课程ID:37303

李勇:数据治理内训|助力制造业打破数据孤岛,提升治理效能与价值转化

结合制造业特点与AI技术趋势,系统传授数据治理的最佳实践和实施路径,帮助企业破解数据治理中的痛点与难题,实现数据资产的高效利用和价值转化。通过实战演练与长期跟随服务,确保企业在数据驱动的时代中立于不败之地。

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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,结合AI技术,建立高效的数据治理框架,提升数据利用效率。
  • 数据资产全景扫描全面梳理数据资产,运用AI工具进行非结构化数据识别与价值评估,确保数据资产的合理配置与利用。
  • 智能数据架构设计优化数据架构,结合边缘计算与云端协同,提升数据处理能力,确保信息流畅与高效。
  • 数据质量管理实战建立完整的数据质量指标体系,运用AI质检工具提升数据的可信度与准确性,为决策提供可靠依据。
  • 治理工具链选型帮助企业选择合适的数据治理工具,降低治理成本,提升治理效率,确保数据治理的持续运营。

构建高效数据治理体系,实现可持续价值转化 在数据泛滥、价值难以转化的时代,企业需建立清晰的数据治理框架,以应对复杂的市场环境。通过全面的课程内容,涵盖数据资产扫描、架构设计、质量管理等核心模块,帮助企业构建系统化的数据治理能力,实现从数据到价值的闭环转化。

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九步构建系统化数据治理能力,实现价值转化

通过九大重点模块,从数据治理认知到实践落地,帮助企业全面提升数据治理能力,确保数据资产的有效利用与价值转化。每个模块都结合真实案例与实战演练,确保学员能够将所学应用于实际工作中。
  • 行业痛点解析

    深度分析制造业在数据治理方面的痛点,帮助企业明确改进方向与切入点。
  • AI治理优势

    探讨AI在数据治理中的应用,提高数据处理的效率与准确性,降低人力成本。
  • 数据资产分类

    建立清晰的数据资产分类体系,帮助企业更好地管理与利用各类数据资产。
  • 数据质量指标体系

    设计与实施数据质量管理方案,确保数据的准确性与可靠性,为决策提供坚实基础。
  • 元数据智能管理

    通过智能工具提升元数据管理效率,实现数据的标准化与规范化。
  • 数据安全合规体系

    建立健全的数据安全与合规管理机制,降低企业在数据治理中的法律风险。
  • 主数据深度治理

    聚焦关键主数据的治理,确保数据的一致性与准确性,提升数据的业务价值。
  • 数据服务化落地

    设计与实现数据服务场景,提升数据在业务中的应用价值,推动数字化转型。
  • 数据价值变现路径

    探索数据价值的多元化变现模式,助力企业在数据经济中创造更多价值。

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战演练,企业学员将掌握数据治理的核心技能,能够有效应对数据治理中的各种挑战,实现数据资产的高效利用与价值转化。学员将具备独立开展数据治理项目的能力,为企业创造持续的竞争优势。
  • 建立数据治理认知体系

    帮助学员全面理解数据治理的内涵与重要性,形成系统的治理思维。
  • 掌握数据治理实施路径

    通过系统的指导与实战演练,学员将掌握数据治理的具体实施步骤与方法。
  • 设计数据资产价值转化方案

    培养学员设计与实施数据资产价值转化方案的能力,推动数据的商业化应用。
  • 构建可持续的数据治理机制

    帮助企业建立长期有效的数据治理机制,确保数据治理的持续性与有效性。
  • 规避数据安全与合规风险

    帮助学员识别与应对数据治理中的安全与合规风险,确保企业的数据安全。
  • 培养数据治理核心团队

    培养具备数据治理能力的团队,推动企业数据治理工作的持续发展。
  • 提升数据分析能力

    通过实战训练,提升学员的数据分析能力,为企业决策提供数据支撑。
  • 应用AI技术进行数据治理

    掌握AI在数据治理中的应用,提升数据处理效率与准确性。
  • 有效管理数据资产

    帮助学员学会如何有效管理企业的数据资产,实现资产的最大价值。

解决企业数据治理中的关键问题,提升治理效果

通过系统的内训课程,帮助企业有效解决在数据治理中遇到的各类问题,提升企业的治理效果与数据资产利用率。课程内容紧密结合制造业实际,确保学员能够将所学知识应用于实际工作中,推动企业数据治理的持续进步。
  • 打破数据孤岛

    通过系统的数据治理框架,帮助企业打破内部数据孤岛,实现数据的共享与流通。
  • 降低治理成本

    通过引入AI技术与工具,降低数据治理过程中的人力与时间成本,提高效率。
  • 提升数据质量

    建立完善的数据质量管理体系,确保数据的准确与可靠,提升决策质量。
  • 确保数据安全

    通过建立数据安全合规体系,帮助企业降低数据安全风险,确保治理过程的合规性。
  • 实现价值转化

    帮助企业设计有效的数据价值转化方案,将数据资产转化为实际业务价值。
  • 培养专业团队

    通过培训与实战演练,帮助企业培养具备数据治理能力的专业团队,推动企业数据治理的深入开展。
  • 优化数据架构

    通过智能设计与优化数据架构,提高数据处理能力,确保业务的高效运转。
  • 加强数据服务

    设计与实现数据服务场景,提升数据在业务中的实际应用价值,推动企业数字化转型。
  • 提升治理成熟度

    通过持续的培训与指导,提升企业数据治理的成熟度,确保治理效果的持续改进。

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