AI 时代的数据和知识治理升级

认知觉醒——AI时代数据治理的范式重构（Why）与体系构建——业界标准与华为实战框架（What）被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 徐晓仪 · 数智化转型与AI应用实战专家
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团队应用场景和课时安排越具体，人工智能应用案例、练习和讲师匹配就越准确

适合对象

企业CEO/COO、业务VP、CIO/CDO、数据管理部及核心业务部门骨干

课程定位与主要问题

《AI 时代的数据和知识治理升级》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

课程适配与选型边界

这部分用于判断《AI 时代的数据和知识治理升级》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度

适合对象

企业CEO/COO、业务VP、CIO/CDO、数据管理部及核心业务部门骨干

业务问题

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求

训练重点

课程内容重点包括认知觉醒——AI时代数据治理的范式重构（Why）、体系构建——业界标准与华为实战框架（What）、躬身入局——华为结构化数据治理实战（How-Digital）等，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，由徐晓仪主讲来判断是否匹配

本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，可先进入相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准

核心收益

  • 重塑治理认知：透过数智DnA视角，摒弃治理是IT责任的旧观念，确立广义数据资产管理的战略高度
  • 构建治理体系：掌握华为五大原则与三层架构，输出符合企业现状的治理组织与制度框架
  • 夯实数据底座：掌握结构化数据治理的六大关键能力，建立业务主导的数据标准与质量防线
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  • 掌握知识工程：习得华为三阶九步方法论，将老师傅的隐性经验转化为AI可用的向量化知识
  • 输出落地方案：通过现场工作坊，共创输出一份 《核心业务场景数据与知识治理 90 天行动计划》

课程背景与交付信息

在AI大模型重塑商业逻辑的今天，企业数据管理正面临着一场从后台支撑到前台驱动的剧烈阵痛。作为业务管理者，您是否感同身受：建设了昂贵的数据中台，却依然面临数据孤岛林立？引进了先进的AI大模型，却发现企业沉淀的经验无法被AI识别？

华为任正非曾振聋发聩地指出：华为最大的浪费是经验的浪费。在AI时代，数据和知识不再是冷冰冰的记录，而是驱动智能体的高标号燃料

本课程以徐老师独创的数智DnA双螺旋变革体系为顶层指引，深度融合《华为数据治理之道》《华为知识治理体系》与DG4AI标准，将带领学员跳出单纯的技术视角，用业务主导、以用促治的实战逻辑，打通从结构化数据治理到非结构化知识工程的任督二脉，构建AI时代的高质量数据底座

课程时间

2天，12小时

授课方式

方法论讲授(30%)、标杆案例复盘(30%)、痛点诊断与工作坊(40%) 配套落地工具包： 《企业数据与知识治理成熟度自测表（华为版）》 《数据资产盘点与入表潜力评估清单》 《核…

课程内容重点

01认知觉醒——AI时代数据治理的范式重构（Why）
02体系构建——业界标准与华为实战框架（What）
03躬身入局——华为结构化数据治理实战（How-Digital）

课程大纲

认知觉醒—AI时代数据治理的范式重构（Why）

一、智能时代的治理挑战与DnA变革视角
  • 1. 数智DnA双螺旋变革体系核心解码
  • 1. Digital（数字化骨架）
  • 2. AI（智能化神经）
  • 2. 企业级数据治理的历史演进
  • 1. 解决信息孤岛（T+1报表）
  • 2. 赋能数字化转型（P2D业务对象）
  • 互动：痛点投票——现场展示10个典型痛点，扫码投票选出Top3
二、AI时代数据治理重做的必要性
  • 1. 治理对象泛化
  • 2. 消费目标升级
三、知识治理在AI时代的战略价值
  • 1. 隐性资产显性化
  • 2. 高质量知识库对抑制AI幻觉的决定性作用
四、数智化治理的新价值主张
  • 1. 资产变现路径
  • ——数据资本化入表与企业估值提升
  • 2. 前台驱动模式
  • ——高质量数据实时驱动智能体（Agent）的自动决策机制
  • 深度工作坊：痛点诊断与场景对齐
  • 1. 形式：小组竞赛+热力图绘制
  • 2. 流程
  • 1. 分组扫描：利用《DnA痛点扫描卡》快速勾选企业现状
  • 2. 场景聚焦：每组筛选3个最痛且最具AI潜力的业务场景
  • 3. 上墙路演：各组组长1分钟阐述，全班利用贴纸进行热度投票

体系构建—业界标准与华为实战框架（What）

一、业界主流数据治理体系
  • 1. DAMA数据管理框架
  • 2. DCMM 能力成熟度模型
  • 3. IBM数据治理体系
二、华为数据治理体系实战架构
  • 1. 华为数据治理全景图
  • ——2个抓手、3层组织、4个目标、5大机制、6个能力
  • 2. 华为治理核心理念
  • ——业务主导，以用促治的落地机制
  • 3. 责任主体重构机制
  • 1. 数据Owner（业务）
  • 2. Data Steward（管家）
三、面向AI的数据治理（DG4AI）体系
  • 1. DG4AI核心定义
  • 2. DG4AI与传统治理的差异
四、知识治理体系框架
  • 1. 业界主流知识管理标准
  • 1. ISO 30401：2018 标准：知识管理系统的核心要素与实施路径
  • 2. GB/T 44927-2024 国标：知识资产化与入表的合规要求
  • 互动：标准找茬——展示一份不符合规范的企业知识管理制度，圈出违规点
  • 2. 华为知识治理体系架构
  • 1. 从KM到KE的进化路径
  • 2. 知识治理架构全景
  • 模型：基于业务场景的萃取-转译-进化闭环模型
  • 实操
  • 演练：治理组织设计模拟

躬身入局—华为结构化数据治理实战（How-Digital）

一、面向业务交易的信息架构（IA）构建策略
  • 1. 数据资产目录建设
  • 2. 业务对象数字化，统一业务语言
二、面向联接共享的数据底座构建策略
  • 1. 物理汇聚与逻辑拉通
  • ——打破ERP、CRM、MES系统孤岛的实施路径
  • 2. 湖仓一体架构建设
  • ——实现全域数据入湖与逻辑数据仓库（LDW）的协同
三、面向自助消费的数据服务构建策略
  • 1. 服务化封装
  • ——将数据包装成API，实现数据即服务（DaaS）
  • 2. 敏捷响应机制建立
  • ——缩短从数据产生到业务应用的时间周期
四、数字孪生的数据全量感知能力构建
  • 1. 全量感知体系
  • 2. 实时计算能力
五、清洁数据的质量综合管理能力构建
  • 1. 华为质量六性标准应用
  • ——完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、有效性
  • 2. 业务视角的质量防线设计
  • 1. 防呆设计
  • 2. 规则监测
  • 3. PDCA闭环
六、安全合规的数据可控共享能力构建
  • 1. 合规红线管理
  • 1. 数据分级分类
  • 2. PII（个人隐私信息）保护
  • 2. AI安全前置机制
  • 1. 入湖阶段的脱敏处理
  • 2. 防投毒
  • 互动：红线演练——判断5个数据使用场景是否违规
  • 深度工作坊：核心业务对象标准化演练
  • 1. 目标：掌握数据标准定义的实战技能
  • 2. 任务：选取客户、订单或物料作为对象

创新跃迁—面向AI的数据与知识治理实战（How-AI）

一、面向AI的数据治理（DG4AI）实施方法
  • 1. DG4AI核心建设重点
  • 1. 语料治理
  • 2. 标注治理
  • 3. Prompt（提示词）治理
  • 2. DG4AI五步工作法
  • 1. 场景定义
  • 2. 数据探查
  • 3. 策略制定
  • 4. 模型适配
  • 5. 持续运营（RLHF闭环）
二、华为知识治理三阶九步应用实战
  • 阶段一：萃取（Extraction）——隐性经验显性化
  • 模型：STAR模型
  • 互动：故事重构——听一段零散的录音，用STAR结构将其改写为标准案例
  • 阶段二：转译（Translation）——显性知识结构化
  • 1. 清洗与降噪
  • 2. 切片（Chunking）策略
  • 3. 图谱化构建
  • 互动：切片练习——将一份500字的操作手册切分为3个独立的知识原子
  • 阶段三：进化（Evolution）——平台能力AI化
  • 1. RAG落地与防幻觉

价值落地—行动计划与变革管理（How-Action）

一、变革管理与文化建设
  • 1. 组织变革路径
  • ——建立数据管家虚拟组织与跨部门协同机制
  • 2. 数据文化建设
  • ——从经验主义到数据主义的转型
  • 互动：承诺仪式——写下一句数据承诺，贴在行动墙上
二、90天落地行动计划 (Roadmap)
  • L1——启动期（第1月）：找痛点，树标杆（Quick Win）
  • L2——推广期（第2月）：建标准，洗数据（Systematic）
  • L3——深化期（第3月）：AI赋能，资产化（Intelligent）
  • 深度工作坊：治理路线图共创
  • 1. 目标：输出可落地的90天行动方案
  • 2. 流程
  • 1. 复盘对齐：回顾第一讲的痛点热力图
  • 2. 任务选择：从工具包中选取3-5个关键治理动作
  • 3. 排期定责：明确T+30/60/90的交付物与责任人
  • 3. 产出：《企业核心业务场景数据与知识治理 90 天行动路线图》

讲师介绍

徐晓仪 讲师头像

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI 时代的数据和知识治理升级》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《AI 时代的数据和知识治理升级》适合哪些企业或学员？

适合企业CEO/COO、业务VP、CIO/CDO、数据管理部及核心业务部门骨干。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

正文与课纲结构达到标准课程页候选要�。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。本课程当前呈现的核心模块包括认知觉醒——AI时代数据治理的范式重构（Why）、体系构建——业界标准与华为实战框架（What）、躬身入局——华为结构化数据治理实战（How-Digital）等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断

课程是否一定提供工具、模板或清单？

页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准