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李勇:数据治理培训|打破数据孤岛,构建高效治理体系,实现价值转化

结合制造业特性与AI技术趋势,系统传授数据治理框架与实战方法,帮助企业解决数据孤岛、治理成本高、价值转化难等痛点。通过全面的工具链与实战演练,助力企业在数据时代实现高效治理与业务增长,适合制造业CIO、数据部门及相关负责人。

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曹大嘴老师
  • 数据治理新范式解析制造业面临的主要数据治理痛点及AI治理优势,帮助企业理解新型数据治理思路,提升数据利用率与管理效率。
  • 数据资产全景扫描对企业生产与质量数据进行全面分类与评估,借助AI工具盘点未被利用的潜在数据资产,助力企业制定完善的数据资产清单。
  • 智能数据架构设计优化企业的数据架构,结合边缘计算与云端协同,提升数据处理效率和实时性,以支持未来发展需求。
  • 数据质量管理实战建立全面的数据质量指标体系,通过AI工具提升数据质量,确保数据的准确性和完整性,推动企业战略落地。
  • 持续运营机制建立数据治理的长期运营体系,设定运营指标,确保数据治理的持续有效性与合规性,提升企业治理成熟度。

数据治理的全景解析:构建企业智能决策的基础 在数据驱动的时代,企业需要建立全面的数据治理框架,确保数据的可用、可靠与安全。通过对制造业数据治理新范式的解析,涵盖数据资产扫描、架构设计、质量管理等关键模块,帮助企业制定可行的治理方案,实现数据价值的最大化。

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构建高效治理链条,实现战略落地

通过系统的理论与实战演练,帮助企业打通数据治理的各个环节,从识别数据现状到制定治理方案,确保每一步都能落实到位,从而实现战略目标。
  • 行业痛点解析

    深入探讨制造业面临的设备数据利用率低、质量追溯困难等痛点,为后续的治理方案制定奠定基础。
  • AI治理优势

    利用AI技术提升数据治理的效率,通过智能数据血缘分析与自动化元数据管理,使治理过程更加科学化与智能化。
  • 数据资产分类

    结合生产与质量领域的具体特点,对企业的数据资产进行全面的分类与评估,确保每个数据资产都能被有效管理。
  • 数据质量指标体系

    建立数据质量管理的标准,确保企业在数据治理过程中能实时监测数据的完整性与准确性,提升决策的科学性。
  • 元数据管理

    重新定义元数据的价值,通过智能化管理工具提升元数据的检索效率,增强数据的可用性与安全性。
  • 数据安全合规

    建立企业数据安全与合规体系,确保治理过程中能够有效应对特殊风险,保护企业核心数据资产。
  • 主数据治理

    识别企业的关键主数据,利用AI工具实现主数据的智能化管理,确保数据的一致性与准确性。
  • 数据服务化落地

    设计多种数据服务场景,提升数据的应用价值,确保企业能够从数据中获得实际收益。
  • 治理工具链选型

    结合企业的实际需求,评估与选型适合的数据治理工具,降低治理成本,提高效率。

提升数据治理能力,成就企业智能决策

通过系统的学习与实战演练,企业学员将掌握数据治理的核心方法,提升团队的实战能力与市场竞争力,确保企业在智能时代的持续发展。
  • 建立数据治理认知

    帮助学员理解数据治理在AI时代的重要性,建立完整的治理认知体系。
  • 掌握实施路径

    通过理论与实践相结合的方式,帮助学员掌握制造业数据治理的具体实施路径与步骤。
  • 设计价值转化方案

    学员将学会如何设计数据资产的价值转化方案,确保数据能够为企业创造实际价值。
  • 构建持续治理机制

    帮助学员建立可持续的数据治理机制,确保数据治理的长期有效性。
  • 规避安全风险

    掌握数据安全和合规的基本原则,学习如何构建数据安全防护体系。
  • 培养治理团队

    通过实践课程,培养出具备数据治理能力的核心团队,提升企业的整体治理水平。
  • 提升数据质量

    帮助学员掌握数据质量管理的关键技巧,确保企业的数据清晰、准确、可靠。
  • 优化数据架构

    通过理论与实践相结合,帮助企业优化数据架构,提高数据处理效率。
  • 实现数据服务化

    学员将学会如何将数据服务化,提升数据的应用价值,助力企业创新。

解决企业数据治理痛点,提升管理水平

通过系统的课程设计与实战探讨,帮助企业识别并解决在数据治理过程中面临的痛点,提升整体管理水平与决策能力。
  • 数据孤岛问题

    帮助企业打破数据孤岛,通过整合不同数据源,实现数据的共享与协同。
  • 治理成本高

    通过优化治理流程与工具选择,降低企业的数据治理成本,提升效率。
  • 价值转化难

    提供实用的方法与策略,帮助企业将数据价值转化为实际收益,推动业务增长。
  • 数据安全隐患

    建立完善的数据安全与合规体系,帮助企业规避潜在的安全风险与法律责任。
  • 治理团队缺乏

    通过培养核心团队,提升企业数据治理的专业能力,确保治理工作的有效开展。
  • 数据质量不佳

    建立科学的数据质量管理体系,确保数据的准确性与完整性,提升决策的有效性。
  • 缺乏系统性思维

    培养学员的系统思维能力,帮助企业从整体上把握数据治理的各个环节,实现全面提升。
  • 技术应用不足

    通过引入AI等新技术,提升数据治理的智能化水平,实现数据治理的现代化转型。
  • 运营机制缺失

    建立持续运营机制,确保数据治理能够长期有效,避免治理工作停滞不前。

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