如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值，已成为一个组织加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一。发挥数据的最大价值依赖于人员、流程、制度、技术的支持，通过数据资产的管理来提升数据质量、保障数据安全、促进应用效率，从而降低大量数据资产导致的各项管理成本，以实现数据驱动业务发展的目标。数据治理的实质在于“业务先导、管理驱动、技术支撑”。管理是其中的核心与基础，业务、管理与技术的互动是盘活整个数据体系的关键因素。
通过数据管理机制的建设，从数据管理组织和制度上为数据治理工作提供管理保障，实现数据治理工作的持久化。借助数据标准化工作，统一组织客户、资产、机构、产品、协议、交易、渠道、财务、营销主题的信息项的定义，进一步规范业务操作与IT的系统建设，并通过数据质量体系的建设，实现组织数据质量的整体提升。
1、了解数据治理体系
2、掌握数据标准
3、掌握数据质量
4、掌握数据架构
5、掌握数据资产
6、掌握数据中台和DCMM（数据成熟度）落地
课程时间：1天，6小时左右
课程对象：企业负责人、中高层管理者、数据管理部/数据洞察部、产品部、技术负责人等
课程方式：产品分享、案例互动、讲解点评、分组研讨等
Part1：数据治理概述
1、数据治理的背景和挑战
2、数据治理的价值
3、数据治理的拆解
4、数据治理与数据管理
Part2：数据治理体系规划
1、数据治理管理框架
2、数据治理规划体系框架
3、数据治理各领域组织框架
4、数据管理制度框架
5、主数据管理
6、元数据管理
7、数据管理过程
Part3：数据标准管理
1、数据标准含义
2、数据标准框架
3、分类指标元数据模型
4、数据标准和各领域的关系
5、数据标准管理体系
6、数据标准实施步骤
7、数据标准落地方法
Part4：数据质量管理
1、数据质量定义
2、数据质量七大维度
3、数据质量度量方法
4、数据质量管理体系
5、数据质量监控体系
6、数据质量与其他领域的关系
7、数据质量落地：大棒篇、流程篇和清理篇
Part5：数据架构管理
1、数据架构与4A的关系
2、数据管理架构过程
3、企业数据模型
4、信息价值链分析
5、数据治理架构
6、数据仓库架构
7、常见中台架构
Part6：数据资产管理
1、 数据资源规划
2、 数据资产盘点
3、 数据逻辑规划
4、 数据安全规划
5、 数据物理规划
6、 数据资源资产化
Part7：中台落地及DCMM落地
1、中台落地路线图
2、数据整理接入
3、数据开发加工
4、数据服务应用
5、数据推送分发
6、数据应用
7、数据运营能力
8、数据平台组件
9、DCMM简介
10、DCMM评估
