数据治理体系｜企业内训课程

课程大纲

认知破局——数据治理与资产管理的核心逻辑与价值根基

一、数据治理与数据资产管理的必要性

二、数据治理与数据资产管理核心定义

三、DAMA数据管理能力成熟度模型

1. DAMA成熟度模型核心框架
2. 成熟度核心评估维度（10大维度）
3. 成熟度评估全流程方法
4. 评估结果输出与改进优化

四、数据治理与资产管理的四个发展趋势

1. 技术趋势
2. 模式趋势
3. 合规趋势
4. 价值趋势
互动提问：你如何理解数据资源vs数据资产

框架搭建——企业级数据治理体系的设计逻辑与落地路径

一、国际主流数据治理框架

1. DAMA-DMBOK2框架
2. COBIT5框架
3. ISO 8000（数据质量标准）
4. DCAM（数据管理能力评估模型）

二、企业级数据治理体系的核心构成

1. 组织架构体系
2. 制度流程体系
3. 技术工具体系
4. 指标度量体系

三、体系搭建实施的五大步骤

第一步：现状诊断与成熟度评估
第二步：目标设定与蓝图规划
第三步：框架细化与方案设计
第四步：试点落地与效果验证
第五步：全面推广与持续优化
案例分享：中国建设银行：构建三位一体企业级数据治理体系

标准筑基——数据标准构建与元数据管理核心实践

一、数据标准定义内涵与作用价值

二、数据标准核心分类框架

三、数据标准设计核心原则

1. 业务驱动
2. 兼容适配
3. 可扩展
4. 可落地

四、数据标准设计的设计的五个步骤

1. 数据标准需求调研
2. 数据标准起草
3. 数据标准评审确认
4. 数据标准发布实施
5. 数据标准迭代优化

五、数据标准落地与推广策略

案例分析：中国中车集团数据标准体系建设实践

六、元数据管理核心实践

1. 元数据的定义内涵与核心价值
2. 元数据分类与作用
3. 元数据核心应用
4：元数据管理实施6步法
5. 工具选型与实操要点
6. 元数据管理落地难点与应对策略
课堂互动：「元数据生存指南」配对挑战

质量护航——数据质量全流程管控与主数据管理落地

一、数据质量管理定义与价值

二、数据质量管理全流程实践

1. 数据质量核心指标与评估方法
2. 数据质量问题诊断与改进流程
3. 全流程质量管控体系搭建
4. 组织保障与职责分工
5. 技术平台与工具支撑
7. 文化与能力建设
案例分享：中国宝武三全数据质量管理体系构建实践

三、主数据的核心认知

四、主数据管理实施步骤与关键要点

1. 主数据识别与分类
2. 主数据模型设计
3. 数据清洗与整合
4. 主数据平台搭建与运维
5. 主数据分发与同步

五、主数据管理关键成功要素

1. 高层驱动与战略对齐
2. 清晰的主数据范围与权威源
3. 强有力的组织保障与责任机制
4. 平台赋能与持续运营
案例分享：华润万家主数据管理体系建设实践
课堂互动：5分钟「主数据身份证」制作闯关

价值变现——数据资产化运营全流程与价值实现场景

一、数据资产化核心流程与方法

1. 数据资产盘点与目录构建
2. 数据资产化
1. 数据资源化
3. 数据资本化
3. 数据资产运营体系搭建
1. 运营组织搭建
2. 运营流程设计
3. 运营指标设计

二、数据资产价值实现的典型

1：内部赋能
2：外部变现
3：核心技术支撑
案例分享：中国移动：三确一融驱动的数据资产化运营体系建设实践
课堂互动：如果你的领导说我们部门的数据你来管，你的第一步行动是什么？

安全合规——企业数据全生命周期防护体系与合规建设

一、数据安全与合规的核心认知

1. 企业数据面临的安全风险类型
——泄露、篡改、丢失、滥用
2. 数据安全对企业经营的影响
3. 企业数据安全的核心内涵与目标
4. 数据合规的核心定义与价值

二、企业数据安全体系构建

1. 数据安全战略与组织架构
2. 数据安全技术防护体系
3. 数据安全政策与制度体系

三、数据全生命周期安全防护

1. 数据采集阶段安全
2. 数据存储阶段安全
3. 数据传输阶段安全
4. 数据使用阶段安全
5. 数据销毁/归档阶段安全

四、数据安全的核心技术应用

1. 身份认证与访问管理（IAM）
2. 数据加密技术与工具
——对称加密、非对称加密
3. 数据防泄漏（DLP）系统部署与应用
4. 安全审计与监控工具
——日志分析、异常告警
5. 漏洞扫描与渗透测试工具

五、数据安全风险评估与应急响应

六、企业数据合规管理体系建设

1. 合规管理体系核心框架
2. 数据合规核心实践
3. 合规培训与文化建设
案例分享：中远海运面向全球供应链的数据安全治理体系构建实践
课堂互动：日常工作数据安全管理场景判断

适合对象

财务负责人、经营管理者、业务部门负责人和风控合规人员可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

《数据治理体系》更强调指标拆解、风险信号、资源取舍和行动建议与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

指标判断更清楚：风险信号、证据要求和处置边界，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕认知破局——数据治理与资产管理的核…校准目标和边界，明确课堂重点动作
分析动作更具体：数据治理与数据资产管理的必要性安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

查看更多收益收起更多收益

复盘跟进有依据：数据治理与数据资产管理核心定义相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

在数字经济深度渗透、全球产业竞争日趋激烈的背景下，数据已成为驱动企业数字化转型、构筑核心竞争力的关键生产要素。外部来看，技术迭代加速、合规要求趋严（GDPR、《数据安全法》等法规落地）、客户需求个性化升级，倒逼企业提升数据管理能力；内部来看，多数企业受制于数据整合能力薄弱、治理体系缺失、资产化路径模糊、专业人才短缺等问题，难以将海量数据转化为实际业务价值，唯有构建系统化、规范化、价值导向的数据治理与资产管理体系，才能打破增长瓶颈，实现数据驱动的业务创新与高效决策

许多企业在推进数据治理与数据资产管理过程中普遍面临六大典型挑战

认知有偏差，将数据治理等同于技术工具实施，忽视组织、流程变革

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲授、案例分析、互动讨论

课程内容重点

01认知破局——数据治理与资产管理的核心逻辑与价值根基

02数据治理与数据资产管理的必要性

03数据治理与数据资产管理核心定义

04DAMA数据管理能力成熟度模型

05DAMA成熟度模型核心框架

讲师介绍

张荣兴

数字化转型资深实战专家

数字化转型资深实战专家。埃莫克咨询合伙人，Gartner模型创立者。25年数字化实战经验，专注企业数字化转型、智能制造与数据治理，累计交付近100个项目，服务多家世界500强企业。本课程与其企业数字化转型方向相关

制造业能源电力金融银行通信消费品零售高科技互联网

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《数据治理体系》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

财务负责人、经营管理者、业务部门负责人和风控合规人员可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。

学习这门课可以获得什么收益？

明确风险信号、证据要求和处置边界，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕认知破局——数据治理与资产管理的核…校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲授+案例分析+互动讨论，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配

数据治理体系