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企業(yè)數據資產優(yōu)化

【課程背景】
數據不僅是企業(yè)的核心資產和重要戰(zhàn)略資源，也是重要的生產要素。數據資產已日益成為企業(yè)搶占未來發(fā)展主動權的前提和保障，而數據治理就是發(fā)掘這些數據資產的重要手段和工具。*國資委在頒布的《關于加快推進國有企業(yè)數字化轉型工作的通知》中強調，要構建數據治理體系，加強數據標準化、元數據和主數據管理工作，定期評估數據治理能力成熟度。要強化業(yè)務場景數據建模，深入挖掘數據價值，提升數據洞察能力。管好數據、用好數據，不僅能夠幫助企業(yè)洞察市場變化和趨勢，降低風險，還能提高決策效率，進一步提升企業(yè)核心競爭力。
本課程針對數據治理的數據關聯、分析處理模式以及和結構化存儲等核心內容展開系統(tǒng)化的闡述，深入淺出地從國內、國際標準、工具、*實踐等多方面，詳細介紹數據治理的方式、方法及數據治理策略，提出和分析了大數據治理的解決方案；進一步，通過典型的實際案例，，介紹了當今主流的數據治理技術與平臺，在此基礎上，結合大數據、區(qū)塊鏈、移動互聯、人工智能等前沿技術，在數據治理和數據共享交換等方面為企業(yè)提供相關的建議和技術指南，有效提高工業(yè)企業(yè)的數據治理水平。

【課程收益】
-可以有效指導大型企業(yè)全方位開展高質量的數據治理
-對數據治理的數據關聯、分析處理模式以及和結構化存儲等核心內容，展開全面、系統(tǒng)地闡述，見解獨到，對數字化工作者具有重要的啟示意義
-數據治理在戰(zhàn)略層面的頂層設計，以及數據治理在執(zhí)行層面的實施方法
-既是企業(yè)數據治理的綱領性指南，也是數據治理的實操指導
-深度解析業(yè)界主流的數據治理理論框架，包含多年的數據項目實戰(zhàn)經驗總結
-詳細闡述了數據治理的理論、方法、技術和工具，為企業(yè)打好數智商業(yè)創(chuàng)新的數據基礎提供啟示和幫助
-由表及里地分析了系統(tǒng)性提升企業(yè)數據管理能力的方法，具有很強的實用性

【課程對象】
-企業(yè)高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
-戰(zhàn)略高層、戰(zhàn)略規(guī)劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各個條線的業(yè)務負責人和技術專家
-產品開發(fā)與創(chuàng)新人員、服務方案制定者
-市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
-創(chuàng)新業(yè)務的負責人，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導師及實踐者

【課程大綱】
第一階段  數據治理的核心概念、框架及應用思路
一、數字時代對于大型企業(yè)的數據治理要求
1、數字治理的行業(yè)現狀和需求
2、未來企業(yè)的發(fā)展趨勢：數字治理成為數字化企業(yè)的標配
3、數據治理是大數據平臺服務化的關鍵
-傳統(tǒng)數據治理難以解決大數據平臺的問題
-大數據治理連接業(yè)務創(chuàng)新與大數據
二、數據治理的結構化存儲和數據關聯
1、結構化存儲概念
-文件系統(tǒng)
-從文件系統(tǒng)到結構化存儲
-存儲對象和流對象
2、復合文檔——結構化存儲的實現
-LockBytes對象
-創(chuàng)建基于內存的復合文檔
-創(chuàng)建基于文件的復合文檔
-復合文檔的CLSID
-*對象
3、數據關聯與關聯數據
-數據治理的主數據管理
-元數據與關聯數據
-元數據轉換為關聯數據的平臺、挑戰(zhàn)和方法
案例：
復合文檔
三、數據治理的分析處理核心框架
1、數據治理的分析處理范圍
2、數據治理的分析處理框架
3、數據治理的總體解決思路
-數據資產盤點：暗數據發(fā)現和分類
-讓數據變得更干凈，少歧義
-重新組織數據
-數據治理持久化
-數據治理的延伸：數據管理
4、數據治理的體系架構
5、數據治理的方案價值
6、大數據的技術能力框架
7、數據管理產品體系
Part1：暗數據發(fā)現和分類
Part2：數據實時采集：數據支撐平臺
Part3：數據管控平臺
Part4：流動數據安全：大數據脫敏
四、行業(yè)大數據的深度治理平臺及解決方案
1、大數據治理體系與數據治理體系的聯系與區(qū)別
-大數據時代下的數據治理壓力
-大數據時代的數據治理（典型案例）
2、企業(yè)的大數據服務轉型
-數字化企業(yè)的數據中心轉型
-大數據治理與創(chuàng)新能力提升（管理/業(yè)務/技術）
3、新一代的大數據治理框架
-大數據治理框架
-大數據治理要點（技術原則）
4、大數據中心建設方案
-新一代大數據中心
-大數據基礎平臺
-大數據治理平臺
-大數據智能分析平臺
-大數據可視化平臺

第二階段  基于深度數據治理的企業(yè)數據資產優(yōu)化和數據價值挖掘
一、數字化改革及大數據治理優(yōu)化
1、數字化改革對于大數據治理的需求
-消費市場的重新定義
-供給側數字化改革的要點以及要避免的誤區(qū)
-供給側改革的數據化助力
2、大數據生態(tài)圈
-大數據生態(tài)圈的能力建設
-大數據生態(tài)圈的規(guī)劃
3、大數據治理的管理體系
-大數據治理的組織架構
-數據管理專員制度
-大數據治理的管理組織（管理團隊的角色分工）
4、大數據的全生命周期治理及相關核心概念
-大數據全生命周期管理
-大數據全生命周期中的四種角色 
5、大數據治理優(yōu)化的數據質量
-林林總總的數據質量問題和示例
-數據質量需求的定義與首要管理工作
-全生命周期的數據管控體系與數據質量保障
二、數據資產治理優(yōu)化實踐
1、數據治理的行業(yè)需求及治理規(guī)范
-數據治理的國家規(guī)范
-行業(yè)數據治理的行業(yè)規(guī)范
2、數據資產管理
3、數據資產優(yōu)化的主要內容
-項目建設的主體框架
-需要解決的主要問題
-數據治理的合規(guī)性
4、數據治理成效的保障方式
-數據治理工作的長效與速贏
-數據管控體系的落地
-制度管理要求的執(zhí)行
5、關于大數據治理的非技術話題
-數據治理優(yōu)化項目的扎實推動
-數據治理優(yōu)化的心得
三、綜合案例：以大數據治理為驅動的企業(yè)數字化轉型
1、紅領集團：業(yè)務創(chuàng)新實現由客戶需求直接驅動工廠的運作模式
2、蘇州工業(yè)園區(qū)：政務信息共享：“三庫、三通、九樞紐”建設
3、浙江電力：數據自劣化分析平臺
4、東方航空：業(yè)務數據地圖加速業(yè)務創(chuàng)新過程

企業(yè)數據資產優(yōu)化