课程定位

供关注企业数据资产开发加工利用的CIO、信息部门及业务部门骨干、中高层和外包团队代表学习，结合数据实验室与集团数据中心案例，讨论管理机制和场景化技术服务。

学习收获

• 系统学习数据资产管理和运营的理论框架。
• 了解集团企业的大数据创新过程。
• 理解数据资产管理全生命周期的过程框架。
• 学习精益发展战略下数据中台的建设发展过程。
• 结合自身管理现状讨论差异，为后续治理寻找着手点。
• 分析标杆集团的数据资产管理、中台和运营体系案例。
• 认识数据中心相关技术平台、工具及组织机构。
• 结合数字化实例研讨疑难问题，练习实际问题分析与数字化思考。

课程特色

• 七部分完整覆盖资产化概述、管理职能、模型、实验室、技术平台、实施和案例，模型部分分别进入概念、逻辑、物理及运营设计规范与评估。
• 实验室机制区分需求实验、服务验证和产品运营；技术部分连接调度时效容错实时计算、质量监控和安全防护。
• 实施按统筹规划、管理实施、稽核检查、资产运营四阶段展开，案例把工具选型、组织岗位、职责制度流程及考核联系起来。

课程模块

Part1企业数据资产化、中台化概述

• 1.企业数字化转型及智能化需求
• 2.高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权
• 3.数据分布散-企业的数据资源散落在多个业务系统
• 4.数据标准散-数据标准不统一，数据孤岛普遍存在
• 5.数据质量差-标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差
• 6.安全意识弱-数据安全意识不够、安全防护不足
• 7.资产评估难：而且数据的价值难以评估，数据服务缺乏合规性
• 8.从传统数据管理向数据中台的发展过程
• 9.数据中台赋能的业务领域
• 10.数据中台实施的难点鸿沟
• 11.数据中台建设的必备能力
• 12.数据中台总体架构

Part2中台化核心基础——数据资产管理主要内容

• 1.数据资产管理的核心管理职能
• 2.数据资产管理的组织架构、制度体系
• 3.数据资产管理之数据标准管理
• 4.数据资产管理之数据模型管理
• 5.数据资产管理之元数据管理
• 6.数据资产管理之主数据管理
• 7.数据资产管理之数据质量管理
• 8.数据资产管理之数据安全管理
• 9.数据资产管理之数据价值管理
• 10.数据资产管理之数据共享管理

Part3中台化体系架构——数据模型建立与优化

• 1.企业业务能力主线的业务梳理
• 2.识别企业中数据模型的应用场景
• 3.企业数据概念模型的设计流程与规范
• 4.企业数据逻辑模型的设计流程与规范
• 5.企业数据物理模型的设计流程与规范
• 6.企业数据运营模型的设计流程与规范
• 7.企业数据模型的评估与优化

Part4中台化运营保障——数据实验室运营机制

• 1.组织架构以及保障
• 2.角色以及岗位职责
• 3.运营流转机制及规范
• 4.运营机制之需求实验阶段
• 5.运营机制之服务验证阶段
• 6.运营机制之产品运营阶段
• 7.实验室前期环境工具支撑

Part5中台化技术实现——技术平台的场景化服务

• 1.技术平台的整体定位
• 2.企业级数据加工调度流程
• 3.数据时效性设计及保障
• 4.数据容错和服务连续性处理
• 5.数据平台实时加工计算
• 6.企业级数据质量监控
• 7.风险防控和安全防护

Part6数据资产实施过程步骤

• 1.数据资产管理在“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运营”四个阶段的方法
• 2.数据资产管理实施之建立组织架构
• 3.数据资产管理实施之应用需求梳理
• 4.数据资产管理实施之数据盘点梳理
• 5.数据资产管理实施之引进平台技术
• 6.数据资产管理实施之汇聚多源数据
• 7.数据资产管理实施之治理数据
• 8.数据资产管理实施之数据应用
• 9.数据资产管理实施之数据运营

Part7数据资产、数据中台管理实践案例

• 以一个完整的大型集团数据中心为例，讲解数据中台应该包含哪些技术平台和工具，这些平台和工具应该怎么去选型；
• 1.标杆企业数据资源中心案例。
• 2.基于大数据架构下的数据资源中心技术架构（数据中心总体架构、功能架构、系统架构、安全架构等等）。
• 3.数据仓库和大数据平台常见工具介绍。
• 4.数据治理相关工具介绍(主数据管理工具、数据指标（元数据）管理工具、数据质量管理工具、数据安全工具)。
• 5.数据资源中心建设路径和难点分析。
• 标杆集团企业数据中心运营管控体系（组织机构、职责、制度、流程）介绍。
• 1.组织机构，数据中心团队内部组织怎么建设和分工。
• 2.职责，相关角色职责。
• 3.制度，数据中心相关制度。
• 4.流程，数据管理流程（比如：数据认责流程）和运维管理流程。
• 考核、应用考核规范等管理制度。
• 案例分享与研讨交流

适合人群

培训对象建议包括信息化部门、外包团队代表、企业核心业务部门负责人或骨干、企业中高层领导等对企业数据资产开发、加工、利用整体关注的人群，诸如企业CIO、信息部门负责人、主管、关键数字化业务部门负责人和主管。

师资信息

郭老师，北京航空航天大学软件工程研究所博士毕业，曾赴香港大学及马来西亚等地研讨需求工程和IT规划，专业涉及需求工程、IT项目管理、研发过程改进及IT规划，具有十六年以上IT行业经历。主编或参与编著《信息系统项目管理基础教程》《信息系统开发与项目管理》《企业架构与IT战略规划设计》《企业IT服务运营管理与变革》四本书，倡导企业架构与顶层设计，自2003年将TOGAF引入国内，并结合建筑、能源、内容及工业互联网四领域，创新提出行业互联网服务架构的架构开发过程，并依托清华大学出版社出版相关企业架构顶层设计与服务运营管理变革系列两本书。张老师，大数据技术专家，研究基础平台、实时处理、现代数仓与大数据应用，具有十年以上金融和互联网基础系统及平台研发经历，擅长框架、平台与通用产品架构；曾任eBay上海研发中心资深大数据架构师，主持Hadoop ETL框架和数据质量工具研发，具有宜信数据中台团队负责人经历，带领DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci四个开源项目并主导数据中台建设。以上为两位师资背景介绍，不代表共同或当期全员授课；实际名单、分工及当期安排以正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。