EDG111:企业数据治理实战专家

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课程介绍
适用对象:
学习收获:通过本课程,可让学员对数据治理建设过程有更深的认识,同时学会用数据模型建设解决数据汇聚及的问题。在数据治理落地与实践案例讲解过程讲解中,把案例与方法结合,学习既能对数据治理方法有更深的认识也能更好的指导自己的数据治理建设工作。最后通过几个具体的、典型的案例,使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时,充分理解数据治理的重要性及数据治理安全性的意义,通过举一反三的效果,提高自己分析解决问题的能力。
详细大纲
1 数据治理技术基础及进阶学习
1.1 数据治理与大数据的关系深入
1.2 据治理背景及现状及作用
1.3 数据治理的目标与定位
1.4 大数据环境下的数据治理特点
1.5 数据治理的关键
1.6 数据仓库与数据治理关系深入
2 数据治理架构与建模案例
2.1 数据治理架构的深入解读
2.2 大数据平台及数据架构设计
2.3 数据建模实例分享
2.4 数据库/数据仓库架构设计与数据治理的关系
2.5 不同模型设计下数据治理的优缺点及如何做好模型设计
3 数据治理的思路及具体措施
3.1 数据治理要素及策略(4大要素,7大策略及成熟度模型评估)
3.2 数据治理的实施建议
3.3 数据标准化建设的误区
4 数据质量管理经验
4.1 数据质量框架设计介绍
4.2 数据建模与数据质量的关系(理解优缺点及适用场景)
4.3 数据质量的组织架构设计注意事项
4.4 ETL如何保证数据质量(审核流程的注意事项)
4.5 改善数据质量的技巧和策略
5 数据安全管理经验
5.1 数据安全涉及的模块介绍
5.2 数据安全的问题背景分析
5.3 解决数据安全在架构设计和数据库设计的注意事项
5.4 数据安全的优化案例
5.5 发现数据安全问题的技巧和策略
6 数据治理的落地与实践案例
6.1 如何选择数据治理的最佳时机
6.2 数据治理成功的关键---元数据管理
6.3 数据治理中主数据管理的案例
6.4 不同驱动(业务、数据、应用)驱动方式及使用场景
6.5 主动治理的优势、应用避免的问题有哪些
7 行业主数据治理的经验
7.1 数据管理能力成熟度的重要性有什么,如何做好这块的工作
7.2 行业数据治理团队建设经验及注意事项
7.3 面对应对性数据治理和主动型数据治理要注意什么
7.4 主数据建设整体思路及如何评估
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