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CDMP国际数据管理专业人士认证

CDMP国际数据管理专业人士认证

Start time:2026 Course duration: 18
Lecturer:商老师 郭老师等 Course price:¥培训费4800 考试费2500
Days:3
Course location:北京、广州、昆明、青岛
Professional Classification:通用管理类、生产管理类、AI技术应用、人工智能、专业认证类、行业培训类、行业培训类:IT行业、线上课程
Category:
Job classification:
Keyword:CDMP,国际数据管理,专业人士,认证
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Course plan

City Days Price January February March April May June July August September October November December
广州 3 培训费4800 考试费250025-27
青岛 3 培训费4800 考试费250026-28
昆明 3 培训费4800 考试费250022-24
北京 3 培训费4800 考试费250023-25

Background and goals

课程背景:

    在数字化浪潮中,数据已成为企业核心竞争力的关键要素。为助力企业构建专业数据治理人才梯队、夯实数据驱动决策的人才基础,同时帮助数据领域人员提升职业竞争力,并高效获取CDMP基础级证书。国内多名数据管理专家,开设了“CDMP国际数据管理专业人士认证”培训课程。

认证简介:

    CDMP数据管理专业认证是由DAMA国际于2004推出,是一项涵盖学历教育、工作经验和专业知识考试在内的综合资格认证,也是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。

    CDMP证书分为四个等级,分别为:基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。

    《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版为基础,结合DAMA国际数据管理专业人士CDMP的考试特点及知识点,立足企业数据治理现状,解决企业的人才培养和数据治理问题。

认证价值:

1.为企业数据管理赋能:数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。

2.提高团队数字化水平:通过DAMA认证,团队可以获得系统性的知识体系培训,形成共同语言,从而提升数据团队的合作精神。

3.增强乙方竞争优势:多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方,有DAMA认证人员可获得额外加分。

4.提升个人竞争力:数字化时代,数据治理人才紧缺,越来越多企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容。

5.提高个人薪资福利:DAMA认证作为数据管理认证,行业认可。获得CDGA证书的人员,工资涨幅、职务提升均有不同程度的体现。

6.丰富个人知识面:掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容;对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解;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。

培训形式:线下面授 + 同步直播

Suitable people overview

main content

培训内容:

第一章 数据管理

主题1: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;

主题2: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

主题: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

主题: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

主题: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

主题: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

主题:掌握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

主题: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

主题: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 数据集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

主题: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

主题: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

主题:掌握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

主题: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

主题: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

主题: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

主题: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

主题: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

主题: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


主办单位:

上海复锐企业管理咨询有限公司

联系方式:

电话:021-65210156、021-65214838  18917636997

网址:www.free863.com

周末及下班时间服务热线:13817832229

Instructor

商老师

 DAMA数据管理系列认证授权讲师

20余年IT职业与培训生涯,20000+学时授课经历,DAMA数据管理CDGA、CDGP、CDAM等体系认证授权讲师、注册信息安全工程师讲师资格(CISI)。具有丰富的教学和实践经验,对IT职业培训有深刻的理解。曾参与“国家网络技术水平考试”体系设计、课程研发和教师培训,在数据管理、项目管理、IT服务管理、网络操作系统、网际互联设备、数据库、信息安全等领域有深入的研究。在国内多家大中型企业担任网络安全规划设计顾问。为国内多个行业进行数据治理、网络与信息安全、项目管理等课程培训,每年巡讲50余场。

商老师具备播音员般的语音特质,吐字清晰,音色沉稳。无论线上还是线下,其富有磁性的声音总能牢牢吸引学员的注意力,展现出深厚的职业素养与从容自信的讲台风采。


郭老师

DAMA、DCMM等数据管理专家讲师

EBDP大数据认证课程授权讲师、DAMA中国CDGA数据治理工程师、CDAM数据资产管理师专家讲师、NPDP产品经理认证课程授权讲师、工信部新职业大数据工程技术人员(中级)教材撰写专家等。专注于信息化发展趋势、数据治理、大数据、信息架构等领域研究。多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目,精通软件开发生命周期管理、软件质量管理、软件研发管理体系解决方案、软件需求管理最佳实践、敏捷开发与管理实战高级培训、IT项目管理与需求分析最佳实践、大型项目管理及集成项目解决方案、高质量代码编程等技术。

郭老师拥有极强的亲和力与耐心,能迅速破冰,与学员建立信任关系。注重互动与反馈,善于营造积极的学习氛围,并能针对学员的不同背景与个性化需求,灵活调整教学节奏与重点,确保每位学员都能学有所得,培训体验备受好评。


王老师

DAMA中国理事会会员

在IT咨询与IT服务行业有20余年经验,涉足于金融、石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究,具有丰富的项目管理、咨询服务经验,专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究,多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究,参与《数据治理:工业企业数字化转型之道》、《工业企业数据治理指南》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》、《智慧矿山应用研究》等书籍编写工作。

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