DAMA数据管理专业人士认证 CDMP 培训班2021年
时间:2021-04-08 09:00 至 2022-01-23 18:00
地点:广州
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DAMA数据管理专业人士认证 CDMP 培训班2021年 已截止报名
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发票类型: 增值税普通发票 增值税专用发票 |
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会议内容 主办方介绍
DAMA数据管理专业人士认证 CDMP 培训班2021年宣传图
培训地点 | 西安 | 上海 | 广州 | 北京 |
培训时间 | 7月 17-20 | 10月 22-25 | 12月 23-26 | 22年1月 20-23 |
培训方式 | 面授+直播 |
培训背景
本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》,全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验,精心打造而成,力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识,是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力,打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程,是帮助数据管理从业人士,通过学习数据管理基础理论,借鉴行业最佳实践,提升数据管理专业能力。
培训收益
通过学习本课程,您将获得如下收益:
- 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容;
- 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解;
- 系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力,及数据管理解决方案设计、执行能力。
培训对象
- 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导;
- 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员;
- 企业数据管理专家/专家委员会专员;
- 数据管理团队及专兼职人员;
- 业务部门信息化领导/经理/专员;
- IT 部门总监/经理;
- IT 项目管理办公室(PMO)总监/经理/数据管理专员/技术经理。
培训特色
- 理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行;
- 专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;
- 通过全面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式。
关于考试
国际数据管理协会认证CDMP
数据管理专业人士认证 (CDMP) 证书授予那些具备以下综合条件资格的人员,这些条件包括教育程度、技能经验和基于测试的专业知识考试。证书分为基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。为了维护认证状态并持续使用证书,需缴纳年度认证费用,加3年的继续教育和专业活动要求。
数据管理专业人士认证 CDMP:
只要有 ICCP 批准的代理人核查物理身份,并监考考试过程,ICCP 的考试可以在世界上任何地方举行。
CDMP考试认证分为四个等级,分别是Associate(基础级)、Practitioner(专家级)、Master(大师级)和Fellow(院士级)。四个等级将分别从教育学历、工作经验、专业知识以及对DAMA的贡献等角度进行认证考核,具体如下:
基础级(A) Associate | 专家级(P) Practitioner | 大师级(M) Master | 院士级(F) Fellow | |
职业经验 | 6个月>2年 | 2年-10年 | 至少10年 | 超过25年 |
考试 | DM Fundamentals 基础级 | 3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修 | 3 DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修 | • 全球公认的尊重的思想者、引领者。 • 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献 • 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献,通过提名 • 通过大师级成员的审查和认可 |
合格标准 | 60% | 70% | 80% | |
认证路径 | 注册 & 考试 | 注册 & 考试 | 注册 & 考试 通过案例经验提交经验证据 | 通过大师级成员的审查和认可 |
考试信息:
机考
考试题目数量:100道选择题,100分
考试时间:90+20 Min(英语非第一语言区域可获得20分钟额外时间)
考试语言:英语
监考形式:ProctorU远程监考。
专业发展和再认证。
要保持 CDMP资格要求3年内必须获得120小时获得认可的在教育时间。 很多教育活动都可以计算在内,包括 DAMA 的研讨会和分会活动。
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北京中培伟业管理咨询有限公司(以下简称“中培”)成立于2006年,其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务,其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域,培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台,中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。
会议日程 (最终日程以会议现场为准)
课程大纲
章节 |
模块 |
培训内容 |
第一章 数据管理 |
掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念;掌握数据管理框架基本内容包括:战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。 |
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 |
第二章 数据道德 |
了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。 |
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 2.9 总结 |
第三章 数据治理 |
掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践 |
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 |
第四章 数据架构 |
掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。 |
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 |
第五章 数据建模与设计 |
掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。 |
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 |
第六章 数据存储与操作 |
掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。 |
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 |
第七章 数据安全 |
掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。 |
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 |
第八章 数据集成与互操作性 |
掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。 |
8.1 简介 8.2 数据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 |
第九章 文档和内容管理 |
掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。 |
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 |
第十章 参考数据和主数据 |
掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。 |
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 |
第十一章 数据仓库与商务智能 |
掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。 |
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 |
第十二章 元数据管理 |
掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。 |
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 |
第十三章 数据质量 |
掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。 |
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 |
第十四章 大数据与数据科学 |
掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。 |
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 |
第十五章 数据管理能力成熟度 |
掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。 |
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 |
第十六章 数据管理组织及角色 |
掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。 |
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 |
第十七章 数字化转型下组织变革管理 |
掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。 |
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 数字化转型下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 |
学员交流、考核与返程 |
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会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)
授课专家
王老师 (TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3)数据治理及数据标准化专家,信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目,长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。
蔡老师 某石化集团数据标准化项目大项目经理,某软件公司高级项目总监,数据业务部负责人。同时也是中国电子工业标准化技术协会会员、企业信息标准化委员会常委委员、eCl@ss协会会员(国际产品分类标准化组织)、北京市大数据及其应用专家委员会专家、中国数据工匠俱乐部发起人。
郑博士 DAMA中国理事会员,工学博士学位, 清华大学未来科技EMBA 在读,2012年毕业回国创办恩核(北京)信息技术有限公司。致力于数据架构、数据建模及数据治理技术方面的研究与实践,曾出版《海量数据库解决方案1》,《区块链开发与实例》,后者被清华计算机学院列为指定教材,参与翻译《数据管理知识体系-DMBOK2.0》,组织翻译《区块链重构游戏规则》
王老师 现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理,国际信息和数据质量协会(IAIDQ)会员,ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证(CDMP)、数据治理专业认证(DGP)、信息质量专业认证(IQCP)三项国际认证。2010年加入普元,全面主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验,曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察,并对企业信息化平台建设,企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。
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参会指南
会议门票
培训费用
培训费9800元/人(含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一安排,费用自理。
本课程培训结束后可由我部协助参考数据管理专业人士认证 CDMP认证考试,考试费用为每门311美金(无发票),中级CDMP认证共计3门,代报名费用为每门2500元人民币(可开发票)。
DAMA推出CDMP(Certified Data Management Professional,数据管理专业人士认证)考试,全球唯一数据管理方面权威性认证,帮助数据从业者提升数据管理能力,参加的学员需要按要求提供注册申请表,请学员带身份证复印件一张,由中培专责老师来注册考试信息,监考形式:机考,Proctor U 远程监考(线上考试,国外机构在线监考)。
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温馨提示
酒店与住宿:
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