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數據治理和深度優(yōu)化:價(jià)值驅動(dòng)的大數據資產(chǎn)體系建設

數據治理和深度優(yōu)化:價(jià)值驅動(dòng)的大數據資產(chǎn)體系建設

課程編號:43897

課程價(jià)格:¥0/天

課程時(shí)長(cháng):2 天

課程人氣:284

行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

授課講師:黃辰

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓對象】
企業(yè)高層管理者:董事長(cháng)、總裁、總經(jīng)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(gè)條線(xiàn)的業(yè)務(wù)負責人和技術(shù)專(zhuān)家 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與創(chuàng )新人員、服務(wù)方案制定者 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策劃、客戶(hù)經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理等 創(chuàng )新業(yè)務(wù)的負責人,創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)導師及實(shí)踐者

【培訓收益】
可以有效指導企業(yè)全方位開(kāi)展高質(zhì)量的數據治理 對行業(yè)大數據治理的理念、路徑、方法的全面系統闡述,見(jiàn)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(shí)施方法 既是企業(yè)數據治理的綱領(lǐng)性指南,也是數據治理的實(shí)操指導 深度解析業(yè)界主流的數據治理理論框架,包含多年的數據項目實(shí)戰經(jīng)驗總結 詳細闡述了數據治理的理論、方法、技術(shù)和工具,為企業(yè)打好數智商業(yè)創(chuàng )新的數據基礎提供啟示和幫助 由表及里地分析了系統性提升企業(yè)數據管理能力的方法,具有很強的實(shí)用性

 一、數據治理的行業(yè)需求及核心框架
1、行業(yè)現象和數據治理需求
 數據的困惑
 大型企業(yè)的數據發(fā)展現狀和趨勢
 行業(yè)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(jià)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(jiàn)的問(wèn)題(數據統計分析)
 系統級數據治理(國企電信運營(yíng)商)
 企業(yè)級數據治理(國企能源企業(yè))
 物流運輸相關(guān)數據治理案例
 市場(chǎng)監管相關(guān)數據治理案例
5、數據治理的產(chǎn)品體系
 數據治理產(chǎn)品與數據服務(wù)的關(guān)系
 數據治理產(chǎn)品價(jià)值
 數據治理產(chǎn)品體系
6、數據治理的意義
 數據治理人員的發(fā)展進(jìn)階路線(xiàn)
 為什么要學(xué)數據治理?(員工層面)
 為什么要做數據治理?(企業(yè)層面)

二、行業(yè)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(lián)系與區別
 大數據時(shí)代下的數據治理壓力
 大數據時(shí)代的數據治理(典型案例)
2、企業(yè)的大數據服務(wù)轉型
 數字化企業(yè)的數據中心轉型
 大數據治理與創(chuàng )新能力提升(管理/業(yè)務(wù)/技術(shù))
3、大數據治理框架
 大數據治理框架
 大數據治理要點(diǎn)(技術(shù)原則)
4、數據架構及相關(guān)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
 大數據可視化平臺

三、數字化改革及大數據治理優(yōu)化
1、數字化改革
 消費市場(chǎng)的重新定義(供給側改革)
 供給側數字化改革的要點(diǎn)以及要避免的誤區
 供給側改革的數據化助力
2、行業(yè)大數據生態(tài)圈
 大數據生態(tài)圈的能力建設
 大數據生態(tài)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(zhuān)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(guān)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(yōu)化的數據質(zhì)量
 林林總總的數據質(zhì)量問(wèn)題和示例
 數據質(zhì)量需求的定義與首要管理工作
 全生命周期的數據管控體系與數據質(zhì)量保障

四、數據資產(chǎn)治理實(shí)踐
1、行業(yè)數據治理的行業(yè)需求及治理規范
 數據治理的國家規范
 行業(yè)數據治理的行業(yè)規范
2、行業(yè)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(wèn)題
 數據治理的合規性
3、行業(yè)數據治理的實(shí)施
 對數據治理和規劃的要求
 開(kāi)展數據治理工作的重要步驟
 快速啟動(dòng)數據治理
4、數據資產(chǎn)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(shí)施
6、數據治理成效的保障方式
 數據治理工作的長(cháng)效與速贏(yíng)
 數據管控體系的落地
 制度管理要求的執行
7、關(guān)于大數據治理的非技術(shù)話(huà)題
 數據治理優(yōu)化項目的扎實(shí)推動(dòng)
 數據治理優(yōu)化的心得

 

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