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                DAMA國際數據管理專業人士認證CDMP培訓

                (本課程滾動開課,如遇開課時間或者地點不合適,請撥打010-62258232咨詢最新時間、地點等培訓安排。

                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:

                 

                基礎級(A)
                Associate

                專家級(P)
                Practitioner

                大師級(M)
                Master

                院士級(F)
                Fellow

                職業經驗

                6個月>2年

                2年-10年

                至少10年

                超過25年

                考試

                DM Fundamentals 基礎級

                3
                DM Fundamentals + 2 specialist
                基礎級+2門選修

                3
                DM Fundamentals + 2 specialist
                基礎級+2門選修

                • 全球公認的尊重的思想者、引領者。
                • 對數據管理領域有重大的、持續性的貢獻
                 • 為CDMP和 DMBOK做出巨大貢獻,通過提名
                • 通過大師級成員的審查和認可

                 

                合格標準

                60%

                70%

                80%

                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:

                章節

                模塊

                培訓內容

                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

                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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                聯 系 人:李先生  陳小姐

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                備 注——
                1、收到貴公司報名信息后,我們將第一時間和貴公司參會聯系人確認培訓事宜。
                2、開課前兩周,我們將為您發送《培訓確認函》,將培訓地點交通路線及酒店預訂、培訓報到指引等事項告知與您。
                3、本課程也可以安排培訓講師到貴公司進行企業內訓,歡迎來電咨詢及預訂講師排期。
                4、聯系咨詢電話:010-62278113  13718601312;聯系人:李先生;郵件:25198734@qq.com。
                企業培訓導航
                ·按培訓課題:
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                運營管理
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                職業發展
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                專業技能
                ·按培訓時間:
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                八月課程
                九月課程
                十月課程
                十一月課
                十二月課
                ·按培訓地點:
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