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枫影(王鸿华):数据管理|提升数据价值,实现业务协同与决策优化

在当前数据驱动的商业环境中,企业如何通过有效的数据管理提升决策质量、优化资源配置?通过系统性的分析与实践,帮助企业掌握数据治理的价值与流程,明确主数据管理的重要性。聚焦数据与业务的协同,提升企业的数据管理效率,助力数字化转型的成功实施。适用于数据部门与业务部门的所有管理者。

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曹大嘴老师
  • 数据治理聚焦数据的真实性与可靠性,确保数据在企业决策中发挥最大价值。
  • 主数据管理通过有效管理主数据,实现各部门间的协同,提升工作效率与数据质量。
  • 数字化转型以数据为驱动,推动企业在技术与业务流程上的全面升级。
  • 业务协同通过清晰的数据定义与管理,促进各业务部门间的紧密合作。
  • 数据分析借助高效的数据分析,支持科学决策与精细化管理,提升企业竞争力。

数据治理与主数据管理的全景解析 通过对数据治理的全面理解,企业能够明确数据在数字化转型中的核心地位,掌握主数据管理的流程与价值,提升数据管理的系统性与有效性。本课程将提供一套完整的框架,帮助企业在数据治理中实现业务与数据的深度融合。

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系统性数据治理与主数据管理的全景视野

通过系统分析数据治理与主数据管理,企业能够厘清数据流动的每个环节,提升数据价值,促进业务效率。在此过程中,学员将深入理解数据管理与业务的紧密联系,构建全面的数据治理策略。
  • 数据价值识别

    识别数据本身的价值,是数据治理的第一步,确保数据能够为决策提供支撑。
  • 主数据定义

    明确主数据的定义与范围,为后续的数据治理提供坚实基础。
  • 数据采集与清洗

    有效的数据采集与清洗是提升数据质量的关键,确保数据的准确性与一致性。
  • 数据资产管理

    建立数据资产管理机制,确保企业数据的安全与合规使用。
  • 持续的优化过程

    数据治理是一个持续优化的过程,企业需不断调整与完善数据管理策略。
  • 业务流程整合

    业务流程与数据治理的深度整合,能够提升业务运作的效率与效果。
  • 跨部门协作

    推动数据在各部门间的流动与共享,促进企业整体协同作战能力的提升。
  • 数据安全保障

    确保数据的安全性与隐私保护,是推动数据使用的前提条件。
  • 评估与反馈机制

    建立数据治理的评估与反馈机制,确保数据管理的效果与持续改进。

掌握数据管理核心,提升业务决策能力

通过系统性学习,企业学员将掌握数据治理的核心理念与实践方法,提升在数据管理过程中的决策能力,促进企业整体效能的提升。
  • 深入理解数据治理

    学员将全面了解数据治理的价值、流程与内容,为后续的实践打下基础。
  • 掌握主数据管理流程

    通过学习主数据管理的流程,提升数据使用的准确性与效率。
  • 强化数据与业务关系

    理解如何将数据管理与业务需求有效对接,促进业务发展。
  • 提升数据分析能力

    掌握数据分析的方法与工具,支持科学决策与业务优化。
  • 优化资源配置

    通过数据治理,提升资源配置的科学性与合理性。
  • 构建持续改进机制

    建立数据管理的持续改进机制,确保数据治理的有效性。
  • 增强跨部门协作

    促进各部门间的数据共享与协作,实现业务的协同发展。
  • 实现数据安全管理

    掌握数据安全管理的基本原则,确保数据的安全与合规使用。
  • 推动数字化转型

    通过数据治理的有效实施,助力企业实现数字化转型。

破解数据管理难题,实现业务高效运作

通过系统化的学习与实践,企业能够有效识别并解决数据管理中的常见问题,提升业务的运作效率与价值。
  • 数据混乱

    通过有效的主数据管理,消除数据混乱现象,提升数据使用效率。
  • 数据质量差

    建立数据清洗与标准化流程,确保数据质量的稳定与提升。
  • 系统使用效率低

    通过数据治理提升系统间的数据互联互通,增强系统使用效率。
  • 及时性差

    优化数据采集与处理流程,保障数据的及时性与准确性。
  • 统计口径不一致

    通过统一的数据标准与管理,消除统计口径不一致的情况。
  • 找数据困难

    建立高效的数据管理系统,确保数据的快速查找与使用。
  • 业务与数据脱节

    促进业务与数据的深度融合,确保数据为业务决策提供有力支持。
  • 数据安全隐患

    加强数据安全管理,消除潜在的数据安全隐患。
  • 缺乏持续优化机制

    建立数据管理的持续优化机制,确保数据治理的有效性与时效性。

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