数据架构治理的规划与策略

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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数据架构治理的规划与策略详细内容

数据架构治理的规划与策略



讲授专家：李勇





培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等；





课程时间：0.5天 （3小时）





课程背景：



在大数据时代，“数据治理”对所有拥有大量数据的公司来说都是一个挑战。业内还流传着“数字转型，治理先行”的说法。越来越多的企业将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，并将其列入企业的战略行动计划。“数据治理”的重点在于“治理”，它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的综合体。那么到底该怎么样做好数据治理，数据治理的整个流程和管理中存在什么问题，本课程将为您详细解析



课程收益：



Ø 学习数据治理的基本概念以及数据治理对企业的好处；



Ø 掌握数据治理的六个价值，三个现状，五类问题和六个挑战；



Ø 掌握数据治理的道，法，术，器的具体做法



Ø 掌握数据治理在实践中遇到的各种问题；







课程大纲：





























































































单元





大纲





内容





单元一





数据治理的意义





1. 政策性导向：



1） 国家金融监督管理总局就《银行保险机构数据安全管理办法中关于数据基础建设，数据治理的要求。



2） 中国银行保险监督委员会关于《银行金融机构数据治理指引》的要求



3） 金融数据监管迎新规：《银行保险机构数据安全管理办法（征求意见稿）中关于数据治理的要求。



4） 国际啊《网络数据安全管理条例》中关于数据治理和数据安全的要求。



2. 数据治理和数字化转型以及新质生产力的关系是什么？



3. 什么是数据治理和数据架构



4. 数据治理治什么



5. 数据架构和治理的六个价值



6. 做数据治理可以保障数据质量和安全



7. 做好数据治理是数字化转型的基础



8. 做好数据治理才能促进业务效率和决策质量





单元二





如何进行数据治理之战略组织和架构





1. 设定数据治理组织架构：



1） 数据治理委员会



2） 做好职责划分



3） 跨部门写作



2. 人员配置与培训：敏捷治理组织



3. 设定数据文化：数据思维融入团队





单元三





数据架构和治理之流程





1. 统筹规划



1） 制定数据治理战略规划



2） 明确数据治理目标和范围



3） 盘点数据资产，制定数据标准规范



2. 管理实施



1） 数据采集、存储、处理、分析和共享流程



2） 数据质量监控与提升措施



3. 稽核检查



1） 对数据治理活动进行定期稽核



2） 确保数据治理活动的合规性和有效性



4. 资产运营



1） 数据资产的增值与变现策略



2） 数据服务与产品开发





单元四





数据治理之规范





1. 数据质量管理规范



1） 数据质量评估标准与方法



2） 数据清洗与纠正流程



2. 数据安全管理规范



1） 数据加密、脱敏与访问控制标准



2） 数据安全事件应急响应计划



3. 数据流程管理规范



1） 数据流转与交换标准



2） 数据归档与销毁流程





单元五





数据治理之长期治理的策略





1. 持续优化与改进



a) 定期评估数据治理效果



b) 根据业务需求调整治理策略



2. 技术与工具更新



a) 跟踪数据治理技术发展趋势



b) 引入先进的数据治理工具与平台



3. 法规与政策适应



a) 关注数据相关法规变化



b) 调整数据治理策略以适应新法规要求



4. 人才培养与知识传承



a) 建立数据治理人才培养计划



b) 促进知识共享与传承机制





单元六





数据治理案例与成果





1. 某证券行业如何通过数据治理实践案例



2. 某银行如何通过数据治理驱动业务



3. 某金融行业如何通过数据治理形成数据资产





单元七





数据资产和数据治理的关系





1. 什么是数据资产？数据资产如何变现？



2. 为什么说数据资产非常有价值？



3. 数据治理和数据资产的关系



a) 通过数据治理确保数据资产的质量、安全性和合规性



b) 数据治理推动数据资产的标准化和规范化



4. 数据资产对数据治理的促进作用



a) 丰富的数据资产为数据治理提供更多实践场景和挑战



b) 数据资产的价值挖掘推动数据治理技术的创新与发展







 

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