课程ID:37018

李勇:数据治理战略|助力企业数字化转型,构建高效数据管理体系

在大数据浪潮下,企业面临着数据治理的重重挑战。本课程以数据治理的核心理念和最佳实践为基础,帮助企业打破数据孤岛,提升数据质量与安全,推动数字化转型。通过系统解析数据治理的战略、组织架构与实施流程,帮助管理者构建全面的数据治理体系,实现数据资产的有效管理与增值。适用于数据管理者、业务管理人员及数字化转型团队。

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曹大嘴老师
  • 数据治理价值深入解析数据治理的六个核心价值,帮助企业认识到良好的数据治理在提升数据质量、保障数据安全和推动业务效率方面的重要作用。
  • 战略组织架构讲解如何设定有效的数据治理组织架构,包括数据治理委员会的职责划分与跨部门协作,确保治理工作的顺利实施。
  • 治理流程通过系统规划和管理实施,确保数据的采集、存储、处理和分析流程符合数据治理要求,提升数据治理的合规性与有效性。
  • 规范管理建立数据质量和安全管理规范,确保数据治理活动的标准化与流程化,保障数据的安全性与合规性。
  • 长期策略探索数据治理的持续优化与改进策略,关注新技术与法规的动态变化,以适应数据治理的长期需求与挑战。

破解数据治理难题,构建高效管理体系 在数字化转型的过程中,数据治理是企业取得成功的关键。通过深入研究数据治理的价值、现状及挑战,帮助企业全面了解数据治理的重要性,并掌握有效的治理方法和工具,为数据驱动的决策奠定坚实基础。

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数据治理全景图,助力企业数字化转型

通过九大重点内容,全面解析数据治理的核心要素与实施路径,帮助企业高效掌握数据治理的系统性与复杂性,推动数字化转型的顺利进行。
  • 政策导向

    解析国家及行业对数据治理的政策支持,帮助企业了解数据治理的重要性与合规性要求。
  • 数据架构

    讲解数据架构的基本概念及其与数据治理的关系,促进企业在治理过程中更好地管理数据资产。
  • 组织建设

    探讨如何构建数据治理组织架构,明确各部门职责,确保数据治理的有效实施与协同。
  • 管理实施

    通过明确数据采集、处理和共享的流程,确保数据治理的各个环节有效落实。
  • 数据安全

    制定数据安全管理规范,保障数据在流转过程中的安全性与合规性,避免潜在的数据泄露风险。
  • 持续优化

    强调数据治理的长期策略与优化措施,确保数据治理体系能够适应不断变化的市场环境与需求。
  • 案例分析

    通过行业案例研究,帮助企业借鉴成功的治理经验,提升数据治理的实用性与有效性。
  • 数据资产

    探讨数据资产的概念及其变现策略,帮助企业认识到数据资产的商业价值。
  • 人才培养

    强调数据治理人才的培养与知识传承,确保企业在数据治理方面的人才储备与能力提升。

提升数据治理能力,构建高效数据管理团队

通过九大学习成果,帮助企业学员提升数据治理的实战能力,培养具备数据思维的管理团队,推动数字化转型的实施与落地。
  • 数据治理概念

    掌握数据治理的基本概念及其在企业中的重要性,建立数据治理的基础认知。
  • 数据价值识别

    理解数据治理带来的六大价值,帮助企业识别数据在决策与业务中的关键作用。
  • 治理策略制定

    学会如何制定数据治理战略规划,明确治理目标与范围,为治理实施打下基础。
  • 实施流程管理

    掌握数据治理实施的管理流程,确保数据的合规性与有效性。
  • 数据质量管理

    通过建立数据质量评估标准与方法,提升企业对数据质量的控制能力。
  • 安全管理规范

    了解数据安全管理的基本规范,保障数据在流转过程中的安全性。
  • 技术工具应用

    掌握数据治理中的技术工具与平台,提升数据治理的效率与效果。
  • 人才培养机制

    建立数据治理人才培养与知识传承机制,促进团队的能力提升与发展。
  • 案例借鉴

    通过行业案例分析,学习成功的治理经验,提升数据治理的实践能力。

破解数据治理难题,实现数字化转型

通过九大问题解决方案,帮助企业识别并解决在数据治理过程中遇到的各种挑战,确保数字化转型的成功实施。
  • 战略模糊

    通过系统分析数据治理的战略方向,帮助企业明确数据治理的目标与实施路径。
  • 执行脱节

    强化数据治理的执行力,确保各项治理措施能够落实到位,形成闭环管理。
  • 数据质量低

    建立数据质量管理体系,提升数据采集、存储与处理的质量,保障数据的准确性与可靠性。
  • 合规风险

    通过制定合规标准与流程,减少数据治理中的合规风险,确保企业的合规运营。
  • 技术滞后

    引入先进的数据治理技术与工具,提升数据治理的效率与科技含量。
  • 人才短缺

    建立系统的人才培养机制,确保在数据治理领域具备足够的专业人才。
  • 文化缺失

    通过建立数据文化,提升员工的数据意识与责任感,促进数据治理的全面落实。
  • 沟通障碍

    加强跨部门协作与沟通,确保数据治理工作能够顺利推进,避免信息孤岛。
  • 缺乏持续性

    强调数据治理的持续优化与改进,确保企业在数据治理方面能够保持长期的竞争优势。

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