DAMA数据管理认证培训方案
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《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） | 专家级（P） | 大师级（M） | 院士级（F） | |
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 | 3 | • 全球公认的尊重的思想者、引领者。 |
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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | |
企业内训1
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