课程ID:37303

李勇:AI数据治理|破解数据孤岛与价值转化难题,助力制造业转型升级

结合制造业特性与AI技术趋势,通过系统化的治理框架与实战演练,帮助企业有效应对数据孤岛严重、治理成本高及价值转化难的痛点。课程提供的方法论、工具链以及长期的跟随服务,确保企业在数据治理上实现可持续发展与转型升级。适用于制造业CIO、数据部门及相关负责人,助力企业构建高效的数据治理体系。

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曹大嘴老师
  • 数据治理新范式解析制造业面临的数据治理痛点与AI治理优势,通过案例展示如何运用AI技术提升数据利用率及质量追溯能力。
  • 数据资产全景扫描全面分类与盘点数据资产,识别非结构化数据并评估其价值,为后续的治理方案提供基础依据。
  • 智能设计与质量管理通过智能工具设计数据架构及质量管理体系,确保数据的完整性与准确性,提升企业决策的有效性。
  • 安全合规体系建立健全的数据安全与合规机制,通过动态脱敏策略与合规审查工具,保障企业数据安全。
  • 持续运营机制构建数据治理的持续运营机制,通过运营指标监控与智能巡检系统,确保数据治理的长期有效性。

从数据孤岛到智能治理:构建制造业AI驱动的数据治理体系 在AI技术不断进步的背景下,制造业面临着数据孤岛问题的挑战。本培训聚焦于数据治理新范式,提供全面的实施路径和工具,帮助企业实现数据资产的全景扫描、智能设计和价值转化。课程将通过实战案例分析与深入讨论,助力学员掌握数据治理关键要素,推动企业的数字化转型。

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九大核心模块,全面提升企业数据治理能力

通过系统的课程设置,涵盖从数据治理新范式到持续运营机制等九大核心模块,帮助企业在数据治理的各个方面实现突破与创新。每个模块都基于实战案例与工具应用,确保学员能够将所学知识迅速转化为实际操作能力。
  • 行业痛点解析

    深入分析制造业数据治理面临的痛点,明确解决方向,为后续的治理策略制定提供依据。
  • AI治理优势

    探讨AI技术在数据治理中的应用优势,通过具体案例展示AI如何提升数据管理效率与效果。
  • 数据资产分类

    对企业的数据资产进行全面分类,包括生产域与质量域的深度解析,帮助企业理清数据资产现状。
  • 数据架构设计

    结合边缘计算与云端协同的理念,设计智能化的数据架构,满足企业日益增长的数据需求。
  • 数据质量管理

    建立数据质量指标体系,运用AI工具进行数据质量监控与提升,确保数据的可靠性。
  • 元数据管理

    对元数据的价值进行重估,构建标准化管理机制,提升元数据的检索效率与使用价值。
  • 安全合规机制

    设计数据安全与合规体系,确保企业在数据治理过程中规避潜在风险。
  • 数据服务化

    通过服务场景设计,实现数据的高效利用,提升企业数据服务能力与市场响应速度。
  • 治理工具链选型

    分析和评估不同的数据治理工具,帮助企业选择合适的工具以提升治理效率与效果。

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与工具,提升企业在数据管理与应用上的竞争力,助力企业在数字化转型中取得成功。
  • 建立数据治理认知体系

    学员将全面了解AI时代数据治理的重要性及其核心理念,为后续实践打下基础。
  • 掌握实施路径

    通过实战案例与工具应用,学员能够清晰掌握制造业数据治理的实施路径与步骤。
  • 设计价值转化方案

    学员将学习如何制定数据资产的价值转化方案,实现数据的经济效益最大化。
  • 构建可持续机制

    掌握构建数据治理可持续机制的方法,确保企业在数据治理上的长期成功。
  • 规避安全风险

    学习数据安全与合规的策略,帮助企业有效规避各类安全与合规风险。
  • 培养核心团队

    掌握培养数据治理核心团队的策略与方法,提升企业内部数据治理能力。
  • 实战演练能力

    通过实战演练,学员将提升在真实场景中解决数据治理问题的能力。
  • 运营监控能力

    学习如何建立数据治理的运营监控机制,确保治理措施的有效实施。
  • 提升决策支持能力

    通过数据治理,学员将提升在企业决策中的数据支持能力,优化决策质量。

有效解决企业数据治理中的核心问题

通过系统的培训与实战演练,帮助企业有效解决数据治理中的核心问题,提升整体运营效率与竞争力。
  • 数据孤岛现象

    通过构建全面的数据治理框架,帮助企业打破数据孤岛,实现数据的高效流通与共享。
  • 治理成本高

    利用AI技术与智能工具,降低数据治理的实施成本,提高治理效率。
  • 价值转化难

    通过设计数据资产价值转化方案,帮助企业实现数据的经济价值最大化。
  • 数据安全隐患

    建立健全的数据安全合规体系,有效规避数据泄露与合规风险。
  • 缺乏核心团队

    培养具备数据治理能力的核心团队,提升企业内部治理的专业能力。
  • 实施路径不清

    提供清晰的实施路径与工具支持,确保企业在数据治理上的有效落地。
  • 治理效果难评估

    通过建立运营监控机制与指标体系,帮助企业评估数据治理的效果与成效。
  • 缺乏持续运营能力

    构建数据治理的持续运营机制,确保治理工作在长期内的有效性。
  • 技术更新滞后

    通过持续的技术培训与工具更新,确保企业在数据治理中的技术优势。

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