说起数据管理，想必大家都不陌生，但却没有人敢说数据管理的知识他全都知道，下面我们就跟着中培专家一起来深度剖析数据管理的相关知识要点。希望通过此次剖析讲解，让大家对数据管理有一个清晰的认识，为以后更好的学习打下坚实的基础。

在中培课堂上，王老师将课程体系总体框架分为四个部分，即：(基本理论-总体规划-核心赋能-专项实践)。首先，通过数据管理基本理论的讲解，帮助学员掌握数据管理知识体系基本内容。然后，从企业数据管理总体规划入手，提出企业数据管理能力成熟度，获得当前数据管理现状和存在问题，找准方向规划提升。再次，从数据管理的核心出发，通过数据治理体系的构建，延伸数据架构、数据标准和数据质量的专项最佳实践。具体如下：

数据管理基本理论：介绍DAMA_DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理框架、数据资产管理2.0白皮书等数据管理基本理论，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论、国内数据资产管理政策及实施策略等内容；
补充：基本理论部分核心知识点试题，对接CDMP考试要点，促进学员对核心要点的理解和消化。

数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM和IBM数据治理成熟度标准及模型等，结合当前数据监管法案和行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理现状及成熟度阶段，规划未来发展和明确提升方向；
　　补充：数据管理能力成熟度评估方法，结合成熟度评估报告提出数据管理顶层设计及规划演进路线图；学员结合数据能力成熟度评估案例，给出成熟度等级评定，并组织大家研讨数据能力成熟度评估成果。

数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助学员借鉴相关行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。

数据治理最佳实践，从企业的数据管理组织、制度和流程等方面提出要求，构建完整的数据治理体系，并阐述行业、企业最佳实践案例；
　　补充：数据治理案例中的场景化、问题和困局，采用问题求解的形式，帮助学员理解数据治理实践中难点及最佳实践中的关键成功因素；同时，收集参训学员在各自企业中遇到的问题，进行集中式研讨，落实到实际工作中，为后续工作提出改进建议。

数据架构最佳实践，从企业架构顶层设计出发，构建企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等，强调企业数字资产在全业务数据中心的应用，并阐述行业最佳实践案例；
　　补充：数据建模基础知识，通过技术层面的实际操作，帮助参训学员理解和掌握企业级数据模型的落地效果。

数据标准最佳实践，从构建企业共识化业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准出发，构建完整的数据标准管控体系，并阐述行业最佳实践案例；
　　补充：数据标准案例中场景化、问题和困局，采取问题求解形式，提出数据标准实践中的难点和关键成功因素；同时，引入实际数据标准化案例，组织参训学员进行沙盘演练，为后续工作提供数据标准化指导和建议。

数据质量最佳实践，从构建数据质量基础出发，提出数据质量工程化实施方法，开展数据质量评估和改进，持续提升数据质量，介绍行业最佳实践案例。
　　补充：数据质量场景化问题和困局，剖析数据质量的影响因素，通过数据质量问题的归因，识别数据质量的根因，提出数据质量整改的建议，落实数据质量的持续改进和应用效果评价。

数据管理是对数据的组织、编目、定位、存储、检索和维护等，也是数据处理的中心问题。而数据管理专业人士通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，可以提升数据管理能力，并获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。而在中培课堂上，学员学习欲望强烈，学习能力强，经过专业老师的点拨必然能快速进步，在相同的时间投入下，获得更多的知识和技能，如此教学，学员在培训完之后怎能不成为行业的佼佼者!

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