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DAMA数据管理认证培训方案

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培训背景

《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》深入解析数据管理知识体系的专业理论。课程结合企业数据管理实践经验,确保学习者全面掌握数据管理知识。作为企业数字化转型的必修课程,旨在培养和提升数据团队能力,以“CDO首席数据官”为核心,助力数据管理从业人士学习基础理论,借鉴行业最佳实践,提升专业能力。

课程收益
通过学习本课程,您将获得如下收益:
1.掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容;
2.对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解;
3.系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力,及数据管理解决方案设计、执行能力。

关于考试
国际数据管理协会认证CDMP
数据管理专业人士认证(CDMP)证书,授予满足教育、技能和专业知识考试要求的人员。证书分四级:基础级、专家级、大师级和院士级。为保持认证状态,需缴纳年费,并满足三年继续教育及专业活动要求。


数据管理专业人士认证 CDMP:
只要有 ICCP 批准的代理人核查物理身份,并监考考试过程,ICCP 的考试可以在世界上任何地方举行。

CDMP考试认证分为四个等级,分别是Associate(基础级)、Practitioner(专家级)、Master(大师级)和Fellow(院士级)。

 

四个等级将分别从教育学历、工作经验、专业知识以及对DAMA的贡献等角度进行认证考核,具体如下:


      基础级(A)
     Associate

     专家级(P)
   Practitioner

      大师级(M)
      Master

      院士级(F)
      Fellow

职业经验

6个月>2年

2年-10年

至少10年

超过25年

考试

DM Fundamentals 基础级

3
DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修

3
DM Fundamentals + 2 specialist 基础级+2门选修

• 全球公认的尊重的思想者、引领者。
• 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献
• 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献,通过提名
• 通过大师级成员的审查和认可

合格标准

60%

70%

80%

认证路径

注册 & 考试

注册 & 考试

注册 & 考试 通过案例经验提交经验证据

通过大师级成员的审查和认可

 

考试信息
机考
考试题目数量:100道选择题,100分
考试时间:90+20 Min(英语非第一语言区域可获得20分钟额外时间)
考试语言:英语
监考形式:ProctorU远程监考。

专业发展和再认证:要保持 CDMP资格要求3年内必须获得120小时获得认可的在教育时间。很多教育活动都可以计算在内,包括 DAMA 的研讨会和分会活动。

关于续证:CDMP 的认证有效期为 3 年,需要延长认证的有效期需额外支付 100 美元的费用。可延长认证的期限为 3 年。

日程安排

    章节

                                                            授课内容

第一章
数据管理

掌握数据及其与信息的关系,理解数据作为组织资产的重要性,掌握数据管理原则与面对的挑战,了解数据战略基本概念。熟悉数据管理框架基本内容,包括战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架及DMBOK金字塔。

第二章
数据道德

了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。

第三章
数据治理

掌握数据治理的指导原则、驱动因素、组成内容、关键指标、输入输出、工具、应用策略、评价理论和最佳实践。

第四章
数据架构

掌握数据架构的指导原则、驱动因素、组成内容、关键指标、输入输出、主要工具、应用策略、评价理论和最佳实践。

第五章
数据建模与设计

掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。

第六章
数据存储与操作

数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库组成、关键指标、输入输出、管理工具、设计策略、评价理论及最佳实践。

第七章
数据安全

掌握数据安全原则、关键驱动因素、组成内容、关键指标、输入输出、主要工具、技术、实施指南和治理实践,确保数据安全有效管理。

第八章
数据集成与互操作性

数据集成与互操作性指导原则、关键驱动因素及组成内容,关键指标与输入输出,主要工具与实施指南,评价理论与最佳实践。

第九章
文档和内容管理

掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。

第十章
参考数据和主数据

掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。

第十一章 数据仓库与商务智能

掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。

第十二章 元数据管理

掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。

第十三章 数据质量

掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。

第十四章 大数据与数据科学

掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。

第十五章 数据管理能力成熟度

掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。

第十六章 数据管理组织及角色

掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。

第十七章 数字化转型下组织变革管理

掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。

学员交流、考核与返程


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