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企業級數據資產管理體系建設與運營最佳實踐 培訓班

課程編號:58506   課程人氣:669

課程價格:¥7800  課程時長:3天

行業類別:各行業通用    專業類別:數字化 

授課講師:專家團

課程安排:

       2024.5.23 廣州



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
培訓對象建議包括信息化部門、外包團隊代表、企業核心業務部門負責人或骨干、企業中高層領導等對企業數據資產開發、加工、利用整體關注的人群,諸如企業CIO、信息部門負責人、主管、關鍵數字化業務部門負責人和主管。

【培訓收益】


第一天
上午
企業數據資產發展現狀 1. 企業數字化轉型及智能化需求
2. 高價值數據資源日益成為搶占未來發展主動權
3. 數據分布散-企業的數據資源散落在多個業務系統
4. 數據標準散-數據標準不統一,數據孤島普遍存在
5. 數據質量差-標準缺失、數據錄入不規范導致數據質量差
6. 安全意識弱-數據安全意識不夠、安全防護不足
7. 資產評估難:而且數據的價值難以評估,數據服務缺乏合規性
8. 從傳統數據管理向數據能力成熟度的發展過程
如何應對數據散、體系弱,從案例說起 1. 典型中央企業數據資產建設內容和最佳實踐
2. 離散型數據資產分布現狀
3. 集團數字化轉型的發展布局
4. 體系化數據資產建設的發展布局
5. 促進企業管理向運營管控的升級
6. 自足數據貫通促進產業協同升級
第一天
下午 如何建設企業級數據資產管理體系
1. 企業數據資產管理概述
2. 數據資產管理原則
3. 數據資產管理面臨的挑戰
4. 數據資產管理戰略下數據管理框架
5. 數據資產管理的主要內容
6. 數據資產管理實施過程步驟,包括統籌規劃、管理實施、稽核評估、流通運營
7. 數據資產管理成功要素
如何建設完備型企業級數據組織架構 1. 數據組織的總體治理架構,包括數據決策、數據管理、數據執行角色定位
2. 數據組織的總體治理類型,包括自治型、統治型、共治型組織
3. 數據組織的管控能力與實施遵從性的總體設計
4. 企業級大數據中心的組織運作與向敏捷研發轉型
5. 數據信托與企業級數據服務運營商組織建設
沙盤:推演數據組織架構和變革愿景
如何定期評估企業級數據資產質量 1. 數據質量評估標準框架DQAF
2. 實施數據質量評估工程實踐
3. 參考DQAF確定數據質量評估目標
4. 制訂數據質量評估指標體系
5. 實施數據質量評估數據采集
6. 開展數據質量評估數據分析
7. 形成數據質量評估分析報告
8. 提交數據質量專項提升建議
沙盤:如何建立周期型或事件驅動的數據質量評估體系
第二天
上午 如何發展數據資產運營之數據架構藍圖規劃
9. 企業架構(EA)基本理論
10. 企業架構最佳實踐
11. 企業級數據架構概述
12. 企業級數據架構最佳實踐
13. 重要前置——發展基于業務數字化的數據資產化
14. 定義數據服務規劃視圖,依托數據驅動構建數據服務藍圖
15. 數據主題規劃視圖,圍繞業務域劃分,基于生產者視角盤點未來需要生產、沉淀的數據資產藍圖
16. 數據資產規劃視圖,基于層次分析法,分析公共支撐主數據、動態衍生業務數據、數據服務的綜合數據的層級依賴關系
17. 數據資產分布視圖,基于數據生產的歸口分布,明確數據的生產者歸屬,梳理數據域的數據分布關系
18. 數據運營管理視圖,依托數據生產、聚合、存儲、分析、服務、利用,構建完整數據供應鏈的藍圖
沙盤:典型企業如何開展數據架構頂層設計
第二天
下午 如何發展數據資產運營之數據中臺藍圖規劃 1. 企業級數據中臺建設的典型需求
2. 構建統一數據中臺應具備的原則
1) 數據中臺原則-統一源頭
2) 數據中臺原則-統一開發
3) 數據中臺原則-統一平臺
4) 數據中臺原則-統一標準
3. 數據中臺總體架構規劃
1) 數據中臺業務架構規劃
2) 數據中臺數據架構規劃
3) 數據中臺存儲架構規劃
4) 數據中臺集成架構規劃
5) 數據中臺技術架構規劃
6) 數據中臺部署架構規劃
4. 數據中臺速贏實施規劃
沙盤:發展數據中臺建設的原則與保障
第三天
上午 如何發展數據資產運營之指標驅動建設與實現 1. 面向數據運營利用、構建全局統一的指標架構
2. 指標架構梳理方法OKR法則
3. 指標架構與數據運營的可視化原型法
4. 面向指標體系的數據運營七步法
1) 按照能力主線開展業務梳理
2) 識別數據運營需求與數據指標
3) 識別數據來源與數據盤點
4) 數據磋商與數據仲裁
5) 構建數據服務與實施目標導向數據治理
6) 發布數據服務與數據服務目錄管理
7) 數據服務應用與跟蹤
沙盤:結合案例公司經營計劃分解設計指標架構
第三天
下午 如何發展數據資產運營之流程驅動建設與實現 1. 基于價值鏈的業務能力需求識別
2. 面向業務能力的業務能力組件模型
3. 端到端價值流流程設計的方法
4. 基于端到端價值流識別數據需求,分析數據斷堵散的業務場景
5. 設計用數賦智的數據服務,包括數據驅動的流程集成、流程簡約化、流程自動化、流程智能化
6. 識別數據來源與數據盤點
7. 數據磋商與數據仲裁
8. 構建數據服務與實施目標導向數據治理
9. 發布數據服務與數據服務目錄管理
10. 數據服務應用與跟蹤
沙盤:結合案例公司經濟管理視角下開發數據服務
如何發展數據資產運營之流通運營建設實現 1. 數據資產如何進行流通,平臺級數據資產流通建設、運營級數據資產流通建設、卓越級數據資產流通建設
2. 企業級數據要素化流通路徑設計與愿景規劃
3. 未來企業數據要素化發展的主要趨勢
沙盤:企業級數據資產流通案例與研討
 

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