数据治理与数据资产化实战

数据治理与数据资产化实战的训练重点落在政策口径、风险信号、证据链条和处置动作，适合把当前业务任务拆成可讨论的练习

2天，12小时合规管理

授课讲师： 孙莉莉 · 财税合规与风控体系建设专家

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课程大纲

课程总览

一、课程背景

二、课酬收益

三、课程时间

四、课程对象

五、课程方式

方法：10大主题深度拆解
工具：现场开通主流数据治理SaaS试用账号
案例：银行、车企、医院、政府等6套全流程

六、课程大纲

数据治理的背景与顶层设计

一、国家战略与行业痛点

1.1 数据20条与财政部入表政策解读

1.2 DCMM、DSMM、GB/T 36073标准对比

2.1 数据孤岛率>70%的7大

2：2 低质量数据导致决策失误案例复盘

二、数据治理价值蓝图

数据治理方法论与成熟度模型

一、国际主流方法论

二、行业成熟度现场测评

数据治理技术、组织与制度

一、技术栈全景图

二、组织与制度

数据标准与质量提升深度实操

一、数据标准工作坊

二、数据质量提升七步法

主数据与元数据治理

一、主数据治理

二、元数据治理

数据治理全流程案例串讲

一、某股份银行监管报送治理

二、某车企全球BOM主数据

三、某三甲医院电子病历质量案例

数据建仓、数据中台、数据湖到数据应用

一、建仓：传统数据仓库5步建模

二、中台：数据中台6能力成熟度评估

三、数据湖：湖仓一体3种技术路线

四、数据应用：治理成果变现场景

适合对象

数据治理部信息部数字化转型办公室、cdo

课程定位与主要问题

政策口径、风险信号、证据链条和处置动作进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

规则边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
风险识别更可见：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
处置动作更具体：场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
留痕复盘有依据：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单

课程背景与交付信息

审计合规、政策落地和风险治理的难点，往往在于把规则转成现场可判断的证据链条。课堂会把数据治理的背景与顶层设计、数据治理方法论与成熟度模型和后续处置动作放到场景里梳理。

课程时间

2天，12小时

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01数据治理的背景与顶层设计

02数据治理方法论与成熟度模型

03数据治理技术、组织与制度

04数据标准与质量提升深度实操

05主数据与元数据治理

06数据治理全流程案例串讲

讲师介绍

孙莉莉

财税合规与风控体系建设专家

哈佛肯尼迪商学院博士后，财税管理与内控风控专家。主导数据资产入表及萨班斯法案合规，累计为企业创造价值超2亿元。兼具国际视野与本土实战经验，深耕财税合规、内控风控、ESG及数据资产领域

金融银行政府国企制造业消费品零售互联网科技建筑工程

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据治理与数据资产化实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 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？

数据治理部信息部数字化转型办公室、cdo。

学习这门课可以获得什么收益？

识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级；掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。

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