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互联网转型、大数据、工业4.0、人工智能、智能制造、区块链
张靖笙:数据思维、应用、治理与数据管理能力提升专题研修方案
2019-11-04 2504
对象
企业决策层班子成员; 首席信息官(CIO),信息管理人员,信息科技工作者;各业务条线数据应用与管理人员,例如财务、人事、采购、营销、客户关系管理这一系列的依赖数据分析结果开展工作的人士;其他对数据工作感兴趣的人士。
目的
本培训将帮助学员了解数据应用的价值与数据治理工作的重要性和迫切性,数据思维与数据应用的必要性,数据治理的方法、熟悉数据治理的平台与工具、掌握数据标准化过程,启发数据治理相关项目的实施与落地等工作思路。启发学员通过数据治理,以数据应用为推动力,触及信息化建设中的深层次问题,从根本上推动业务流程的衔接、业务规则与数据标准的统一,完善系统建设需求,指导系统整合与逻辑集中,促进企业信息科技的价值提升。
内容

【 课程背景 】

近些年来,随着大数据在各个行业领域应用的不断深入,在当今的商业世界中,企业需要借助数据资源的运用支持管理中各项管理决策已经是新常态的必需要求,通过企业经营数据分析、市场分析 、客户数据分析等数据分析应用支撑科学决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的必由途径。怎样有效利用数据分析的方法和工具,一是通过数据化手段提高管理效率,二是通过对企业内部数据进行分析深刻洞察现在业务存在问题的原因并得出结果,提高企业管理水平,并提出解决方法应用在企业管理升级和业务流程优化中,提高企业经营管理决策工作的效率和准确率,就成为企业决胜未来的核心和关键。

数据作为基础性战略资源的地位日益凸显,数据标准化、数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、数据流通管控、数据共享开放这些问题越来越受到国家、行业、企业各个层面的高度关注,这样一来,数据治理的概念就越来越多受到关注,成为目前大数据产业生态系统中的新热点。通常数据治理被认为是获得高质量数据的核心控制规程,用于管理、使用、改进和保护企业数据加工过程中数据质量。许多企业通过学习、培训和借鉴经验,开展自身的数据管理实践,通过寻找可供参考的行业基准和通用框架建立实施方法论。

由于信息系统建设往往是分散的,并且建设中重系统功能轻数据资源,对数据缺少统一的规划与标准,缺少有效治理而导致大量的数据质量问题,在数据应用中数据不全、不准、无法有效关联等问题突出,无法有效满足新形势下经营决策、监管合规的需要。数据来源于业务流程,信息系统是数据的载体,表面看到的数据问题是一种表象,深层次的原因是业务的问题和系统的问题。数据治理是一门将数据视为企业核心资产的实践性很强的学问,它涉及到对组织内人员、流程、技术和策略的编排,以从企业数据资源管理工作中获取最优的业务价值回报。

【 培训目标 】

本培训将帮助学员了解数据应用的价值与数据治理工作的重要性和迫切性,数据思维与数据应用的必要性,数据治理的方法、熟悉数据治理的平台与工具、掌握数据标准化过程,启发数据治理相关项目的实施与落地等工作思路。启发学员通过数据治理,以数据应用为推动力,触及信息化建设中的深层次问题,从根本上推动业务流程的衔接、业务规则与数据标准的统一,完善系统建设需求,指导系统整合与逻辑集中,促进企业信息科技的价值提升。

【 培训对象 】

     企业决策层班子成员;

     首席信息官(CIO),信息管理人员,信息科技工作者;

     各业务条线数据应用与管理人员,例如财务、人事、采购、营销、客户关系管理这一系列的依赖数据分析结果开展工作的人士;

     其他对数据工作感兴趣的人士。

【 培训天数 】

3 天方案:每天 6 小时

3天讲授(70%)+课堂互动(30%)

5 天方案:在3天培训的基础上+2天专家把脉数据管理能力成熟度快速评估

【授课形式 】

现场讲授+案例分析+互动交流+数据管理能力成熟度快速评估(依据国标DCMM)


【 课程纲要 】

第一天

1.互联网时代数字经济发展形势

1.1. 互联网对企业的冲击

1.2 “互联网+”数字经济本质

1.3 5G时代数字经济发展趋势


2. 企业信息化与大数据发展历程

2.1 回顾信息化的发展历程

2.2 信息化发展阶段规律和各阶段特征

2.3 解读面对互联网会遇到“被信息化”陷阱

2.4 互联网大数据、工业大数据到企业大数据


3.数据如何支撑企业转型与业务提升

3.1数据和数据智能原理

3.2企业管理科学决策场景分析

3.3数据如何支撑企业做生意:在商言数

3.4 大数据思维如何实现企业创新与变革

3.5 数据如何支撑业务过程优化:SIPOC与信息包图


4互动环节:本单位信息化水平与数据应用研讨

4.1 本单位信息化水平分析

4.2 本单位当前数据应用情况

4.3 结合尝试用在商言数法建构本单位某个数据支持业务创新场景


第二天

5.数据管理知识体系讲解

5.1 国际数据管理知识体系(DAMA-DMBOK)讲解

5.2 国家标准数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)讲解

5.3 从数据管理到数据资产管理


6.数据治理与数据管理能力成熟度

6.1 数据治理工作的核心地位

6.2 数据治理与管理内涵辨析

6.3 数据管理能力成熟度评估


7.互动环节:本单位数据管理现状与能力成熟度评估

7.1 本单位当前数据管理工作内容和现状

7.2 本单位当前数据治理、数据管理能力成熟度评估评价

第三天

8.企业数据治理方法与业界实践经验

8.1 当前中国大多数企业数据问题和成因分析

8.2 当前企业为什么急需开展数据治理工作

8.3 企业开展数据治理方法思路与工具

8.4 如何融入当前业界热门的数据中台

8.5 讲师相关工作经验分享与案例研讨


9.数据架构、数据标准化与数据质量管理实践

9.1 企业架构的概念与组成

9.2 数据架构管理和最佳实践

9.3 结合数据标准化提升数据质量的思路


10.互动环节:本单位数据治理工作思路研讨

10.1 本单位数据治理现状与数据问题

10.2 本单位数据治理能力与差距分析

10.3 本单位数据治理提升路径和工作思路研讨


11. 课程总结与交流

11.1课程内容回顾

11.2讲师学员互动




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