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枫影(王鸿华):数字化转型|助力企业数据治理,提升决策效率与业务协同

在信息化浪潮席卷的时代,企业面临数据管理的双重挑战:如何确保数据的真实性与可靠性,如何通过数据推动科学决策与业务增长。该课程以系统性分析为基础,聚焦主数据管理,帮助企业打破数据孤岛,提升数据治理效率,实现数字化转型的可持续发展。适合数据部门与业务部门的管理者,构建高效的决策支持系统。

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曹大嘴老师
  • 数据治理数据治理是确保数据质量与价值的基础,涵盖数据定义、采集、存储及清洗等环节,为企业决策提供可靠的数据支持。
  • 主数据管理主数据管理专注于确保数据的唯一性、准确性与稳定性,是跨部门协同的必要条件,助力企业实现信息共享与业务优化。
  • 业务协同通过有效的数据管理,打破部门间的信息壁垒,促进业务协同与资源共享,提升整体运营效率。
  • 数字化转型数字化转型要求企业在数据管理上进行创新与优化,以实现成本降低与效率提升,推动业务持续增长。
  • 决策支持高质量的数据治理为企业决策提供科学依据,提升决策的准确性与时效性,帮助企业在竞争中占据优势。

数据治理与主数据管理的全景解析 在企业数字化转型的过程中,数据治理是首要任务,而主数据管理则是提升数据价值的关键环节。本课程通过深入剖析数据治理的核心内容与流程,帮助企业识别数据痛点,构建高效的数据管理体系,实现业务与数据的深度协同。

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构建高效数据治理体系,推动业务全面转型

通过九个核心模块的学习,企业将全面掌握数据治理与主数据管理的关键要素,确保数据的准确性与可靠性,从而实现科学决策与业务协同。
  • 数据价值

    识别与定义数据本身的价值,确保数据在企业运营中的有效应用。
  • 治理流程

    掌握数据治理的全流程,涵盖从数据采集到数据清洗的各个环节,提升数据质量。
  • 主数据定义

    重构主数据的定义与管理流程,确保数据在跨部门协作中的一致性与准确性。
  • 数据资产管理

    实施数据资产管理策略,确保数据资产的安全性与有效性,提升企业数据管理水平。
  • 业务模型

    明确业务数字化转型的模型,促进数据与业务的深度融合,提升企业运营效率。
  • 数据安全

    建立数据安全管理机制,确保企业数据资产的安全与合规。
  • 持续优化

    数据管理是一个动态的过程,需建立持续优化机制,确保数据治理能适应业务变化。
  • 协同认知

    通过业务与数据的协同认知,确保数据治理工作的顺利实施与推进。
  • 反馈机制

    建立数据反馈机制,确保及时识别与解决数据管理中的问题,提升数据治理的灵活性与适应性。

提升数据治理能力,助力企业全面转型

通过对数据治理与主数据管理的深入理解,企业学员将掌握提升数据质量与管理效率的实用技巧,推动企业的数字化转型进程。
  • 数据认知

    深入理解数据治理的价值与流程,掌握数据管理的基本方法与实践。
  • 主数据管理

    掌握主数据管理的基本概念与实施方法,为数据治理提供支持。
  • 业务分析

    通过数据分析工具,提升对业务数据的理解与应用能力,支持科学决策。
  • 协同能力

    加强跨部门协作能力,推动数据与业务的深度融合,实现信息共享与利用。
  • 安全意识

    增强数据安全意识,掌握数据资产管理及其安全策略。
  • 流程优化

    识别与优化数据管理流程,提升整体工作效率与准确性。
  • 反馈机制

    建立有效的数据反馈机制,确保数据治理的动态调整与优化。
  • 持续改进

    树立持续改进的理念,推动数据治理在企业中的长期应用与发展。
  • 决策支持

    提升利用数据支持决策的能力,确保企业在市场竞争中的优势。

有效解决数据管理难题,助力企业高效运营

通过系统化的数据治理与主数据管理培训,企业将有效解决数据管理中面临的各类问题,为决策与业务发展提供坚实基础。
  • 数据混乱

    解决企业数据混乱、质量差的问题,确保数据的准确性与一致性。
  • 业务协同不足

    通过主数据管理,提升跨部门协同能力,确保数据在各业务模块间的有效流通。
  • 决策失误

    通过高质量的数据治理,减少因数据问题导致的决策失误,提升决策的科学性与有效性。
  • 数据安全隐患

    建立数据安全管理机制,有效防范数据泄露与滥用的风险,确保企业数据资产安全。
  • 执行力不足

    通过流程优化与管理制度建设,提升数据治理工作的执行力与落地能力。
  • 缺乏数据意识

    强化企业员工的数据意识,提升全员对数据治理重要性的认知与理解。
  • 技术支持不足

    增强IT技术支持,提升企业在数据管理上的技术能力,确保数据治理工作的顺利推进。
  • 反馈机制不健全

    建立健全的数据反馈机制,确保及时识别与解决数据管理中的问题。
  • 缺乏系统性思维

    树立系统性思维,推动数据治理在企业中的全面应用与发展。

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