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海量非结构化数据提供存储、管理和应用的一站式解决方案
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DAMA是一个全球性的专业组织 ， 由数据管理和数字化相关的专业人士组成 ， 非营利性机构 ，厂商中立。
协会自1980年成立以来 ，一直致力于数据管理和数字化的研究、 实践及相关知识体系的建设 ，先后发行了《 DAMA 数 据管理字典》和《 DAMA数据管理知识体系》等。该知识体系目前已被广泛使用 ， 并已成为业界的标杆和权威。全球会员2万人 ，全世界共有54个分会。
DAMA大中华区以国际数据管理协会(DAMA)数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证(CDMP)的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。推出了数据治理工程师 (CDGA )和数据治理专家 (CDGP )等数据管理专业人士认证，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA大中华区颁发认证证书。
业务层面
技术层面
数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。
通过认证，团队可以获得系统的体系培训，从而提升数据团队的数字化水平。
企业参与相关项目竞标时可作为加分项。
实时获取先进理论知识和市场动态；丰富真实案例助力理论快速应用。
DAMA认证作为国际认证，行业认可。相关认证可助力薪级提升。
实时获取先进理论知识和 市场动态；丰富真实案例 助力理论快速应用。93% 的认证人士都认同通过认 证提升了知识和自信。
CDGP数据治理专家，信息系统项目管理师，DAMA国际数据管理认证讲师，2023年度河北省软件和信息技术服务业优秀企业家。主要工作方向以数据治理、数据分析为主，多次被评为最佳技术项目带头人。具有10多年移动通信领域高新技术开发与创新管理的资深实践经验，积聚了丰富的技术经验和管理经验，具有良好的技术前瞻性和企业战略管理意识。曾成功承担并圆满完成了北京移动、吉林移动等十多家省级移动通信公司相关项目的实施工作，被选为最佳技术项目带头人。
DAMA 大中华区（国际数据管理协会中国）理事，恩核数据创始人，韩国国立釜庆大学信息工程工学博士，清华大学未来科技硕士。参与编写及翻译的书籍有《DAMA数据管理知识体系指南》、《DAMA首席数据官知识体系指南》、《数据与现实》，《银行业数据治理20讲》，《财务数据治理实战》、《数据质量管理十步法》等，参与过近百家银行数据治理项目。北京市“凤凰计划”高层次人才，入选《环球人物》，被评为“朝阳区最美科技工作者”。负责DAMA数据治理工程师CDGA及数据治理专家CDGP认证工作。
| 教学大纲 | ||
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| 章节 | 模块 | 内容 |
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第一章 数据管理 |
讲解DMBOK中的通用工具，如车轮图、六边形图、职能框架、语境关系图的用途与用法。 |
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 |
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第二章 数据处理伦理 |
介绍数据伦理的核心概念，说明数据操作与自然人、数据所有权归属与经济价值之间的关系。说明数据伦理的准则、各国当前的伦理法规，并通过案例说明数据伦理的应用情况。 |
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 |
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第三章 数据治理 |
数据治理通过建立一个能够满足企业需求的数据决策体系，为数据管理提供指导和监督。本节课程主要介绍数据治理的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第四章 数据架构 |
数据架构定义了与组织战略协调的管理数据资产蓝图，以建立战略性数据需求及满足需求的总体设计。本节课程主要介绍数据架构的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第五章 数据建模和设计 |
数据模型与设计是以数据模型（Data Model）的精确形式，进行发现、分析、展示和沟通数据需求。本节课程主要介绍数据模型与设计的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第六章 数据存储和运营 |
数据存储和操作是以数据价值最大化为目标，包括存储数据的设计、实现和支持活动以及在整个数据生命周期中，从计划到销毁的各种操作活动。本节课程主要介绍数据存储和操作的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第七章 数据安全 |
数据安全要确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据被适当访问。本节课程主要介绍数据安全的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第八章 数据集成和互操作 |
数据集成和互操作包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程。本节课程主要介绍数据集成和互操作的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第九章 文档和内容管理 |
文档和内容管理将针对结构化与非结构化的数据的高效整合与高效利用方式方法展开说明。本节课程主要介绍文件和内容的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具、方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十章 参考数据和主数据 |
主数据和参考数据包括核心共享数据的持续协调和维护，使关键业务实体的真实信息以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用。本节课程主要介绍参考数据和主数据基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十一章 数据仓库和商务智能 |
数据仓库和商务智能包括计划、实施和控制流程来管理决策支持数据，并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值。本节课程主要介绍数据仓库和商务智能的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十二章 元数据管理 |
元数据包含规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息（对理解数据及其创建维护和访问系统有帮助）。本节课程主要介绍元数据的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十三章 数据质量管理 |
数据质量管理包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性。本节课程主要介绍数据质量的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十四章 大数据和数据科学 |
大数据和数据科学描述了针对大型的、多样化数据集收集和分析能力的提高而出现的技术和业务流程。本节课程主要介绍大数据和数据科学的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十五章 数据管理成熟度评估 |
数据管理成熟度评估描述了评估和改进组织数据管理能力的方法。本节课程主要介绍数据管理成熟度评估的基本概念、业务驱动因素、目标、原则、管理活动、工具和方法、实施指南和治理要求等。 |
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 |
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第十六章 数据管理组织和角色展望 |
数据管理组织和角色展望是为组建数据管理团队、实现成功的数据管理活动提供了实践指导和参考。本节课程主要介绍数据管理组织和角色期望的基本概念、了解现有的组织和文化规范、数据管理组织架构、关键成功因素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他数据相关机构之间的沟通以及数据管理角色等。 |
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 |
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第十七章 数据管理和组织变革管理 |
数据管理和组织变革管理描述了如何计划和成功地推动企业文化变革，文化的变革是将数据管理实践有效地嵌入组织中的必然结果。本节课程主要介绍数据管理和组织变革管理的基本概念、变革法则、管理转型、科特变革管理的误区及八步法、变革的秘诀、创新扩散和持续变革、数据管理价值沟通等。 |
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数字化转型卜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 |
