数据管理专业人士认证 (Certified Data Management Professional，CDMP)，由国际数据管理协会（DAMA国际） 建立，是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。为了便于国内广大数据从业者参加 CDMP认证，由国际数据管理协会中国分会（DAMA 中国）以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”)DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证(CDMP)的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为数据治理工程师(Certified Data Governance Associate，CDGA)和数据治理专家(Certified Data Governance Professional，CDGP)，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。

区域	认证名称	考试语言	考试题型	考试时间	发证机构
国内	数据治理工程师(Certified Data Governance Associate，CDGA)	中文	单选题	考试暂定设置为每季度组织一次，考试时间预计为 3 月、6 月、10 月（峰会）、12 月	DAMA中国
	数据治理专家(Certified Data Governance Professional，CDGP)	中文	单项选择题；多项选择题；论述题		DAMA中国
国际	数据管理专业人士认证 （Certified Data Management Professional，CDMP)	英文	单选题	在线预约机考	DAMA国际

　　对个人而言，在当今数字化转型的浪潮下，对数据治理人才的需求日趋迫切，CDGA/CDGP/CDMP 是全球唯一数据治理权威认证，是数据从业者的“敲门砖”、“专业能力认证”；对企业而言CDGA/CDGP/CDMP 帮助企业充分有效地发挥数据的作用，帮助培养和提升数据团队的能力。

 

　　2、2022年培训计划和地点

 

　　1）地点：

　　北京市昌平区回龙观东大街338号创客广场A2

 

　　2）时间计划：

 

 

　　国内数据治理工作的知识体系基础，来自于国际数据管理协会出版的《DAMA数据管理知识体系指南》，其中中文译本第二版由机械工业出版社于2021年6月出版。该指南是数据管理业界最佳实践的结晶，已成为从事数据管理工作的经典参考和指南。同时参考《数据治理：工业企业数字化转型之道》相关的内容，在此之上，本培训也包含了国内针对数据管理成熟度、数据安全等方面的本地化政策、标准、实践等内容。

 

　　在数据治理工作的热潮下，各领域的数据治理专业人才将成为推动数据治理落地与持续运营的核心角色。数据治理专业人才需要通过学习数据治理理论基础与实践案例，对数据治理的工作目标形成清晰的认识，在掌握专业知识的同时，明确数据治理工作的定位与职责。为了更好地为国内各机构开展数据治理工作提供理论和实践支持，培养包括金融、工业制造业等各行业数据的治理人才，指导相关行业数据治理工作的有效开展，本培训结合已有的数据管理知识体系及同业机构在数据治理领域的成功案例，主要围绕以下三大视角设计了数据治理系列培训课程：

 

　　1.从监管合规要求及数据治理理论视角，讲解数据治理体系（组织、职责、制度、流程等）的建设方法以及数据价值的实现思路，解决企业开展数据治理和数据应用过程中的相关疑惑，以便更好的实现数据的资产化及价值化。

 

　　2.系统讲解以DMBOK2体系为基础架构，以DCMM为数据管理成熟度评估机制、以GDPR为数据伦理导向的数据治理知识体系。

 

　　3.从同行业数据治理成功案例的实战视角，分享金融机构、工业企业等在数据治理和数据应用方面的领先实践和成功经验，为数据治理具体工作展开提供丰富、生动的实战指南。

 

　　自2020年7月本课程推出以来，在北京、杭州、广州等地的公开课上广受好评，并被多家金融机构、着名央企的培训中心邀请多次讲课，参加培训的学员普遍反馈为数据治理类最佳课程。

 

 

 

　　学习数据管理专业人士认证考试的所需的专业知识，通关CDGA/CDGP/CDMP 系列认证考试

 

　　1、包括但不限于：

 

　　1) 数据相关工作的管理层领导；

 

　　2) 数据管理团队及专、兼职数据管理人员、数据相关项目的解决方案提供者；

 

　　3) 业务部门数据分析和报表统计人员；

 

　　4) 信息科技部门数据平台开发、运维及安全管理人员；

 

　　5) 会计事务师所、律师事务所在风险、合规、管理、数据治理领域的从业人员；

 

　　6) 政府领域数据管理领域的研究人员；

 

　　7) 负责开发和提供数据管理课程的教育工作者等。

 

　　2、学员收获

 

　　熟悉数据管理体系框架

 

　　熟悉数据管理各领域知识体系，理解各领域的概念及管理要求等

 

　　结合实际应用，给出各管理领域的应用实践，理解管理领域的落地内容

 

　　- 学以致用

 

　　课程内容汇集了业内大佬多年的一线数据治理经验，以理论结合实践让学员更易学习理解和吸收，让学员充分学习到可实践落地的专业数据治理知识，为数据治理专业人才赋能。

 

　　- 精准备考

 

　　改变以往培训课程大广全的特点，本次课程以DAMA-Bok2.0各章节内容为参考，精选各章节重要知识点形成专项课程，以老师讲、学员问为主，充分调动学员积极性。

 

　　- 高效省时

 

　　数据专业培训课程普遍时间较长，内容丰富，用户学习时间压力大。本次课程以精准输入为主，课程内容专一，既保证了自由的学习时间，也提供了一种更加高效的学习方式。为学员充分备考CDGA和CDGP两项考试奠定基础

 

 

　　特色：线下与线上相结合，现场面授、在线直播、录播三种培训方式

 

　　1. 听得懂

 

　　以生动的案例，简洁的语言，深入浅出讲授数据治理的逻辑和本质。

 

　　2. 看得见

 

　　现场学习数据治理的标杆企业，亲身感受数据治理的力量和实践。

 

　　3. 做得到

 

　　帮助企业构想数据治理蓝图、方法论和路线图相匹配，找到数据治理方法、组织变革突破口，实现数据治理落地，规避陷阱。

 

　　1）采取学员定制以案例介绍为准，培训线下面授

　　2）线上录播视频课

　　3）考前冲刺串讲大课（直播）；（有考试社群，提供报名等咨询答疑）

　　4）课后答疑：培训期间及结束后均提供答疑服务；

　　5） 培训教材：凡报名学员均赠送相关培训教材内容一本；

　　6）题库：向报名学员开放模拟考试题库，熟悉考试题型及要点；

　　7）报名指导：提CDGA/CDGP/CDMP 考试认证报名指导，不错过任何一场考试。

 

　　①线下课程分为四个板块，以实际案例形式展现：

 

　　板块一：数据治理知识体系概述（第1章、数据管理、第3章、数据治理）

 

　　板块二：数据标准化治理（第10章主数据、第12章元数据等核心内容）

 

　　板块三：标杆集团企业数据平台案例

 

　　板块四：数据运营管控体系及评估（第2章节数据伦理、第15章节数据管理成熟度评估；第17章数据管理和组织变革管理）

 

　　②线上课程《DAMA数据管理知识体系指南》，理论体系为主，7次线上时间（1个月讲完）：

 

　　板块五：数据架构和数据与设计管理

 

　　板块六：数据集成和互操性、数据质量

 

　　板块七：数据安全、和文件及内容管理

 

　　板块八：数据存储和操作、数据管理组织与角色期望

 

　　板块九：数据仓库和商务智能、大数据和数据科学

 

　　板块十： 考前辅导（2次）

 

　　③本培训课程设计思路及教学安排紧密围绕着：

 

　　1．以理论为基础：全面、清晰、体系化解读数据治理理论知识和方法论。

 

　　2．以实战为导向：与企业实际业务和管理场景相结合的实战方案分享与指南。

 

　　3．以能力为目标：课堂带教与课间互动，力求学员掌握技能，用人单位可立即获得人力资本上的提升。

 

 

　　板块1：数据治理知识体系概述（第一天上午，，3个课时）

 

　　目标：数据管理知识体系概述、学员可以了解数据治理宏观政策、发展趋势及基本概念；了解主流数据治理框架体系、工具和实施方法论。

 

　　内容：数字化转型中数据治理相关背景和挑战、数据治理体系与数据资产相关概念和知识体系、解读《数据治理》核心内容及数据治理能力提升相关建议。

　　

 

 

　　板块2：数据标准化治理（元数据、主数据等核心内容）（第一天下午，3个课时）

 

 

 

　　板块3：标杆集团企业数据平台案例（第二天上午，3个课时）

 

　　目标：了解数据管理工具挑战和发展趋势；了解标杆集团企业级数据管理平台包含常见工具，了解数据管理平台实施路径。

 

　　内容：数据管理工具现状及发展趋势、企业级数据管理平台架构、数据平台实施路径及建议。

 

 

 

　　板块4：数据运营管控体系及评估（第二天下午，3个课时）

 

 

 

　　板块5：数据架构与数据模型设计管理（线上讲解，，3个课时）

 

章节	目标	讲解的主要内容
第4章节、数据架构	数据架构主要包括识别企业数据需求、设计维护总蓝图指导数据的集成、控制数据资产、对齐企业目标 。本节课程将介绍数据架构的主要工作内容以及实践实操，并说明常见问题以及其解决方案。	了解数据架构管理中的关键术语和定义 讨论数据架构管理的指导原则 了解数据体系结构管理的关键驱动因素 确定数据架构的主要组成部分 分析数据架构的关键指标 描述数据架构的关键输出 讨论数据架构中的基本角色职责 确定数据架构中的关键工具 应用数据架构的策略 评估数据架构理论 将理论应用于现实场景 数据架构管理的治理
第5章节 数据模型与设计	数据模型与设计包括数据建模，明确概念、逻辑、物理的数据模型层级。本节课程主要介绍数据建模的主要工作内容以及在各业的优秀实践。	理解数据建模和设计中的关键术语和定义 讨论数据建模和设计的指导原则 确定数据建模和设计的主要组成部分 分析数据建模和设计的关键输出 描述数据建模和设计的关键输出 讨论数据建模和设计中的基本角色职责和责任 确定数据建模和设计中的关键工具 数据建模和设计的应用策略 评估数据建模和设计的理论 将数据建模和设计理论应用于现实场景 数据建模和设计中的治理

 

　　板块6：数据集成和互操性、数据质量（线上讲解，，3个课时）

 

 

 

　　板块7：数据安全与文件和内容管理（线上讲解，3个课时）

 

 

 

　　板块8：数据存储和操作、数据管理组织与角色期望（线上讲解，3个课时）

 

 

 

　　板块9：数据仓库和商务智能、大数据和数据科学（线上讲解，3个课时）

 

 

 

　　板块10：考前辅导及答疑（线上讲解，分两次，每次1.5个课时，共计3个课时）

 

 

 

 

　　1）李老师：1986年毕业于中南大学地质系，1991年获东北大学硕士研究生学位，高级工程师，中国大数据技术标准推进委员会数据资产专家、工业大数据应用技术国家工程实验室技术专家。1997年加入联想集团，具有24年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验。近10年专注数据治理及标准化咨询工作，为中国石化集团、国家电网、国家能源集团、中国外运集团、中国核工业集团、中国航天科工集团、中国航天科技集团、中国兵器工业集团、中国电子科技集团、中国有色金属矿业集团、中国华录集团、北汽集团、云南中烟等20余家500强企业的提供数据治理服务。

 

　　2）李老师：DAMA（国际）认证（CDMP）的数据管理专家，某国际知名互联网公司数据资产管理专家，锦囊专家，国家工程实验室特聘专家，中国企业数据治理联盟成员。具有15年以上数据管理经验，广泛服务于国内政府、能源、金融、互联网等行业头部企业。拥有丰富的数据资产管理体系规划和实施经验，数据资产治理、数据资产价值管理、数据资产运营、数据资产管理平台搭建和实战经验，具有数据资产评估专业知识及实践经验。熟悉数据治理理论体系，熟练掌握数据治理实施方法论，曾出版《变数·中国数字企业模型及实践》、《数据治理那些事》、《数据治理：工业企业数字化转型之道》。目前致力于敏捷数据操作、数据资产目录、数据资产地图、数据资产价值评估、数据资产全生命周期管理等领域的研究与实践。

 

　　3）邢博士:工业大数据应用技术国家工程实验室首席科学家，为中国海智专家、中国（贵阳）国际大数据创新中心专家、中国与全球化智库CCG海外代表，电子科技大学客座教授，欧洲华人十大科技领军人才（2012年度）。长期从事软件系统集成、数据处理和工业数字仿真技术研究，参与过航空航天、高端制造、交通运输、环境保护、食品加工等领域的数据采集与处理的工业级软件包架构设计和开发工作。《数据治理：工业企业数字化转型之道》主要作者。

 

 

　　北京北达软信息技术有限公司（DAMA2020中国认证最佳培训机构）

 

 

　　每个季度主办一次考试，分别计划在3月、6月、9月和12分在北京和上海举行。

 

 

　　课程培训费：8000元/人（含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐），学员食宿交通费用需自理。

　　考试费用：1000元/次

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