课程ID:37303

李勇:数据治理课程|破解数据孤岛难题,提升企业决策效率与安全性

结合制造业特性与AI技术趋势,全面解析数据治理的痛点与解决方案。通过方法论、工具链与实战演练,帮助企业构建可落地的数据治理框架,提升数据资产的利用效率,实现数据价值的最大化,为企业数字化转型提供强有力的支持。

联系老师培训咨询

曹大嘴老师
  • 数据治理框架系统化的治理框架,明确数据流动与管理的规范,确保数据治理工作的有序进行。
  • AI技术应用利用AI技术提升数据治理效率,自动化数据处理,降低人工干预,提高数据质量与安全性。
  • 数据资产管理通过全面的数据资产扫描与分类,帮助企业识别与评估数据资产的真正价值,优化资源配置。
  • 风险管理建立数据安全与合规体系,有效应对数据泄露与合规风险,保障企业数据资产的安全。
  • 持续运营机制通过运营指标与智能工具,确保数据治理工作的持续改进与优化,实现长期的治理效果。

数据治理新范式:构建企业数字化转型的基石 针对数据孤岛、治理成本高及价值转化难等痛点,课程提供系统化的数据治理框架与实施路径,帮助企业在AI时代实现数据资产的全面管理与价值变现。

获取课程大纲内训课程定制

数据治理的关键环节:全面提升企业数据管理能力

通过九个重点模块,课程深入探讨数据治理的各个环节,从痛点识别到治理实施,帮助企业实现数据治理的系统化与标准化。
  • 行业痛点解析

    识别制造业面临的数据治理痛点,明确设备数据利用率不足与质量追溯困难等问题,为后续治理方案奠定基础。
  • 数据资产全景扫描

    全面盘点企业的数据资产,分类识别生产与质量域的数据,确保数据资产的价值被充分挖掘。
  • 数据架构智能设计

    设计合理的数据架构,优化数据流动与存储方式,提高数据处理的效率与灵活性。
  • 数据质量管理实战

    构建数据质量指标体系,通过异常模式识别与根因分析,确保数据的完整性与准确性。
  • 元数据智能管理

    重视元数据的管理,通过标准化与知识图谱构建,提高数据的可用性与检索效率。
  • 数据安全合规体系

    建立数据安全与合规管理体系,确保企业在数据使用过程中的合法性与安全性。
  • 主数据深度治理

    识别并治理关键主数据,确保主数据的一致性与准确性,提高数据的可信度。
  • 数据服务化落地

    设计数据服务场景,提升数据服务的应用效果,让数据真正为生产与决策服务。
  • 数据价值变现路径

    创新数据变现模式,通过设备与工艺数据的产品化,探索数据的新商业价值。

提升数据治理能力,打造企业数字化转型的核心竞争力

通过系统化的学习与实践,学员将掌握数据治理的核心理念与实施路径,提升企业在数字化转型过程中的数据管理能力。
  • 数据治理认知

    建立全面的数据治理认知体系,理解数据治理的重要性与基本原则。
  • 实施路径掌握

    掌握制造业数据治理的实施路径,能够制定切实可行的治理方案。
  • 价值转化方案设计

    能够设计数据资产的价值转化方案,实现数据的有效利用与收益最大化。
  • 治理机制构建

    构建持续有效的数据治理机制,确保数据治理工作的长效性与适应性。
  • 风险规避能力

    培养对数据安全与合规的敏感性,具备规避数据治理风险的能力。
  • 核心团队培养

    培养具有数据治理能力的核心团队,推动企业内部数据治理工作的深入开展。
  • 实战能力提升

    通过实战演练,提升学员在数据治理实际工作中的应对能力与决策能力。
  • 智能工具运用

    熟练运用AI技术与工具,提高数据治理的效率与准确性。
  • 持续改进意识

    建立持续改进的意识,推动数据治理工作的动态优化与升级。

解决数据治理痛点,推动企业数字化转型

通过系统化的课程设计,帮助企业解决数据治理中的关键问题,提高数据管理的效率与效果。
  • 数据孤岛现象

    通过数据资产全景扫描与治理框架建设,解决企业内部数据孤岛的问题,实现数据的有效共享与利用。
  • 治理成本高

    通过AI技术与智能工具的运用,降低数据治理的人工成本与时间成本,提高治理的整体效率。
  • 价值转化难

    构建数据价值变现路径,创新数据变现模式,帮助企业实现数据资产的有效变现。
  • 数据安全隐患

    建立全面的数据安全合规体系,有效防范数据安全隐患,确保企业数据的安全与合规。
  • 数据质量问题

    通过数据质量管理实战,提升数据的完整性与准确性,确保数据在决策中的可靠性。
  • 缺乏系统性治理

    通过系统化的课程设计,帮助企业建立全面的数据治理框架,实现数据治理的系统性与规范化。
  • 人才短缺

    培养具备数据治理能力的核心团队,解决企业在数据治理过程中面临的人才短缺问题。
  • 决策效率低

    通过提高数据质量与安全性,提升企业在数据驱动决策中的效率与准确性。
  • 缺乏持续运营机制

    建立数据治理的持续运营机制,确保企业在数据治理过程中的长期效果与持续改进。

相关推荐

大家在看