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DAMA国际数据管理专业人士认证CDMP培训

(本课程滚动开课,如遇开课时间或者地点不合适,请拨打010-62258232咨询最新时间、地点等培训安排!)

培训安排:
    2021年7月17-20日西安    2021年10月22-25日上海
    2021年12月23-26日广州   2022年1月20-23日北京
培训对象:数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员
培训费用:9800元/人(含资料费、午餐、茶点、发票)

培训背景:
    本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》,全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验,精心打造而成,力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识,是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力,打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程,是帮助数据管理从业人士,通过学习数据管理基础理论,借鉴行业最佳实践,提升数据管理专业能力。
 
培训说明:
培训费9800元/人(含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一安排,费用自理。
本课程培训结束后可由我部协助参考数据管理专业人士认证 CDMP认证考试,考试费用为每门311美金(无发票),中级CDMP认证共计3门,代报名费用为每门2500元人民币(可开发票)。
     DAMA推出CDMP(Certified Data Management Professional,数据管理专业人士认证)考试,全球唯一数据管理方面权威性认证,帮助数据从业者提升数据管理能力,参加的学员需要按要求提供注册申请表,请学员带身份证复印件一张,由中培专责老师来注册考试信息,监考形式:机考,Proctor U 远程监考(线上考试,国外机构在线监考)。

培训对象:
1. 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导
2. 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员;
3. 企业数据管理专家/专家委员会专员;
4. 数据管理团队及专兼职人员;
5. 业务部门信息化领导/经理/专员;
6. IT 部门总监/经理;
7. IT 项目管理办公室(PMO)总监/经理/数据管理专员/技术经理。

培训收益:

通过学习本课程,您将获得如下收益:
1. 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容; 
2. 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解; 
3. 系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力,及数据管理解决方案设计、执行能力。

培训特色:
1. 理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行;
2. 专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;
3. 通过全面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式。

关于考试:
国际数据管理协会认证CDMP

数据管理专业人士认证 (CDMP) 证书授予那些具备以下综合条件资格的人员,这些条件包括教育程度、技能经验和基于测试的专业知识考试。证书分为基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。为了维护认证状态并持续使用证书,需缴纳年度认证费用,加3年的继续教育和专业活动要求。

数据管理专业人士认证 CDMP:
只要有 ICCP 批准的代理人核查物理身份,并监考考试过程,ICCP 的考试可以在世界上任何地方举行。

CDMP考试认证分为四个等级,分别是Associate(基础级)、Practitioner(专家级)、Master(大师级)和Fellow(院士级)。四个等级将分别从教育学历、工作经验、专业知识以及对DAMA的贡献等角度进行认证考核,具体如下:

 

基础级(A)
Associate

专家级(P)
Practitioner

大师级(M)
Master

院士级(F)
Fellow

职业经验

6个月>2年

2年-10年

至少10年

超过25年

考试

DM Fundamentals 基础级

3
DM Fundamentals + 2 specialist
基础级+2门选修

3
DM Fundamentals + 2 specialist
基础级+2门选修

• 全球公认的尊重的思想者、引领者。
• 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献
 • 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献,通过提名
• 通过大师级成员的审查和认可

 

合格标准

60%

70%

80%

认证路径

注册 & 考试

注册 & 考试

注册 & 考试 通过案例经验提交经验证据

通过大师级成员的审查和认可

考试信息:
机考

考试题目数量:100道选择题,100分
考试时间:90+20 Min(英语非第一语言区域可获得20分钟额外时间)
考试语言:英语
监考形式:ProctorU远程监考。
 
考试专业科目:
基础考试+7门选修科目
 
专业发展和再认证:
要保持 CDMP资格要求3年内必须获得120小时获得认可的在教育时间。 很多教育活动都可以计算在内,包括 DAMA 的研讨会和分会活动。

课程大纲:

章节

模块

培训内容

第一章
数据管理

掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念;掌握数据管理框架基本内容包括:战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。

1.1 简介
1.2 什么是数据?
1.3 数据与信息
1.4 数据作为组织资产
1.5 数据管理原则
1.6 数据管理面临的挑战
1.7 数据战略
1.8 数据管理框架
1.9 DAMA与DMBOK
1.10 总结

第二章
数据道德

了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。

2.1 简介
2.2 业务驱动因素
2.3 什么是数据道德
2.4 数据隐私背后的原则
2.5 数字化环境下的道德
2.6 不道德的数据处理和风险实践
2.7 建立数据道德文化
2.8 数据道德与数据治理
2.9 总结

第三章
数据治理

掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践

3.1 简介
3.2 数据治理基本活动
3.3 数据治理工具和技术
3.4 数据治理实施指南
3.5 数据治理关键指标
3.6   数据治理最佳实践
3.7   总结

第四章
数据架构

掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。

4.1   简介
4.2   数据架构基本活动
4.3   数据架构工具和技术
4.4   数据架构实施指南
4.5   数据架构关键指标
4.6   数据架构最佳实践
4.7   总结

第五章
数据建模与设计

掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。

5.1 简介
5.2 数据模型基本活动
5.3 数据建模工具和技术
5.4 数据建模实施指南
5.5 数据模型关键指标
5.6 数据建模最佳实践
5.7 总结

第六章
数据存储与操作

掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。

6.1   简介
6.2   数据库管理基本活动
6.3   数据库工具和技术
6.4   数据库实施指南
6.5   数据库管理关键指标
6.6   数据库管理最佳实践
6.7   总结

第七章
数据安全

掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。

7.1   简介
7.2   数据安全基本活动
7.3   数据安全工具和技术
7.4   数据安全实施指南
7.5   数据安全关键指标
7.6   数据安全管理评价
7.7   数据安全最佳实践
7.8   总结

第八章
数据集成与互操作性

掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。

8.1   简介
8.2   数据成与互操作性基本活动
8.3   数据集成与互操作性工具和技术
8.4   数据集成与互操作性实施指南
8.5   数据集成与互操作性关键指标
8.6   数据集成与互操作性最佳实践
8.7   总结

第九章
文档和内容管理

掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。

9.1   简介
9.2   文档和内容管理基本活动
9.3   内容管理工具和技术
9.4   内容管理实施指南
9.5   内容管理关键指标
9.6   内容管理最佳实践
9.7   总结

第十章
参考数据和主数据

掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。

10.1  简介
10.2  参考数据和主数据基本活动
10.3  参考数据和主数据工具和技术
10.4  参考数据和主数据实施指南
10.5  参考数据和主数据关键指标
10.6  参考数据和主数据最佳实践
10.7  总结

第十一章 数据仓库与商务智能

掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。

11.1  简介
11.2  数据仓库与商务智能基本活动
11.3  数据仓库与商务智能工具和技术
11.4  数据仓库与商务智能实施指南
11.5  数据仓库与商务智能关键指标
11.6  数据仓库与商务智能最佳实践
11.7  总结

第十二章 元数据管理

掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。

12.1  简介
12.2  元数据管理基本活动
12.3  元数据管理工具和技术
12.4  元数据实施指南
12.5  元数据管理关键指标
12.6  元数据最佳实践
12.7  总结

第十三章 数据质量

掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。

13.1  简介
13.2  数据质量基本活动
13.3  数据质量工具和技术
13.4  数据质量实施指南
13.5  数据质量关键指标
13.6  数据质量最佳实践
13.7  总结

第十四章 大数据与数据科学

掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。

14.1 简介
14.2 大数据与数据科学基本活动
14.3 大数据与数据科学工具和技术
14.4 大数据与数据科学实施指南
14.5 大数据与数据科学关键指标
14.6 大数据与数据科学最佳实践
14.7 总结

第十五章 数据管理能力成熟度

掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。

15.1 简介
15.2 数据管理能力成熟度基本活动
15.3 数据管理能力成熟度工具和技术
15.4 数据管理能力成熟度实施指南
15.5 数据管理能力成熟度关键指标
15.6 数据管理能力成熟度最佳实践
15.7 总结

第十六章 数据管理组织及角色

掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。

16.1  简介
16.2  数据管理组织模式
16.3  数据管理成功关键要素
16.4  建立数据管理组织
16.5  数据管理组织与其他组织间关系
16.6  数据管理组织中的角色
16.7  总结

第十七章 数字化转型下组织变革管理

掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。

17.1  简介
17.2  数字化转型下的组织变革管理原则
17.3  数字化转型下组织变革管理的八个误区
17.4  数字化转型下组织变革管理的八个阶段
17.5  数字化转型下组织变革的可持续发展
17.6  数字化转型下组织持续获得数据管理价值
17.7  数字化转型组织数据管理文化最佳实践
17.8  总结

学员交流、考核与返程

培训讲师

王老师:(TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3)数据治理及数据标准化专家,信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目,长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。

蔡老师:某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监,数据业务部负责人。同时也是中国电子工业标准化技术协会会员、企业信息标准化委员会常委委员、国际产品分类标准化组织会员、北京市大数据及其应用专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。

郑博士: DAMA中国理事会员,工学博士学位, 清华大学未来科技EMBA 在读,2012年毕业回国创办恩核(北京)信息技术有限公司。致力于数据架构、数据建模及数据治理技术方面的研究与实践,曾出版《海量数据库解决方案1》,《区块链开发与实例》,后者被清华计算机学院列为指定教材,参与翻译《数据管理知识体系-DMBOK2.0》,组织翻译《区块链重构游戏规则》

王老师:现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理,国际信息和数据质量协会(IAIDQ)会员,ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证(CDMP)、数据治理专业认证(DGP)、信息质量专业认证(IQCP)三项国际认证。2010年加入普元,全面主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验,曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察,并对企业信息化平台建设,企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。

【报名咨询】

联系电话:010-62258232  62278113  13718601312  13120125786

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3、本课程也可以安排培训讲师到贵公司进行企业内训,欢迎来电咨询及预订讲师排期。
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