期
16. 2.17 非结构化数据的管理
17. 2.18 数据分析和挖掘

第三章 CDO工作职责：做好转型

CDO工作职责：做好转型

1. 3.1 数据伦理
2. 3.2 数据开放和共享
3. 3.3 数据素养和数字化转型
4. 3.4 数据要素
5. 3.5 公共数据
6. 3.6 授权运营

第四章 CDO工作职责：建好团队

CDO工作职责：建好团队

1. 4.1 数据团队建设
2. 4.2 CDO及其数据团队的绩效考核
3. 4.3 数据项目的管理

第五章 新科技、新模式、新业态

新科技、新模式、新业态

1. 5.1 战略性新型数据平台
2. 5.2 基于数据的新模式
3. 5.3 基于数据的新业态