课程ID:37303

李勇:数据治理课程|为制造业破解数据孤岛与治理成本难题

结合制造业特性与AI技术趋势,系统传授数据治理的核心方法论和实战工具,帮助企业有效应对数据孤岛、治理成本高及价值转化难等痛点。通过深入的实战演练与持续的跟随服务,构建全面可落地的数据治理框架,实现数据资产的高效利用与价值转化,助力企业在AI时代的可持续发展。

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曹大嘴老师
  • 数据孤岛解析设备数据利用不足等行业痛点,通过智能分析打破数据孤岛,实现数据的高效整合与利用。
  • 数据资产分类与评估数据资产,通过全景扫描确定数据的价值,助力企业制定清晰的数据治理策略。
  • 数据架构智能设计数据架构,优化数据流动与存储,提升数据处理效率,降低企业运营成本。
  • 数据安全构建全面的数据安全合规体系,制定动态脱敏策略,确保数据使用过程中的安全与合规性。
  • 持续运营建立数据治理的持续运营机制,定期监控与评估数据使用效果,确保治理体系的长期有效性。

从数据孤岛到治理框架:构建企业数据治理全景 在AI技术飞速发展的背景下,企业亟需建立高效的数据治理体系,以应对数据孤岛、治理成本等挑战。本课程通过方法论与实战结合,围绕数据资产全景扫描、架构智能设计等核心模块,帮助企业构建可持续的数据治理机制,提升数据价值转化效率。

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聚焦数据治理,构建企业可持续增长的策略体系

通过系统化的课程设计,帮助企业明确数据治理的方向与目标,构建从数据收集到价值转化的闭环,确保战略的有效落地与持续优化。课程围绕数据资产的识别、架构设计及安全管控等方面展开,为企业提供全面的解决方案。
  • 数据现状分析

    通过分析业绩差距与市场机会,帮助企业了解现状与潜力,明确数据治理的切入点与策略。
  • 资产价值评估

    应用AI工具对数据资产进行全面评估,找出沉睡数据,优化资源配置,提升资产利用率。
  • 架构优化设计

    在数据架构设计上,结合边缘计算与云端协同,提升数据处理效率与响应速度。
  • 质量管理体系

    构建完善的数据质量管理指标体系,通过智能化工具确保数据的完整性与准确性。
  • 元数据管理

    重视元数据的价值,通过智能管理工具提升检索效率,确保数据治理的高效性。
  • 安全合规机制

    建立健全的数据安全与合规机制,制定应对策略,确保企业数据的安全性与合规性。
  • 主数据治理

    识别关键主数据,通过智能治理工具确保主数据的一致性与准确性,为业务决策提供可靠支持。
  • 数据服务化

    设计数据服务场景,通过AI技术提升数据服务的调用效率,实现数据的价值变现。
  • 治理工具选型

    帮助企业制定合适的治理工具选型标准,降低工具选型成本,确保治理工具的有效性与适配性。

掌握数据治理核心技能,提升企业竞争力

通过系统的学习与实践,学员将掌握数据治理的核心技能,具备从数据识别、架构设计到价值转化的全面能力,为企业在数据驱动的时代奠定坚实基础。
  • 数据治理认知

    建立对数据治理的全面认知,理解其在企业数字化转型中的重要性与必要性。
  • 实施路径

    掌握制造业特有的数据治理实施路径,确保治理方案的有效落地与执行。
  • 价值转化方案

    设计合理的数据资产价值转化方案,推动企业数据的商业化应用与收益。
  • 持续治理机制

    构建可持续的数据治理机制,确保治理工作的长期有效性与适应性。
  • 安全与合规

    规避数据安全与合规风险,通过实施合规管理策略,确保数据安全。
  • 核心团队培养

    培养具备数据治理能力的核心团队,提升团队在数据治理中的执行力与专业性。
  • 诊断与评估

    通过数据现场诊断与评估,发现问题并制定相应的解决方案,提升数据治理的针对性。
  • 工具使用能力

    熟练掌握数据治理工具的使用,提升治理工作效率与质量。
  • 团队协作能力

    在团队协作中提升沟通与执行能力,形成高效的数据治理工作流程。

破解数据治理难题,助力企业稳步前行

通过专业的培训与实践,帮助企业有效解决数据治理中的各类问题,提升数据治理的效率与效果,为企业的可持续发展提供强有力的支持。
  • 数据孤岛

    突破各部门之间的数据壁垒,实现数据的全面整合与共享,提升数据的利用效率。
  • 治理成本

    通过系统化的治理框架与工具,降低数据治理的实施成本,提升治理效率。
  • 价值转化难

    帮助企业制定切实可行的数据价值转化方案,推动数据资产的商业化应用。
  • 安全合规风险

    构建完善的安全合规机制,确保数据治理中的安全性与合规性,降低潜在风险。
  • 团队能力不足

    通过培训与实战演练,提升团队在数据治理中的专业能力与执行力。
  • 数据质量问题

    通过建立数据质量管理体系,确保数据的准确性与完整性,提升决策的可靠性。
  • 治理体系不完善

    帮助企业建立全面的数据治理体系,确保治理工作的系统性与持续性。
  • 工具选型困难

    提供专业的工具选型支持,帮助企业选择合适的数据治理工具,降低选型成本。
  • 缺乏持续运营机制

    建立持续的数据治理运营机制,确保治理工作的长期有效性与适应性。

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