【 課程背景 】

近些年來，隨著大數據在各個行業領域應用的不斷深入，在當今的商業世界中，企業需要借助數據資源的運用支持管理中各項管理決策已經是新常態的必需要求，通過企業經營數據分析、市場分析 、客戶數據分析等數據分析應用支撐科學決策已經成為越來越多企業獲得競爭優勢的必由途徑。怎樣有效利用數據分析的方法和工具，一是通過數據化手段提高管理效率，二是通過對企業內部數據進行分析深刻洞察現在業務存在問題的原因并得出結果，提高企業管理水平，并提出解決方法應用在企業管理升級和業務流程優化中，提高企業經營管理決策工作的效率和準確率，就成為企業決勝未來的核心和關鍵。

數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯，數據標準化、數據確權、數據質量、數據安全、隱私保護、數據流通管控、數據共享開放這些問題越來越受到國家、行業、企業各個層面的高度關注，這樣一來，數據治理的概念就越來越多受到關注，成為目前大數據產業生態系統中的新熱點。通常數據治理被認為是獲得高質量數據的核心控制規程，用于管理、使用、改進和保護企業數據加工過程中數據質量。許多企業通過學習、培訓和借鑒經驗，開展自身的數據管理實踐，通過尋找可供參考的行業基準和通用框架建立實施方法論。

由于信息系統建設往往是分散的，并且建設中重系統功能輕數據資源，對數據缺少統一的規劃與標準，缺少有效治理而導致大量的數據質量問題，在數據應用中數據不全、不準、無法有效關聯等問題突出，無法有效滿足新形勢下經營決策、監管合規的需要。數據來源于業務流程，信息系統是數據的載體，表面看到的數據問題是一種表象，深層次的原因是業務的問題和系統的問題。數據治理是一門將數據視為企業核心資產的實踐性很強的學問，它涉及到對組織內人員、流程、技術和策略的編排，以從企業數據資源管理工作中獲取最優的業務價值回報。

【 培訓目標 】

本培訓將幫助學員了解數據應用的價值與數據治理工作的重要性和迫切性，數據思維與數據應用的必要性，數據治理的方法、熟悉數據治理的平臺與工具、掌握數據標準化過程，啟發數據治理相關項目的實施與落地等工作思路。啟發學員通過數據治理，以數據應用為推動力，觸及信息化建設中的深層次問題，從根本上推動業務流程的銜接、業務規則與數據標準的統一，完善系統建設需求，指導系統整合與邏輯集中，促進企業信息科技的價值提升。

【 培訓對象 】

?     企業決策層班子成員；

?     首席信息官(CIO)，信息管理人員，信息科技工作者；

?     各業務條線數據應用與管理人員，例如財務、人事、采購、營銷、客戶關系管理這一系列的依賴數據分析結果開展工作的人士；

?     其他對數據工作感興趣的人士。

【 培訓天數 】

3 天方案：每天 6 小時

3天講授（70%）+課堂互動（30%）

5 天方案：在3天培訓的基礎上+2天專家把脈數據管理能力成熟度快速評估

【授課形式 】

現場講授+案例分析+互動交流+數據管理能力成熟度快速評估（依據國標DCMM）

【 課程綱要 】

第一天

1.互聯網時代數字經濟發展形勢

1.1. 互聯網對企業的沖擊

1.2 “互聯網+”數字經濟本質

1.3 5G時代數字經濟發展趨勢

2. 企業信息化與大數據發展歷程

2.1 回顧信息化的發展歷程

2.2 信息化發展階段規律和各階段特征

2.3 解讀面對互聯網會遇到“被信息化”陷阱

2.4 互聯網大數據、工業大數據到企業大數據

3.數據如何支撐企業轉型與業務提升

3.1數據和數據智能原理

3.2企業管理科學決策場景分析

3.3數據如何支撐企業做生意：在商言數

3.4 大數據思維如何實現企業創新與變革

3.5 數據如何支撐業務過程優化:SIPOC與信息包圖

4互動環節：本單位信息化水平與數據應用研討

4.1 本單位信息化水平分析

4.2 本單位當前數據應用情況

4.3 結合嘗試用在商言數法建構本單位某個數據支持業務創新場景

第二天

5.數據管理知識體系講解

5.1 國際數據管理知識體系（DAMA-DMBOK）講解

5.2 國家標準數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）講解

5.3 從數據管理到數據資產管理

6.數據治理與數據管理能力成熟度

6.1 數據治理工作的核心地位

6.2 數據治理與管理內涵辨析

6.3 數據管理能力成熟度評估

7.互動環節：本單位數據管理現狀與能力成熟度評估

7.1 本單位當前數據管理工作內容和現狀

7.2 本單位當前數據治理、數據管理能力成熟度評估評價

第三天

8.企業數據治理方法與業界實踐經驗

8.1 當前中國大多數企業數據問題和成因分析

8.2 當前企業為什么急需開展數據治理工作

8.3 企業開展數據治理方法思路與工具

8.4 如何融入當前業界熱門的數據中臺

8.5 講師相關工作經驗分享與案例研討

9.數據架構、數據標準化與數據質量管理實踐

9.1 企業架構的概念與組成

9.2 數據架構管理和最佳實踐

9.3 結合數據標準化提升數據質量的思路

10．互動環節：本單位數據治理工作思路研討

10.1 本單位數據治理現狀與數據問題

10.2 本單位數據治理能力與差距分析

10.3 本單位數據治理提升路徑和工作思路研討

11. 課程總結與交流

11.1課程內容回顧

11.2講師學員互動