在数字化浪潮中，数据已成为企业核心竞争力的关键要素。为助力专业人士系统掌握数据管理与治理的专业知识和技能，提升在数据领域的职业竞争力。中培伟业以《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版为基础，结合DAMA国际数据管理专业人士CDMP及DAMA中国数据治理工程师CDGA的考试特点及知识点，立足企业数据治理现状，解决企业的人才培养和数据治理问题，结合多位数据治理领域权威专家研究成果，特开设此课程。于2025年在全国部分城市举办公开课，诚邀您的参与，相关事宜如下：
一、认证简介
数据管理专业人士CDMP认证
CDMP数据管理专业认证是由DAMA国际于2004推出，是一项涵盖学历教育、工作经验和专业知识考试在内的综合资格认证，也是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。
CDMP证书分为四个等级，分别为：基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。
数据治理工程师CDGA认证
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。认证分为“数据治理工程师（CDGA）”和“数据治理专家（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。
本课程适用于CDMP（基础级Associate）和CDGA数据治理工程师认证。
二、适合对象
企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导、数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员、企业数据管理专家、专家委员会专员、数据管理团队及专兼职人员、业务部门信息化领导/经理/专员、IT 部门总监/经理、IT 项目管理办公室（PMO）总监、数据管理专员/技术经理等。
三、认证收益
·为企业数据管理赋能：数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。
·提高团队数字化水平：通过DAMA认证，团队可以获得系统性的知识体系培训，形成共同语言，从而提升数据团队的合作精神。
·增强乙方竞争优势：多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。
·提升个人竞争力：数字化时代，数据治理人才紧缺，越来越多企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容。
·提高个人薪资福利：DAMA认证作为国际认证，行业认可。63%的认证人士6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。
·丰富个人知识面：掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；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。
四、培训信息
1）培训方式
培训采用线下专家面授+同步直播的形式。所有课程均赠送学习教材、视频回放、题库模考、答疑交流群、促学服务等。并对考生提供专人约考、考试指导、证书下载、证书邮寄、到期续证等。多维度教学，一站式服务，满足不同企业及学员的学习需求。
2）培训班次
2025年02月23-25日 北京
2025年05月22-24日 北京
2025年08月25-27日 青岛
2025年11月25-27日 重庆
五、培训内容
培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：
第一章 数据管理
掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念；掌握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、DMBOK金字塔。
1.1 简介
1.2 什么是数据？
1.3 数据与信息
1.4 数据作为组织资产
1.5 数据管理原则
1.6 数据管理面临的挑战
1.7 数据战略
1.8 数据管理框架
1.9 DAMA与DMBOK
1.10 总结
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。
2.1 简介
2.2 业务驱动因素
2.3 什么是数据道德
2.4 数据隐私背后的原则
2.5 数字化环境下的道德
2.6 不道德的数据处理和风险实践
2.7 建立数据道德文化
2.8 数据道德与数据治理
2.9 总结
第三章 数据治理
掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践
3.1 简介
3.2 数据治理基本活动
3.3 数据治理工具和技术
3.4 数据治理实施指南
3.5 数据治理关键指标
3.6 数据治理最佳实践
3.7 总结
第四章 数据架构
掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。
4.1 简介
4.2 数据架构基本活动
4.3 数据架构工具和技术
4.4 数据架构实施指南
4.5 数据架构关键指标
4.6 数据架构最佳实践
4.7 总结
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。
5.1 简介
5.2 数据模型基本活动
5.3 数据建模工具和技术
5.4 数据建模实施指南
5.5 数据模型关键指标
5.6 数据建模最佳实践
5.7 总结
第六章 数据存储与操作
掌握数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。
6.1 简介
6.2 数据库管理基本活动
6.3 数据库工具和技术
6.4 数据库实施指南
6.5 数据库管理关键指标
6.6 数据库管理最佳实践
6.7 总结
第七章 数据安全
掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。
7.1 简介
7.2 数据安全基本活动
7.3 数据安全工具和技术
7.4 数据安全实施指南
7.5 数据安全关键指标
7.6 数据安全管理评价
7.7 数据安全最佳实践
7.8 总结
第八章 数据集成与互操作性
掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。
8.1 简介
8.2 数据集成与互操作性基本活动
8.3 数据集成与互操作性工具和技术
8.4 数据集成与互操作性实施指南
8.5 数据集成与互操作性关键指标
8.6 数据集成与互操作性最佳实践
8.7 总结
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。
9.1 简介
9.2 文档和内容管理基本活动
9.3 内容管理工具和技术
9.4 内容管理实施指南
9.5 内容管理关键指标
9.6 内容管理最佳实践
9.7 总结
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。
10.1 简介
10.2 参考数据和主数据基本活动
10.3 参考数据和主数据工具和技术
10.4 参考数据和主数据实施指南
10.5 参考数据和主数据关键指标
10.6 参考数据和主数据最佳实践
10.7 总结
第十一章 数据仓库与商务智能
掌握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。
11.1 简介
11.2 数据仓库与商务智能基本活动
11.3 数据仓库与商务智能工具和技术
11.4 数据仓库与商务智能实施指南
11.5 数据仓库与商务智能关键指标
11.6 数据仓库与商务智能最佳实践
11.7 总结
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。
12.1 简介
12.2 元数据管理基本活动
12.3 元数据管理工具和技术
12.4 元数据实施指南
12.5 元数据管理关键指标
12.6 元数据最佳实践
12.7 总结
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。
13.1 简介
13.2 数据质量基本活动
13.3 数据质量工具和技术
13.4 数据质量实施指南
13.5 数据质量关键指标
13.6 数据质量最佳实践
13.7 总结
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。
14.1 简介
14.2 大数据与数据科学基本活动
14.3 大数据与数据科学工具和技术
14.4 大数据与数据科学实施指南
14.5 大数据与数据科学关键指标
14.6 大数据与数据科学最佳实践
14.7 总结
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。
15.1 简介
15.2 数据管理能力成熟度基本活动
15.3 数据管理能力成熟度工具和技术
15.4 数据管理能力成熟度实施指南
15.5 数据管理能力成熟度关键指标
15.6 数据管理能力成熟度最佳实践
15.7 总结
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。
16.1 简介
16.2 数据管理组织模式
16.3 数据管理成功关键要素
16.4 建立数据管理组织
16.5 数据管理组织与其他组织间关系
16.6 数据管理组织中的角色
16.7 总结
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。
17.1 简介
17.2 数字化转型下的组织变革管理原则
17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区
17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段
17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展
17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值
17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践
17.8 总结
六、讲师团队
商老师 | DAMA协会官方授权讲师
北京工业大学计算机硕士，23年IT职业培训经验，20000+学时授课经历。清华大学国家CIMS工程技术研究中心客座讲师，工信部计算机软考认证考试管理中心教学督导，多个认证中心授权讲师。曾参与“国家网络技术水平考试”体系设计、课程研发和教师培训，在数据管理、项目管理、IT服务管理、数据库、信息安全等领域有深入的研究。拥有CDGA、CDMP、CDGP、CDAM、PMP、ITIL等国际国内专业认证。授课过程理论与实践并重，深入浅出，讲课诙谐幽默、气氛活跃，深受广大学员好评。
王老师 | 数据治理及数据标准化专家
数据治理及数据标准化专家，信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目，长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。擅长领域TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3。
王老师 | DAMA中国理事会会员
在IT咨询与IT服务行业有20余年经验，涉足于金融、石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究，具有丰富的项目管理、咨询服务经验，专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究，多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究，参与《数据治理：工业企业数字化转型之道》、《工业企业数据治理指南》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》、《智慧矿山应用研究》等书籍编写工作。
七、收费标准
·数据管理专业人士CDMP-A基础级认证
培训费：4800元/人（含培训费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用）。
考试费：2500元/人（专人代报名，考试费，VPN软件，并提供发票）。
·数据治理工程师CDGA认证
培训费：4800 元/人（含培训费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用）。
考试费：1000元/人（专人代报名，考试费，并提供发票）。
备注：学员未通过首次考试，可申请一次认证考试费减免的机会。
八、报名方式
1）请参加人员将加盖单位公章的《报名回执表》传真或邮件至课程顾问。
2）相关费用请于开课前一周汇至我司对公银行账号，并提供付款凭证。
3）我们将于开课前两周为学员发送《报到通知书》，详细告知参培方式、时间地点、乘车路线、食宿安排，会务联系方式等事宜。
【报名咨询】
联系电话：010-62258232 62278113 13718601312 13120125786
联 系 人：李先生 陈小姐
您的位置：
