【培訓對象】
企業高層管理者（CEO/CIO/CDO/CTO）；數據管理部門負責人（數據治理專員、數據架構師、主數據管理員）；業務部門數據資產管理者（如市場數據分析負責人、供應鏈數據運營經理）；IT部門技術骨干（數據中臺架構師、數據倉庫工程師）；第三方數據服務機構從業者

【培訓收益】
● 戰略思維升級：理解數據治理在企業數字化轉型中的底層支撐作用，掌握數據治理框架（如DCAM、DAMA-DMBOK）的落地邏輯，學會制定與業務戰略對齊的數據治理規劃。 ● 全流程能力構建：掌握數據治理核心模塊（數據標準、數據質量、元數據、主數據、數據安全）的實施路徑，學會設計數據治理組織架構、流程規范與評估體系。 ● 應用場景落地：通過實戰案例解析，掌握數據治理成果在精準營銷、供應鏈優化、智能決策等場景的轉化方法，了解數據資產化、數據服務化的實現路徑。 ● 工具方法賦能：學習數據治理成熟度評估、數據質量診斷、數據血緣分析等工具的使用，獲得數據治理制度模板、流程清單、評估矩陣等實用工具包。 ● 跨部門協作能力：掌握數據治理中的溝通技巧與利益相關方管理方法，提升業務部門與技術部門的協同效率，推動數據文化在企業內的落地生根。

第一講：數據治理戰略規劃與體系構建
一、數據治理本質與頂層設計邏輯
1. 數據治理核心價值定位：從“成本中心”到“價值樞紐”
2. 數據治理框架對比與選型：DAMA-DMBOK vs DCAMvs華為數據治理框架
3. 數據治理與業務戰略對齊：明確治理目標
4. 數據治理組織架構設計：設立數據治理委員會/首席數據官（CDO），定義DataOwner/Steward/User權責邊界
5. 治理路線圖制定：基于業務優先級的分階段實施策略
二、數據資產盤點與治理基線評估
1. 數據資產全域測繪：識別核心數據域（客戶、產品、交易、設備等）與數據流向地圖
2. 數據治理成熟度評估：使用DCMM模型診斷企業當前水平
3. 數據質量現狀診斷：通過完整性、準確性、及時性等維度量化問題
4. 合規性差距分析：對照GDPR/《數據安全法》梳理治理短板
5. 優先級排序：基于業務影響度確定治理重點
三、數據治理制度與流程體系構建
1. 制度層：制定數據治理管理辦法、數據標準管理規范、數據質量考核制度
2. 流程層：設計數據需求申請流程、數據變更審批流程、數據問題申訴流程
3. 工具層：搭建數據治理平臺（元數據管理、數據質量監控、數據血緣分析）
案例：某央企數據治理制度體系落地經驗

第二講：數據治理核心模塊實操與技術落地
一、數據標準與數據模型治理
1. 數據標準分類
1）業務標準（如客戶統一編碼規則）
2）技術標準（如數據類型定義）
3）管理標準
2. 主數據管理實戰：客戶主數據、物料主數據、產品主數據的清洗與統一
3. 數據模型設計
——從業務視角構建維度模型（星型/雪花模型），避免“技術建模與業務脫節”陷阱
4. 沖突解決：處理跨部門數據定義分歧
二、數據質量提升與問題閉環管理
1. 數據質量八大維度解析
1）完整性（必填字段缺失率）
2）準確性（數據與真實世界吻合度）
3）一致性（跨系統數據沖突率）
2. 質量問題歸因分析
技術層面（ETL錯誤）vs業務層面（錄入不規范）vs管理層面（標準缺失）
3. 閉環管理流程：問題識別→根因分析→清洗修復→效果驗證→預防機制建立
案例：某電商平臺通過數據質量治理將用戶標簽準確率從65%提升至92%
三、元數據與數據血緣管理
1. 元數據分類
1）業務元數據（數據定義）
2）技術元數據（存儲位置）
3）管理元數據（責任人）
2. 元數據管理價值：快速定位數據資產、支撐數據影響分析
3. 數據血緣分析：繪制數據流向圖，識別數據源頭與加工鏈路
應用場景：數據溯源（回答“數據從哪里來”）、影響分析（回答“數據變更影響哪些業務”）
最佳實踐：某金融機構元數據覆蓋率從30%提升至95%的實施路徑

第三講：數據價值釋放與應用場景落地
一、數據治理成果轉化為業務價值
1. 數據服務化架構：通過API接口封裝治理后的數據，支撐業務系統調用
2. 精準營銷應用：基于統一客戶主數據構建360°畫像，實現“千人千面”推薦
3. 供應鏈優化：通過物料主數據治理降低采購對賬成本，提升庫存周轉率
4. 智能決策支撐：數據治理如何提升BI報表可信度，避免“垃圾數據導致錯誤決策”
5. 風險控制：數據治理在反欺詐、合規審計中的應用
二、數據資產化與數據要素市場化
1. 數據資產盤點：建立數據資產目錄（含數據分類、質量等級、業務用途）
2. 數據資產估值：成本法、收益法、市場法在數據定價中的應用
3. 數據合規流通：隱私計算（聯邦學習）在數據共享中的應用
4. 數據產品設計：從數據治理成果到數據增值服務
政策解讀：數據要素市場化配置試點經驗
三、數據治理與新興技術融合
1. 湖倉一體架構下的治理創新：如何在數據湖/數據倉庫混合架構中統一治理標準
2. 人工智能輔助治理：NLP技術自動提取業務系統數據定義，降低人工標注成本
3. 多云環境治理：跨云數據治理平臺選型要點，避免“多云導致多套治理體系”

第四講：行業實戰案例與治理趨勢展望
一、不同行業數據治理深度解析
1. 金融行業：客戶數據治理與反洗錢合規
2. 制造業：工業數據治理與智能化改造
3. 零售行業：用戶行為數據治理與精準營銷
4. 醫療行業：患者數據治理與科研共享
5. 中小企業：輕量級數據治理方案
二、數據治理實戰演練與沙盤模擬
模擬場景：跨部門數據標準沖突解決（分組扮演業務、IT、治理部門，設計沖突調解方案）
案例復盤：某企業數據治理失敗教訓
三、前沿趨勢與未來挑戰
1. 生成式AI對數據治理的影響
——數據需求爆發式增長帶來的治理壓力，以及AI輔助治理的效率提升
2. 數據要素市場化新課題：數據確權難、定價難、流通難的破局思路
3. 數據治理成熟度進階：從“管控型治理”到“賦能型治理”
4. 人才培養體系：數據治理崗位能力模型（業務理解+技術能力+溝通協調）與認證路徑（CDMP/CDEO）
未來展望：數據治理與ESG融合
 

 吳曉生老師 AI數智化轉型實戰專家
20年網絡安全實戰經驗
中國農業大學國家重點實驗室博士生聯合導師
中國農業大學國家重點實驗室研究員
全國計算機網絡等級3級（網絡攻防領域）
CDA數據分析師（專家級）
曾任：國云大數據（上市） | 產品VP
曾任：國美集團（世界500強） | 數據運營
曾任：紫光集團有限公司（中國ICT龍頭企業） | 數據分析師
曾任：圖譜數據有限公司（深圳技術大學聯合實驗室） | 高級產品管理/數據產品專家
擅長領域：數據治理、數據分析、數據安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI項目落地、企業數字化應用、企業數字化提升……
——▩從0到1構建數據基座的技術深度：
◎參與編著《企業數據治理實戰指南》《AI驅動的智能風控體系構建》等行業教材（機械工業出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國產大模型，累計開發52個行業專屬企業智能體（覆蓋金融風控、政務決策、供應鏈管理等領域），主導構建38個技術模型；
◎擁有1.2萬+行業數據源指標（含天眼查、企查查等商業數據庫），曾主導建設某省國企“大數據風控平臺”，獲2023年國家信標委數據治理優秀案例；
——▩從1到N實現商業價值的產業寬度：
◎ 某省級電子政務平臺數據架構設計【項目金額2.7億元】：打通37個委辦局數據孤島，構建人口、企業、信用三大主題庫，獲評“全國數字政府建設示范項目”
◎國美在線用戶畫像體系與精準營銷【年營收貢獻超8億元】：搭建全鏈路用戶畫像系統，整合2億+用戶行為數據，年度營銷成本節約1.2億元
◎某頭部零售企業AI驅動客戶行為預測系統【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營收 3.5 億元，獲工信部“AI+產業創新”全國Top10示范項目；

實戰經驗：
吳曉生老師擁有20年網絡安全與數智化應用實戰經驗，打通“政府監管需求-企業經營訴求-高校科研供給”的創新三角，形成獨特的產政學研協同優勢，既具備從0到1構建數據基座的技術深度，又擁有從1到N實現商業價值的產業寬度，更掌握政企雙向賦能的生態資源厚度。

——『政府數字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府數字化建設與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統：負責“交通擁堵預測模塊”算法優化，基于時空數據挖掘模型，將擁堵路段識別準確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關成果寫入《杭州市數字經濟發展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應急指揮系統：主導“災害風險評估模型”開發，整合氣象、地理、人口數據，實現災害預警響應時間縮短至5分鐘，支撐2023年臺風“蘇拉”應急處置，減災效益超10億元。
☛國防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數據系統：設計“暗網數據關聯分析模型”，通過圖神經網絡挖掘隱蔽關系，情報線索發現效率提升300%，獲軍方科技進步三等獎（集體）。
【02】-某省公安技偵數據追蹤平臺：構建“涉詐資金流向監測模型”，實現72小時內資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級詐騙案件3起，相關技術入選公安部重點推廣成果。
☛金融稅務智能風控體系構建：
【01】-主導某銀行反欺詐模型優化項目，精準率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動態策略優化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產學研協同創新與科研成果轉化能力』——
☛高校產學研協同創新賦能：
【01】-圖譜數據×深圳技術大學聯合實驗室：牽頭建設“大數據智能應用實驗室”，主導“高校科研數據共享平臺”項目，幫助12所高校打通科研數據壁壘，累計協助申請國家級/省級科研項目23項，獲政府補助超5000萬元。
【02】-中國農業大學國家重點實驗室：作為研究員，主導“農產品供應鏈溯源模型”研發，實現從田間到餐桌的全鏈路數據可視化，相關技術已在30家龍頭企業落地，農產品質量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養：擔任深圳技術大學、廣州大學兼職教授，開設《數據智能實戰》課程，累計培養碩士/博士研究生28人，指導學生獲全國大學生數據挖掘競賽一等獎3項。
——『企業多板塊智能運營架構設計與戰略落地能力』——
☛供應鏈和采購鏈項目：
【01】-某新能源車企供應鏈風控系統：設計“三級預警模型”，提前6個月識別電池供應商產能風險，幫助企業避免2.5億元供應鏈中斷損失。
【02】-國云大數據“軍犬”情報系統：整合互聯網公開數據、暗網數據與行業專網數據，開發多維度關聯分析算法，服務于安全部門情報研判，累計輸出高價值報告500+份，獲國家級保密資質認證。
☛數據智能產品創新研發：
【01】-搭建國云大數據公司BI系統，解決公司戰略上統一指揮和調度任務分配問題，,實現精細化運營從而提升公司高效管理和協同作戰；主導設計DMP系統，進行建模給銷售高質量的用戶數據，協助銷售團隊完成每年10個億的業績；
【02】-為國云大數據公司設計產品“軍犬”，以深度挖掘互聯網公開數據為基礎，匯集了其他泛互聯網數據及暗網數據，創新數據挖掘及分析模型算法，解決安全部門的偵查問題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過數據深度分析，定義出用戶活躍畫像，優化每一個推廣與活動策劃的方案，把老板云從50萬的用戶做到150萬；
☛電商與新零售數據價值轉化：
【01】-為國美在線電子商務有限公司搭建用戶畫像體系，實現精準營銷投放ROI從1:3提升至1:6；設計庫存周轉預測模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實時流量調度系統設計者，助力峰值并發承載能力提升300%；獲集團“年度數據價值貢獻獎”（獲獎率1/2000）
【02】-為國云大數據主導設計AI驅動的客戶行為預測系統，覆蓋15家頭部零售企業，平均訂單轉化率提升23%；構建企業級數據治理框架，推動數據血緣追蹤系統上線，數據質量問題下降65%；開發自動化數據標注工具（NLP+CV多模態融合），標注效率提升40%，成本降低35%，帶領團隊獲2022年工信部“AI+產業創新”示范項目（全國Top10）；

部分AI項目經驗：
序號 項目名稱 項目應用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實操項目 在某金融機構的財務部，傳統人工數據核對模式曾導致日均5%的差錯率與持續加班困境。2025年通過部署DeepSeek認知計算平臺與RPA機器人的協同方案 數據處理效率300%的躍升，差錯率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業通過Deepseek和豆包組合做出企業深度調研報告 以前需要5天5人做的報告，現在只需3個小時
2 城市治理AI項目：
利用深度學習和計算機視覺技術，精準識別各類垃圾的種類并自動分類。可應用于市政環衛部門、垃圾處理廠、智能分類回收設備等場景 某市政環衛部門引入該AI垃圾識別系統后，實現自動化垃圾分類 平臺的圖像識別與深度學習技術使垃圾分類準確率達95%以上，分類效率提升50%，顯著減少人力投入；
某型社區的智能垃圾回收站使用該平臺，通過多模態數據融合和分類算法，確保垃圾投放識別時間在3秒內完成， 識別準確率達到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過使用該平臺構建智能化垃圾分類流水線，基于強化學習與動態優先級排序算法，對不同種類垃圾進行快速分類與價值評估 資源回收率提高了20%，整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項目 利用AI智能招聘功能，基于自然語言處理和機器學習算法，應用于海量簡歷快速篩選匹配、分析員工績效數據、定制個性化的培訓課程和學習路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡歷篩選時間從原來的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準度提高了35%，員工對績效評估的滿意度從60%提升至85%，激勵了員工的工作積極性。員工培訓的針對性和效果顯著增強，培訓課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實操應用》
《職場AI應用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實戰：定戰略-選大將-強運營》
《基于AI的零成本賦能企業實現業績增長》
《企業降本增效與智能變現的全能解決方案》
《供應鏈與金融行業如何使用AI數字風控實現價值》

 

 

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