《數據治理和深度優(yōu)化：價值驅動的大數據資產體系建設》



《數據治理和深度優(yōu)化：價值驅動的大數據資產體系建設》
主講：黃辰 教授
【課程背景】
數據是數字經濟和第四次工業(yè)革命的新生產要素。隨著信息化技術的演進，網絡技術
的進步和應用的普及，產生了海量的數據。這些海量數據的生成為智能化技術的發(fā)展奠
定了基礎，也是經濟、社會發(fā)展的新的契機，同時也帶來了新的挑戰(zhàn)，比如如何利用與
開發(fā)數據？如何保護個人隱私？數據的所有權與數據共享的平衡點到底在哪里？數據作
為資產如何確權？在數字化企業(yè)中，如果說數據是原油，那么數據治理則是輸油管、煉
油廠、儲油庫。數據治理是一個難題也是一個迫切需要解決的問題。
本課程對大數據治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，從國內、國際標準、工
具、最佳實踐等多方面進行闡述，詳細介紹行業(yè)大數據治理的方式、方法及數據治理策
略，通過典型的實際案例，分析驗證大數據治理體系，有利于指導基于行業(yè)大數據的企
業(yè)數據治理實際工作，有效提高大型企業(yè)的數據治理水平，促進大型企業(yè)數據資產體系
的建立和數據價值的持續(xù)挖掘。


【課程收益】
? 可以有效指導企業(yè)全方位開展高質量的數據治理
?
對行業(yè)大數據治理的理念、路徑、方法的全面系統(tǒng)闡述，見解獨到，對數字化工作者
具有重要的啟示意義
? 數據治理在戰(zhàn)略層面的頂層設計，以及數據治理在執(zhí)行層面的實施方法
? 既是企業(yè)數據治理的綱領性指南，也是數據治理的實操指導
? 深度解析業(yè)界主流的數據治理理論框架，包含多年的數據項目實戰(zhàn)經驗總結
?
詳細闡述了數據治理的理論、方法、技術和工具，為企業(yè)打好數智商業(yè)創(chuàng)新的數據基
礎提供啟示和幫助
? 由表及里地分析了系統(tǒng)性提升企業(yè)數據管理能力的方法，具有很強的實用性

【課程特色】
? 從道、法、術、器4個維度全面展開，視野寬廣、立足前沿、內容翔實、深入淺出
? 視野開闊、高屋建瓴、洞察未來
? 管理咨詢背景深厚，視角客觀扎實，避免空談，實操性強
? 既符合“模塊化管理”趨勢，又強調靈活性
?
既有頂層設計思路，幫助企業(yè)規(guī)劃數字化轉型的藍圖，又有清晰的實施路線圖和實用
的工具，讓企業(yè)轉型有路徑可循、有方法可用
? 為在數字化時代構建利益共同體、事業(yè)共同體和命運共同體開辟了全新的思路
?
豐富的一線管理經驗，多年對于大量企業(yè)組織的研究，將復雜的話題變得簡單、有邏
輯且可行

【課程對象】
? 企業(yè)高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
? 戰(zhàn)略高層、戰(zhàn)略規(guī)劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
? 各個條線的業(yè)務負責人和技術專家
? 產品開發(fā)與創(chuàng)新人員、服務方案制定者
? 市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
? 創(chuàng)新業(yè)務的負責人，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導師及實踐者

【課程時間】6-9小時

【課程大綱】
一、數據治理的行業(yè)需求及核心框架
1、行業(yè)現象和數據治理需求
? 數據的困惑
? 大型企業(yè)的數據發(fā)展現狀和趨勢
? 行業(yè)的數據治理需求
2、數據治理再認識
? 數據治理和數據管理的區(qū)別（數據治理概念和范疇）
? 數據治理的背景（不良數據治理導致的損失）
? 數據治理的價值與基本法則
3、數據治理體系結構
? 數據治理體系結構
? 數據治理的整體流程
4、數據治理案例分析
? 數據治理應用案例常見的問題（數據統(tǒng)計分析）
? 系統(tǒng)級數據治理（國企電信運營商）
? 企業(yè)級數據治理（國企能源企業(yè)）
? 物流運輸相關數據治理案例
? 市場監(jiān)管相關數據治理案例
5、數據治理的產品體系
? 數據治理產品與數據服務的關系
? 數據治理產品價值
? 數據治理產品體系
6、數據治理的意義
? 數據治理人員的發(fā)展進階路線
? 為什么要學數據治理？（員工層面）
? 為什么要做數據治理？（企業(yè)層面）

二、行業(yè)大數據的深度治理平臺及解決方案
1、大數據治理體系與數據治理體系的聯(lián)系與區(qū)別
? 大數據時代下的數據治理壓力
? 大數據時代的數據治理（典型案例）
2、企業(yè)的大數據服務轉型
? 數字化企業(yè)的數據中心轉型
? 大數據治理與創(chuàng)新能力提升（管理/業(yè)務/技術）
3、大數據治理框架
? 大數據治理框架
? 大數據治理要點（技術原則）
4、數據架構及相關核心概念
? 主數據和參考數據管理
? 元數據管理
5、大數據中心建設方案
? 新一代大數據中心
? 大數據基礎平臺
? 大數據治理平臺
? 大數據智能分析平臺
? 大數據可視化平臺

三、數字化改革及大數據治理優(yōu)化
1、數字化改革
? 消費市場的重新定義（供給側改革）
? 供給側數字化改革的要點以及要避免的誤區(qū)
? 供給側改革的數據化助力
2、行業(yè)大數據生態(tài)圈
? 大數據生態(tài)圈的能力建設
? 大數據生態(tài)圈的規(guī)劃
3、大數據治理的管理體系
? 大數據治理的組織架構
? 數據管理專員制度
? 大數據治理的管理組織（管理團隊的角色分工）
4、大數據的全生命周期治理及相關核心概念
? 大數據全生命周期管理
? 大數據全生命周期中的四種角色
5、大數據治理優(yōu)化的數據質量
? 林林總總的數據質量問題和示例
? 數據質量需求的定義與首要管理工作
? 全生命周期的數據管控體系與數據質量保障

四、數據資產治理實踐
1、行業(yè)數據治理的行業(yè)需求及治理規(guī)范
? 數據治理的國家規(guī)范
? 行業(yè)數據治理的行業(yè)規(guī)范
2、行業(yè)數據治理的主要內容
? 項目建設的主體框架
? 需要解決的主要問題
? 數據治理的合規(guī)性
3、行業(yè)數據治理的實施
? 對數據治理和規(guī)劃的要求
? 開展數據治理工作的重要步驟
? 快速啟動數據治理
4、數據資產管理
5、數據治理的主數據管理
? 主數據管理的范疇
? 主數據管理的實施
6、數據治理成效的保障方式
? 數據治理工作的長效與速贏
? 數據管控體系的落地
? 制度管理要求的執(zhí)行
7、關于大數據治理的非技術話題
? 數據治理優(yōu)化項目的扎實推動
? 數據治理優(yōu)化的心得

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