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《数据治理工程师培训班大纲:构建数据驱动的未来》
在当今数字化时代,数据已成为企业最重要的资产之一,有效的数据治理对于企业确保数据质量、提升数据安全性、实现数据价值最大化以及合规运营具有至关重要的意义,本数据治理工程师培训班大纲旨在培养具备全面数据治理知识和技能的专业人才,以满足各行业对数据治理日益增长的需求。
培训目标
1、知识目标
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- 深入理解数据治理的概念、框架和最佳实践。
- 掌握数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等核心数据治理领域的理论知识。
- 了解国内外数据治理相关的法规和政策要求。
2、技能目标
- 能够制定和实施企业的数据治理策略与计划。
- 熟练运用数据治理工具进行数据管理和监控。
- 具备解决数据治理过程中常见问题的能力,如数据冲突、数据不一致等。
3、素质目标
- 培养数据治理意识和数据文化理念,推动企业数据治理文化建设。
- 提升沟通协调能力,能够与不同部门协作开展数据治理工作。
(一)数据治理基础
1、数据治理概述
- 数据治理的定义、目标和重要性。
- 数据治理与数据管理的区别与联系。
- 数据治理的发展历程和趋势。
2、数据治理框架
- 主流数据治理框架(如DAMA - DMBOK框架)的结构和要素。
- 如何根据企业需求选择和定制数据治理框架。
(二)数据架构管理
1、数据架构概念
- 数据架构的定义和组成部分(数据模型、数据存储、数据分布等)。
- 数据架构在企业架构中的地位和作用。
2、数据架构设计
- 数据架构设计的原则和方法。
- 构建企业级数据模型的步骤和技巧。
- 数据存储选型(关系型数据库、非关系型数据库等)的考虑因素。
(三)数据标准管理
1、数据标准的定义和分类
- 业务数据标准、技术数据标准等不同类型标准的内涵。
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2、数据标准的制定
- 数据标准制定的流程和参与者。
- 数据元、数据字典的构建方法。
3、数据标准的执行与监督
- 如何在企业内部推行数据标准。
- 数据标准执行情况的监控和评估机制。
(四)数据质量管理
1、数据质量的概念和维度
- 准确性、完整性、一致性等数据质量维度的含义和评估方法。
2、数据质量问题的根源分析
- 从数据源、数据处理流程等方面分析数据质量问题产生的原因。
3、数据质量提升策略
- 数据清洗、数据转换、数据验证等提升数据质量的技术手段。
- 建立数据质量持续改进的管理机制。
(五)数据安全管理
1、数据安全威胁与风险
- 网络攻击、数据泄露等常见数据安全威胁的类型和特点。
- 数据安全风险评估的方法和流程。
2、数据安全策略与技术
- 数据加密、访问控制、身份认证等数据安全技术的原理和应用。
- 制定企业级数据安全策略的要点。
(六)数据治理工具与技术
1、数据治理工具概述
- 数据建模工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等常见工具的功能和特点。
2、数据治理工具的选型与实施
- 根据企业需求和预算选择合适的数据治理工具。
- 数据治理工具的实施步骤和注意事项。
(七)数据治理项目管理
1、数据治理项目的启动
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- 项目立项、需求分析、项目团队组建等项目启动阶段的工作内容。
2、数据治理项目的计划与执行
- 制定项目计划、任务分配、项目进度监控等。
3、数据治理项目的收尾与评估
- 项目验收、成果交付、项目绩效评估等项目收尾工作。
(八)数据治理与合规
1、国内外数据治理法规
- GDPR(欧盟通用数据保护条例)、CCPA(美国加利福尼亚州消费者隐私法案)等法规的要点解读。
2、企业数据合规管理
- 如何确保企业数据治理工作符合法规要求。
- 数据合规审计的内容和流程。
培训方式
1、课堂讲授
- 由资深数据治理专家讲解数据治理的理论知识和实践经验。
2、案例分析
- 分析国内外知名企业的数据治理成功案例和失败案例,总结经验教训。
3、小组讨论
- 组织学员分组讨论数据治理中的热点和难点问题,促进学员之间的交流与合作。
4、实践操作
- 安排学员使用数据治理工具进行实际操作,提高学员的动手能力。
培训考核
1、理论考核
- 通过考试检验学员对数据治理理论知识的掌握程度。
2、实践考核
- 根据学员在实践操作中的表现评估其数据治理技能水平。
3、项目作业
- 要求学员完成一个数据治理项目作业,考核其综合运用知识和技能解决实际问题的能力。
通过本数据治理工程师培训班的学习,学员将全面掌握数据治理的知识和技能,成为能够在企业中推动数据治理工作有效开展的数据治理工程师,为企业在数字化转型浪潮中充分挖掘数据价值、提升竞争力奠定坚实的人才基础。
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