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李勇:数据治理内训|破解数据孤岛与治理成本,助力企业价值转化

结合制造业特性与AI技术趋势,系统传授数据治理的实用框架与工具,帮助企业有效解决数据孤岛、治理成本高、价值转化难等痛点。培训将通过方法论、工具链与实战演练,帮助参与者高效建立AI时代的数据治理认知体系,掌握实施路径,设计可持续的数据治理机制。适用于制造业CIO、数据部门及相关负责人,是推动企业数字化转型的必备实战指南。

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曹大嘴老师
  • 行业痛点深入分析制造业中数据利用率不足、质量追溯困难等关键痛点,为后续治理提供基础。
  • AI治理优势探索AI在数据治理中的应用,通过智能数据血缘分析与自动化元数据管理,提升数据治理效率。
  • 数据资产扫描全面盘点企业数据资产,识别沉睡数据与价值潜力,为数据治理奠定基础。
  • 数据质量管理建立数据质量指标体系,利用AI工具提升数据可信度,保障企业数据的有效性与准确性。
  • 持续运营机制构建数据治理的持续运营体系,确保企业在数据治理上的长期成功与效益。

数据治理全景解析:构建企业智能化转型的基础 从行业痛点到AI治理优势,深入探讨数据治理的各个重要模块,帮助企业系统理解和掌握数据治理的全貌与实施路径。通过案例分析与讨论,助力企业在数据治理中实现突破,构建可持续发展的数据治理框架。

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数据治理的全景与深度:九大模块助力转型成功

通过系统化的模块设置,逐步解析数据治理的核心要素,帮助企业打通数据治理的各个环节,实现从理论到实践的无缝对接。每个模块皆配有实战案例与讨论课题,帮助学员更好地理解与应用所学知识。
  • 制造业数据治理新范式

    解析当前制造业面临的主要数据治理挑战,结合AI技术提出新范式,提升数据利用率。
  • 数据资产全景扫描

    通过全面的资产扫描,帮助企业清晰识别和分类数据资产,为后续治理打下坚实基础。
  • 数据架构智能设计

    优化数据架构,结合边缘计算与云端协同,设计适应企业需求的智能数据架构。
  • 数据质量管理实战

    制定数据质量管理指标,利用AI工具提升数据质量,为决策提供可信依据。
  • 元数据智能管理

    重估元数据的价值,构建标准化的元数据管理流程,提升数据检索与利用效率。
  • 数据安全合规体系

    建立健全数据安全与合规机制,有效应对数据风险,保障企业数据安全。
  • 主数据深度治理

    识别关键主数据,利用AI工具进行深度治理,提升主数据的一致性与准确性。
  • 数据服务化落地

    设计多样化的数据服务场景,提升数据的应用价值,实现数据服务的商业化。
  • 数据价值变现路径

    探讨数据的变现模式,通过创新的定价模型实现数据的经济价值最大化。

从理论到实践,掌握数据治理的核心能力

通过全面的学习与实战演练,学员将掌握数据治理的各项关键能力,从而提升企业的整体数据治理水平与市场竞争力。每个模块的学习都将为企业带来实际的价值与收益。
  • 建立数据治理认知体系

    深入理解数据治理的重要性与基本框架,奠定理论基础。
  • 掌握实施路径

    学习数据治理的实施步骤与实践方法,确保治理框架的有效落地。
  • 设计价值转化方案

    为数据资产设计合理的价值转化方案,提高数据的经济效益。
  • 构建持续治理机制

    设计并建立持续有效的数据治理机制,确保长期数据治理的成功。
  • 规避安全与合规风险

    识别并应对数据安全风险,建立合规管理体系,保障数据安全。
  • 培养核心团队

    培养数据治理核心团队,提升团队的专业能力与合作水平。
  • 运用AI工具提升效率

    掌握多种AI工具的应用,提升数据治理的智能化水平。
  • 精通数据服务化

    掌握数据服务化的设计与实施方法,提升数据的应用价值。
  • 实现数据价值最大化

    通过创新的变现模式,实现数据资产的最大经济价值。

解决数据治理中的核心难题,助力企业转型

通过系统化的培训与实战演练,帮助企业识别并解决数据治理中的关键问题,提升数据管理能力,推动数字化转型的成功。每个模块都聚焦解决实际问题,确保企业在数据治理中取得切实成效。
  • 数据孤岛严重

    通过数据资产扫描与整合,消除企业内部数据孤岛,提升数据的共享与利用效率。
  • 治理成本高

    引入AI工具与智能化管理,提高数据治理效率,降低治理成本。
  • 价值转化难

    设计有效的数据价值转化方案,帮助企业实现数据的商业化价值。
  • 数据质量低

    建立数据质量管理体系,利用AI工具提升数据的完整性与准确性。
  • 安全与合规风险

    建立健全数据安全合规体系,有效应对数据安全挑战,保障企业利益。
  • 缺乏治理团队

    培养数据治理核心团队,提升团队能力,确保治理工作的顺利推进。
  • 数据架构不合理

    优化数据架构,设计适应企业需求的智能架构,提升数据处理能力。
  • 数据服务化不足

    设计多样化的数据服务场景,提升数据的应用价值,推动商业化进程。
  • 缺乏持续运营机制

    建立持续的运营机制,确保数据治理工作长期有效,提升治理成熟度。

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