数据管理、数据资产运营及 网络安全培训
浏览:45次 作者:小编1. 培训背景
随着数字化转型的加速推进,数据管理、数据资产运营以及网络安全已成为企业持续发展和保障信息安全的重要基石。为了提升员工的专业能力,确保企业数据的安全性和有效性,北京某研究院数据中心特邀中培IT学院入企举办了一场为期4天的“数据管理、数据资产运营及网络安全”培训。通过系统学习与实践,旨在增强员工对数据管理的认知,提升数据资产运营效能,并强化网络安全意识与防范能力。
2. 培训目标
(1)了解数据治理框架;
(2)了解并掌握数据资产管理理论体系及建设方法;
(3)学习并了解数据资产在不同行业运营实践经验;
(4)提高数据资产管理运营工作水平,指导所在企业数据管理运营工作;
(5)学习并了解网络安全相关法规及相关案例。
3. 培训大纲
(因培训内容涉及不同方向,为保证授课质量,安排两位讲师进行授课)
时间安排 | 课程章节 | 课程内容 |
郭老师授课部分 | ||
第一天 上午 | 企业数据管理导论 | l1.DCMM数据管理能力成熟度评估模型主 l要内容和评估实战 |
数据资产运营体系框架 | l1.数据资产管理与企业数据治理的关系 l2.数据资产管理生命周期 l3.数据收集、处理、存储、共享应用等各环节的管理要点 l4.指标数据资产管理 l①数据指标标准框架体系、 l②数据指标运营体系、 l③数据指标管理工具及应用场景、 l④数据指标体系四步法(找指标、理指标、管指标、用指标)和难点分析 l⑤标杆企业数据指标管理项目案例 l5.时序数据资产 l①时序数据数据理解 l②时序数据治理整体思路 l③时序数据治理典型案例分享 l6.非结构化数据资产 l①非结构化数据管理与挑战(特点、主要挑战) l②非结构化数据治理应用场景(企业科技创新、企业制度应用、企业合规管理、企业数字标准、知 l识产权等场景) l③非结构化数据资产治理工具及发展趋势 l7.标杆能源企业典型数据资产管理案例分享 | |
第一天 下午 | 数据管理生命周期 | l1.数据采集:数据源识别、数据获取、数据标准化 l2.数据处理:数据清洗、数据整合、数据建模 l3.数据存储:数据仓库、数据湖、大数据平台 l4.数据分析:商业智能、数据挖掘、AI/ML应用 l5.数据应用:决策支持、业务创新、数据产品 l6.数据链路、数据血缘、数据地图 |
数据资产运营最佳实践 | l1.标杆集团企业数据运营框架体系 l数据确权 l价值评估 l数据服务 l数据流通 l2.不同行业数据资产管理的成功案例分享 l3.电信、金融、制造等行业的数据资产管理实践 l4.能源行业的数据资产管理实践 l5.数据生命周期各阶段的最佳实践方法 l6.标杆集团企业数据应用案例分享 l数据应用典型场景 l数据应用场景分析 l数据应用场景设计 l数据应用场景验证 | |
第二天 上午 | 数据资产价值挖掘 | l1.国家数据资产化发展背景与相关政策解读 l2.数据资产化相关术语概念与发展路径 l3.数据要素的三个阶段 l数据资源化 l数据资产化 l数据资本化 l4.企业数据价值实现 l5.数据资产入表目标、方法、工具及步骤(数据资产登记数据资产质量评估、数据资产价值评估 l等) l6.数据交易的现状分享和方法 l7.依托数据产品的数据资产价值挖掘 l8.数据资产入表面对的挑战 l9.数据资产入表和市场建设案例 |
数据分析与商业 洞察 | l数据分析技术和工具 l数据挖掘和模型构建 l商业智能和预测分析 | |
第二天 下午 | 数据资产估值和 盈利模式 | l1.数据资产的成本、市场和收益分析 l2.数据资产估值方法和模型 l3.基于数据的新兴商业模式 |
数据资产的 创新应用 | l1.跨行业数据融合创新 l2.个性化服务和精准营销 l3.数据驱动的产品/服务创新 | |
刘老师授课部分 | ||
第三天 上午 | 数据隐私和安全 合规要求 | 数据分类和敏感数据管控 l1.数据分类的原则与方法 l2.数据分级的标准与流程 l3.敏感数据识别与保护策略 l4.工业数据分类分级、工业业数据安全法规和标准—石油化工行业关于数据安全、个人信息保护的相关要求、指导指南、标准等。 l5.不同行业数据分类案例分享,不同行业数据分类分级指南的解读(石油化工行业) l数据全生命周期的安全防护措施 l数据隐私和安全风险评估与应对 l数据分类分级管理工具介绍 |
基于大数据架构数据安全框架体系 | l1.数据安全体系 l2.面向大数据的数据安全框架与体系 l数据安全及个人信息保护的管理体系 l数据保护官的角色定位与职责 l数据安全治理的主要实施前提和重要成功因素: l基本的数据管理能力、数据标准、数据分类分级、技术架构、技术支持等。 l3.数据保护及个人信息保护的实践要求 l嵌入业务的数据安全设计 l个人数据影响评估 l数据主体权益保障的主要方式 | |
第三天 下午 | 数据安全相关技术介绍 | l1、传统信息安全的工具与技术手段网络安全、存储安全、数据脱敏、数据灾备、权限控制、等传统信息安全手段。 l2、数据可用不可见的几种主要技术从数据的可见性、可得性等不同场景介绍当前的几种隐私计算技术,在发挥数据价值的同时,满足安全要求,包括:数据分类分级、数据标签管理、可信执行环境、多方安全计算、联邦学习、隐私计算等技术的简要介绍 |
数据安全管理要求 | l1.数据安全管理框架构建 l2.数据访问控制、加密保护、备份恢复等关键措施 l3.第三方数据安全管理 l4.合规性审核与持续改进机制 | |
应急处置与事件 响应 | l1.数据安全事件的定义与分类 l2.应急预案制定与演练 l3.事件报告与通报流程 l4.数据泄露后的危机公关与善后处理 | |
第四天 上午 | 网络安全法规 | l1、网络安全法解读 l2、数据安全法解读 l3、密码法解读 l4、个保法解读 |
第四天 下午 | 网络安全案例分析 | l1、某能源集团信息安全事件整理 l2、华东某能源公司工控网络安全项目介绍 l3、某能源行业个人信息风险评估最佳实践 |
4. 讲师简历
郭剑锋老师
国内知名数据管理专家,曾任中国电信JAVA高级工程师,现任某信息技术公司技术总监。
★ 18年+开发、设计经验,10年+UI设计和互联网产品策划/设计/咨询经验,给多家上市公司企业研发团队做过培训或咨询业务,对用户体验设计有着敏锐、独特的认知体系。
★ 著有书籍《商务软件开发》,作为人力资源和社会保障部教材办公室和上海市职业技能鉴定中心作为职业能力考核培训教材使用。
擅长领域:
擅长数据管理、数据治理、敏捷开发与管理实战、产品经理实训和项目管理等领域。
社会资历:
上海就业指导中心专家评审、多家企业IT技术咨询顾问、北京中培、同济大学、交通大学、工程技术大学、工商技术学院、上海健康学院、农林学院等外聘讲师、IBM教育学院认证讲师、上海软件协会高级讲师、上海软件协会考评员、共青团上海市委员会青年(大学生)职业训练营上海市政府指定讲师、浦东软件园高级讲师、枫宁咨询高级讲师。
部分培训落地企业:
汇丰、花旗、上海工商银行总行、浙商银行总行、江苏中国银行总行、SAP、HP、中石油、、中石化、中海油、中国银联、微创、微软、用友、美特斯邦威、宝钢、中信、携程、期货交易中心、上海中国电信、西安中国电信、神龙汽车总公司、中烟企业、华信咨询设计研究院、杭州地铁等。
刘洪刚老师
作为信息安全领域资深实战专家,具备超过15年信息安全领域工作经验和丰富的讲师经历。作为国内信息安全管理第一批实践者,具备甲方乙方、外企国企的丰富工作经验。先后服务的甲方外企包括安利(中国)信息安全主任、DHL国际快递南方区信息管理经理。服务过的甲方国企有中集集团信息安全经理。曾服务国际顶尖的安全专业厂商Symantec担任高级信息安全咨询顾问,在此期间为广东电信、平安科技、建设银行厦门研发中心、农业银行总行、工商银行上海研发中心、宝马集团等提供高端的信息安全咨询服务。
专长领域:信息安全培训、信息安全风险管理咨询、信息安全落地推进咨询、信息系统审计等。
资质证书:
.CCIE(R&S方向)思科认证网络专家项目
.RHCE6.0红帽认证工程师
.CISP注册信息安全专业人员
.SCSA深信服应用安全工程师
.SCSP深信服应用安全资深工程师
工作经验:
.泰克网络工作室安全课程主管
.阿里巴巴信息安全工程师
项目经验:
.北京XXX金融有限公司---交易平台的搭建与售后
.阿里巴巴集团---双11网络项目扩容及售后
.北京吉利大学---网络项目搭建及割接
.中兴集团大数据中心---北京及鄂尔多斯机房网络扩容
.北京市丰台区人民政府---信息安全监测及网络升级改造
出版教材:
.《Linux系统管理》
.《Linux网络服务》
.《大型企业网络部署与运维》
.《Cisco和VPN的高级应用》
.XX教育机构标准化流程编写
.《培训讲师标准化流程》
5. 培训过程
培训于12月13-16日开展,为期四天,共有数据中心的30余名中高层领导及技术骨干参加了此次培训。
在理论学习环节,讲师们通过PPT、视频、图表等多种形式,生动形象地介绍了数据管理、数据资产运营及网络安全的基本概念、原理、方法和最佳实践。
学员们认真听讲,积极记录,并不时提出疑问,讲师们耐心解答,确保了学员对理论知识的充分理解。为了加深学员对所学知识的理解,培训中穿插了小组讨论环节。学员们被分成若干小组,围绕数据管理、数据资产运营及网络安全中的热点问题展开讨论。通过讨论,学员们不仅加深了对知识点的理解,还学会了如何与他人合作、交流和分享观点。
为了增强学员对理论知识的理解和应用能力,培训中还穿插了案例分享环节。讲师们精心挑选了多个真实案例,如标杆能源企业典型数据资产管理案例、某能源集团信息安全事件整理等,通过案例讲解和分析,让学员们更直观地了解数据管理和网络安全在实际工作中的应用和挑战。
四天的培训使得学员收获颇丰,对于老师的授课也给出了很高的评价。
6. 培训收益
通过本次培训,学员们取得了显著的收益:
提升了数据管理意识:学员们对数据管理的重要性有了更深刻的认识,掌握了数据管理的基本原则与方法。
增强了数据资产运营能力:学员们学会了如何评估数据资产价值,并通过数据运营提升业务价值。
强化了网络安全意识:学员们对网络安全威胁有了更全面的了解,掌握了基本的网络安全防御策略与应急响应流程。
提升了实战能力:通过实战演练,学员们的数据管理及数据资产运营能力得到了显著提升。
7. 培训总结
本次数据管理、数据资产运营及网络安全培训取得了圆满成功。培训过程中,学员们积极参与、互动交流,形成了良好的学习氛围。通过系统学习与实践,学员们不仅掌握了数据资产管理与运营的基本知识,还提升了实战能力,助力企业数字化转型与信息安全建设。
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