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大數據資產體系建設

【課程背景】
數據是數字經濟和第四次工業革命的新生產要素。隨著信息化技術的演進，網絡技術的進步和應用的普及，產生了海量的數據。這些海量數據的生成為智能化技術的發展奠定了基礎，也是經濟、社會發展的新的契機，同時也帶來了新的挑戰，比如如何利用與開發數據？如何保護個人隱私？數據的所有權與數據共享的平衡點到底在哪里？數據作為資產如何確權？在數字化企業中，如果說數據是原油，那么數據治理則是輸油管、煉油廠、儲油庫。數據治理是一個難題也是一個迫切需要解決的問題。
本課(ke)程對(dui)大(da)數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)的(de)對(dui)象、主題、框架和方(fang)式等(deng)進(jin)(jin)(jin)行(xing)分(fen)析，從國(guo)(guo)內、國(guo)(guo)際標準、工具、*實(shi)踐等(deng)多方(fang)面進(jin)(jin)(jin)行(xing)闡(chan)述，詳細(xi)介(jie)紹(shao)行(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)大(da)數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)的(de)方(fang)式、方(fang)法及數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)策略(lve)，通過典型(xing)的(de)實(shi)際案(an)例，分(fen)析驗證(zheng)大(da)數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)體系，有利(li)于指導基于行(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)大(da)數據(ju)(ju)的(de)企業(ye)(ye)(ye)(ye)數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)實(shi)際工作，有效提高(gao)大(da)型(xing)企業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)數據(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)水平，促進(jin)(jin)(jin)大(da)型(xing)企業(ye)(ye)(ye)(ye)數據(ju)(ju)資產體系的(de)建立(li)和數據(ju)(ju)價值的(de)持續(xu)挖掘。

【課程收益】
-可以有效指導企業全方位開展高質量的數據治理
-對行業大數據治理的理念、路徑、方法的全面系統闡述，見解獨到，對數字化工作者具有重要的啟示意義
-數據治理在戰略層面的頂層設計，以及數據治理在執行層面的實施方法
-既是企業數據治理的綱領性指南，也是數據治理的實操指導
-深度解析業界主流的數據治理理論框架，包含多年的數據項目實戰經驗總結
-詳細闡述了數據治理的理論、方法、技術和工具，為企業打好數智商業創新的數據基礎提供啟示和幫助
-由表及里地分析了系(xi)統性提升企業數據管理能力的方法(fa)，具有很強的實用性

【課程對象】
-企業高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
-戰略高層、戰略規劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各個條線的業務負責人和技術專家
-產品開發與創新人員、服務方案制定者
-市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
-創新業務的負責人，創新創業導師及實踐者

【課程大綱】
一、數據治理的行業需求及核心框架
1、行業現象和數據治理需求
-數據的困惑
-大型企業的數據發展現狀和趨勢
-行業的數據治理需求
2、數據治理再認識
-數據治理和數據管理的區別（數據治理概念和范疇）
-數據治理的背景（不良數據治理導致的損失）
-數據治理的價值與基本法則
3、數據治理體系結構
-數據治理體系結構
-數據治理的整體流程
4、數據治理案例分析
-數據治理應用案例常見的問題（數據統計分析）
-系統級數據治理（國企電信運營商）
-企業級數據治理（國企能源企業）
-物流運輸相關數據治理案例
-市場監管相關數據治理案例
5、數據治理的產品體系
-數據治理產品與數據服務的關系
-數據治理產品價值
-數據治理產品體系
6、數據治理的意義
-數據治理人員的發展進階路線
-為什么要學數據治理？（員工層面）
-為什么要做數據(ju)治理？（企業層面(mian)）

二、行業大數據的深度治理平臺及解決方案
1、大數據治理體系與數據治理體系的聯系與區別
-大數據時代下的數據治理壓力
-大數據時代的數據治理（典型案例）
2、企業的大數據服務轉型
-數字化企業的數據中心轉型
-大數據治理與創新能力提升（管理/業務/技術）
3、大數據治理框架
-大數據治理框架
-大數據治理要點（技術原則）
4、數據架構及相關核心概念
-主數據和參考數據管理
-元數據管理
5、大數據中心建設方案
-新一代大數據中心
-大數據基礎平臺
-大數據治理平臺
-大數據智能分析平臺
-大(da)數(shu)據可(ke)視化平臺

三、數字化改革及大數據治理優化
1、數字化改革
-消費市場的重新定義（供給側改革）
-供給側數字化改革的要點以及要避免的誤區
-供給側改革的數據化助力
2、行業大數據生態圈
-大數據生態圈的能力建設
-大數據生態圈的規劃
3、大數據治理的管理體系
-大數據治理的組織架構
-數據管理專員制度
-大數據治理的管理組織（管理團隊的角色分工）
4、大數據的全生命周期治理及相關核心概念
-大數據全生命周期管理
-大數據全生命周期中的四種角色 
5、大數據治理優化的數據質量
-林林總總的數據質量問題和示例
-數據質量需求的定義與首要管理工作
-全生命周期(qi)的數(shu)據管(guan)控體(ti)系(xi)與數(shu)據質量保障(zhang)

四、數據資產治理實踐
1、行業數據治理的行業需求及治理規范
-數據治理的國家規范
-行業數據治理的行業規范
2、行業數據治理的主要內容
-項目建設的主體框架
-需要解決的主要問題
-數據治理的合規性
3、行業數據治理的實施
-對數據治理和規劃的要求
-開展數據治理工作的重要步驟
-快速啟動數據治理
4、數據資產管理
5、數據治理的主數據管理
-主數據管理的范疇
-主數據管理的實施
6、數據治理成效的保障方式
-數據治理工作的長效與速贏
-數據管控體系的落地
-制度管理要求的執行
7、關于大數據治理的非技術話題
-數據治理優化項目的扎實推動
-數據治理(li)優化(hua)的心得

大數據資產體系建設