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李勇:数据治理培训|破解数据孤岛与治理难题,提升企业数据价值转化能力

结合制造业特性与AI技术趋势,系统传授数据治理框架与实战演练,帮助企业解决数据孤岛、治理成本高及价值转化难等痛点。通过全面的数据资产扫描、架构设计、质量管理与合规体系建设,助力企业在AI时代构建可持续的数据治理机制,提升数据利用率与决策效率。适用于制造业CIO、数据部门及生产、质量、供应链负责人。

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曹大嘴老师
  • 数据资产全面扫描数据资产,识别生产与质量领域的关键数据,为后续治理奠定基础。
  • 架构设计优化数据架构设计,提升边缘计算与云端协同,确保数据流动的高效性与安全性。
  • 质量管理构建数据质量管理体系,确保设备与工艺数据的准确性与完整性,提升数据可信度。
  • 安全合规建立数据安全与合规体系,规避潜在风险,保障企业数据安全与合法性。
  • 价值转化设计数据价值转化方案,将数据资产转化为可持续的经济效益,实现数据的商业价值。

数据治理的全景视野:建立智能化、系统化的数据治理体系 在AI技术迅猛发展的背景下,制造业面临数据治理的挑战与机遇。通过对数据资产的全面扫描、架构设计及价值变现路径的构建,帮助企业建立高效的数据治理体系,推动数据驱动的决策与业务增长。

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九步构建数据治理闭环,助力企业数字化转型

通过系统分析与实战演练,帮助企业从数据资产识别到治理方案实施,全面提升数据治理能力,实现数字化转型的高效落实。
  • 行业痛点解析

    深入探讨制造业数据治理中存在的痛点,识别数据利用率不足与质量追溯困难等关键问题。
  • AI治理优势

    利用AI技术提升数据治理效率,通过智能数据血缘分析与自动化元数据管理,优化数据治理流程。
  • 数据质量管理

    建立数据质量指标体系,确保数据的完整性与准确性,为决策提供可靠依据。
  • 元数据智能管理

    重估元数据价值,标准化设备与工艺知识图谱,提升数据检索效率。
  • 安全合规体系

    针对特殊风险制定防控措施,确保数据治理的合规性与安全性,降低企业风险。
  • 主数据深度治理

    识别并管理关键主数据,实现数据一致性与准确性,提升企业数据质量。
  • 数据服务化落地

    设计生产实时看板与质量预警服务,通过AI工具提升数据服务的响应速度与准确性。
  • 数据价值变现

    创新数据变现模式,通过设备与工艺数据赋能售后与产品化,实现经济价值的转化。
  • 治理工具链选型

    解析数据治理工具矩阵,帮助企业选择合适的治理工具,提升治理效率。

掌握数据治理核心能力,提升企业数据价值管理水平

通过系统的学习与实战演练,培养企业团队在数据治理方面的核心能力,提升数据的使用效率与价值管理水平。
  • 建立数据治理认知

    全面理解数据治理的理论与实践,建立适应AI时代的治理思维。
  • 实施路径掌握

    掌握制造业数据治理的实施路径,从实际需求出发制定切实可行的治理方案。
  • 价值转化方案设计

    设计数据资产的价值转化方案,将数据转化为可持续的经济效益,提升企业竞争力。
  • 持续治理机制构建

    构建可持续的数据治理机制,确保数据治理工作的长期有效性与动态调整能力。
  • 安全合规意识提升

    提高数据安全与合规意识,确保企业在数据治理过程中的合法性与安全性。
  • 核心团队培养

    培养具备数据治理能力的核心团队,推动企业数据治理工作的顺利开展。
  • 实践能力提升

    通过实战演练提高数据治理的实践能力,将理论应用于实际工作中。
  • 工具使用熟练

    熟练掌握数据治理工具的使用,提高数据治理的效率与效果。
  • 治理效果评估

    建立治理效果评估机制,定期评估数据治理工作的成效与进展,进行持续改进。

精准解决企业数据治理痛点,提升治理效率与效果

通过系统化的培训与实战,帮助企业识别并解决数据治理中的关键问题,推动企业数字化转型的顺利进行。
  • 数据孤岛现象

    打破数据孤岛,通过全面的数据治理架构,提升数据的整合与共享能力。
  • 治理成本高

    通过AI技术与智能工具降低数据治理的人工成本与时间成本,提高资源使用效率。
  • 价值转化难

    设计切实可行的数据价值转化方案,帮助企业实现数据的商业价值,推动盈利增长。
  • 数据安全风险

    建立健全的数据安全与合规体系,规避潜在的数据安全风险,保护企业利益。
  • 数据质量低

    通过数据质量管理体系的建立,提升数据的完整性与准确性,确保决策的有效性。
  • 治理人才缺乏

    培养具备数据治理能力的核心团队,解决企业在数据治理人才方面的短缺问题。
  • 治理持续性不足

    构建持续运营机制,确保数据治理工作的长期有效性与动态适应性。
  • 工具选型难

    提供治理工具链选型指导,帮助企业选择适合自身需求的治理工具,提升治理效率。
  • 缺乏系统思维

    通过系统化的培训提升企业团队在数据治理上的系统思维能力,推动全面治理。

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