课程ID:37024

李勇:数据治理课程|破解数据治理难题,助力企业数字化转型成功

在大数据时代,数据治理是企业数字化战略的基石。本课程深入解析数据治理的核心概念、价值及实施策略,帮助管理者识别并解决数据治理中的关键问题,构建有效的治理体系,推动企业的数字化转型。适合数据管理、业务管理及数字化转型相关人员参与。

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曹大嘴老师
  • 数据治理概述介绍数据治理的基本概念、治的对象及其在企业中的重要性,明确数据治理的价值和现状,为后续学习打下基础。
  • 企业数据治理之道探讨数据战略、组织机制及数据文化的建立,帮助企业构建敏捷的数据治理框架,推动数据驱动的决策和创新。
  • 数据治理之法提供系统的治理方法,包括目标设定、能力评估、治理规划、保障体系建设等,确保数据治理的有效实施。
  • 数据治理之术详细阐述数据梳理、元数据管理、主数据管理等具体技术手段,助力企业在实践中提升数据质量和安全性。
  • 数据治理之器介绍相关工具与技术,帮助企业实现数据管理的自动化与高效化,提升治理效果与效率。

数据治理全景:从概念到实践的全面解析 课程围绕数据治理的基础知识、实施路径及实践案例,帮助企业全面了解数据治理的六个价值、三个现状、五类问题及六个挑战。通过系统学习,提升企业数据治理能力,构建高效的数据管理体系。

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系统化数据治理:从理论到实践的全面提升

通过九个重点模块,帮助企业打通数据治理的全链条,确保战略、方法、技术与实践的有效结合,实现数据驱动的业务增长。
  • 数据治理的六个价值

    深入探讨数据治理带来的六大核心价值,帮助企业认识数据治理的战略意义,增强实施的动力与决心。
  • 数据治理的三个现状

    分析当前企业在数据治理方面的普遍现状,识别差距与挑战,明确改进的方向与目标。
  • 数据治理的五类问题

    总结企业实施数据治理过程中常见的五类问题,提供针对性解决方案,降低实施风险。
  • 数据治理的六个挑战

    识别在数据治理中面临的六个主要挑战,帮助企业提前布局、有效应对,确保治理工作的顺利推进。
  • 数据治理能力成熟度评估

    通过成熟度模型评估企业当前数据治理能力,为后续改进与提升提供科学依据。
  • 数据治理保障体系建设

    强调建立保障体系的重要性,确保数据治理工作的常态化、系统化与高效化。
  • 数据治理技术体系建设

    探讨构建技术体系的必要性,提升企业数据治理的技术支撑能力。
  • 数据质量管理

    重点讲解数据质量管理的重要性与实施方法,确保数据的准确性与可靠性。
  • 企业数据治理实践案例

    分析成功的企业数据治理案例,提炼经验与教训,为其他企业提供可借鉴的实践路径。

全面提升数据治理能力,实现数字化转型

通过系统的学习与实践,学员将掌握数据治理的核心理念与实施技巧,提升企业在数字化时代的竞争力与应变能力。
  • 掌握数据治理基础

    理解数据治理的基本概念,清晰其在企业数字化转型中的重要性,奠定理论基础。
  • 识别数据治理挑战

    能够识别企业在数据治理中面临的各类挑战,为制定应对策略提供依据。
  • 建立有效的数据治理机制

    学会如何建立敏捷有效的数据治理机制,确保治理工作的顺利开展。
  • 提升数据质量管理能力

    掌握数据质量管理的技巧,提升企业数据的准确性与可靠性,增强决策的有效性。
  • 应用数据治理工具

    熟悉各种数据治理工具的使用,提升数据管理的自动化与高效化水平。
  • 制定数据治理战略

    能够根据企业实际情况制定切实可行的数据治理战略,推动数字化转型。
  • 分析数据治理实践案例

    通过分析成功案例,提炼经验与教训,为企业提供可借鉴的实践路径。
  • 提升组织数据文化

    推动数据思维融入团队文化,提升组织对数据价值的认知与重视。
  • 构建数据治理长效机制

    理解长效机制的重要性,学会如何构建与维持数据治理的长效运作。

破解数据治理难题,助力企业数字化转型

通过内训,企业将能够识别并解决数据治理过程中遇到的各类问题,提升整体数据管理能力,推动数字化转型的顺利进行。
  • 数据治理决策不清晰

    帮助企业理清数据治理决策的思路与方向,确保治理工作有章可循。
  • 数据标准缺失

    提供建立数据标准的具体方法,提升数据的一致性与可用性。
  • 数据质量不达标

    通过系统的质量管理方法,提升数据质量,确保决策的科学性与准确性。
  • 缺乏有效的治理工具

    介绍多种数据治理工具,帮助企业选择适合自身的治理工具,有效提升管理效率。
  • 组织文化不支持数据治理

    推进数据文化建设,提高组织对数据的重视程度,形成数据驱动的决策氛围。
  • 数据治理能力不足

    通过能力成熟度评估,帮助企业识别当前能力的不足,制定提升计划。
  • 数据安全隐患

    提供数据安全管理的最佳实践,帮助企业识别与防范数据安全风险。
  • 治理持续性不足

    加强治理长效机制建设,确保数据治理的持续性与有效性。
  • 缺乏实践案例借鉴

    通过成功案例分析,帮助企业借鉴经验,规避实施过程中的常见问题。

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