课程背景BACKGROUND

在数字经济深度渗透、全球产业竞争日趋激烈的背景下，数据已成为驱动企业数字化转型、构筑核心竞争力的关键生产要素。外部来看，技术迭代加速、合规要求趋严（GDPR、《数据安全法》等法规落地）、客户需求个性化升级，倒逼企业提升数据管理能力；内部来看，多数企业受制于数据整合能力薄弱、治理体系缺失、资产化路径模糊、专业人才短缺等问题，难以将海量数据转化为实际业务价值，唯有构建系统化、规范化、价值导向的数据治理与资产管理体系，才能打破增长瓶颈，实现数据驱动的业务创新与高效决策。

许多企业在推进数据治理与数据资产管理过程中普遍面临六大典型挑战：

认知有偏差，将数据治理等同于技术工具实施，忽视组织、流程变革；

缺乏企业级数据战略指引，数据治理与业务脱节，难以体现业务价值；

数据质量管控薄弱，缺乏质量保障机制，“脏数据”影响决策与业务；

数据安全与隐私保护能力不足，面临合规风险与信任危机；

资产化能力不足，无法有效盘点、评估数据资产，难以实现价值转化；

组织职责不清，缺乏权威的数据治理决策机构和有效的执行体系。

本课程正是在这一现实背景下设计，旨在帮助企业从战略高度重新理解数据治理与数据资产管理的核心逻辑，构建适配自身发展的体系框架与落地路径。课程基于国际主流方法论框架，结合中国企业实际，通过理论概念讲解、方法过程阐述、企业案例剖析、课堂互动讨论等多元化教学方式，帮助企业学员掌握从数据战略设定到治理落地、从资产管理到价值实现的完整方法论体系，培养数据治理人才，在企业内形成上下协同、方向一致的认知共识与行动方案。

课程安排ARRANGEMENT

课程时长

2天，6小时/天

适用对象

1. 企业董事会成员、高级管理层（CEO/CXO/事业部负责人）2. 数据治理、数据管理、信息化、数字化转型相关负责人及核心项目成员3. 企业各业务条线部门负责人、核心业务骨干4. 战略、运营、流程管理、合规审计、企业管理相关人员

授课方式

理论讲授+案例分析+互动讨论

课程收益BENEFITS

1. 明晰数据治理与资产管理核心逻辑、框架价值，升级数据驱动思维，夯实专业基础；

2. 掌握数据治理体系全流程实操技能，从顶层设计到落地执行，懂方法能落地；

3. 结合真实场景学以致用，快速衔接企业工作实际，实现知识快速转化；

4. 借鉴头部企业最佳实践，精准规避常见误区，降低试错成本，少走弯路；

5. 提升个人数据治理核心竞争力，助力成为企业数字化转型所需核心人才，赋能职业成长。

课程大纲OUTLINE

导入：企业在数据使用中遇到的最头疼问题是什么
一、数据治理与数据资产管理的必要性
二、数据治理与数据资产管理核心定义
三、DAMA数据管理能力成熟度模型
1. DAMA成熟度模型核心框架
2. 成熟度核心评估维度（10大维度）
3. 成熟度评估全流程方法
4. 评估结果输出与改进优化
四、数据治理与资产管理的四个发展趋势
1. 技术趋势
2. 模式趋势
3. 合规趋势
4. 价值趋势
案例分享：中国工商银行：基于DCMM模型的数据治理成熟度诊断与阶梯式改进实践
互动提问：你如何理解数据资源vs数据资产

导入：你怎么理解数据治理体系
一、国际主流数据治理框架
1. DAMA-DMBOK2框架
2. COBIT5框架
3. ISO 8000（数据质量标准）
4. DCAM（数据管理能力评估模型）
二、企业级数据治理体系的核心构成
1. 组织架构体系
2. 制度流程体系
3. 技术工具体系
4. 指标度量体系
三、体系搭建实施的五大步骤
第一步：现状诊断与成熟度评估
第二步：目标设定与蓝图规划
第三步：框架细化与方案设计
第四步：试点落地与效果验证
第五步：全面推广与持续优化
案例分享：中国建设银行：构建“三位一体”企业级数据治理体系
课堂互动：如果让你向完全不懂技术的业务部门领导解释数据治理的价值，你会怎么做？

导入：标准不统一带来的业务困扰
一、数据标准定义内涵与作用价值
二、数据标准核心分类框架
三、数据标准设计核心原则
1. 业务驱动
2. 兼容适配
3. 可扩展
4. 可落地
四、数据标准设计的设计的五个步骤
1. 数据标准需求调研
2. 数据标准起草
3. 数据标准评审确认
4. 数据标准发布实施
5. 数据标准迭代优化
五、数据标准落地与推广策略
案例分析：中国中车集团数据标准体系建设实践
六、元数据管理核心实践
1. 元数据的定义内涵与核心价值
2. 元数据分类与作用
3. 元数据核心应用场景
4. 元数据管理实施6步法
5. 工具选型与实操要点
6. 元数据管理落地难点与应对策略
案例分享：国家电网公司构建企业级元数据管理体系，支撑“数字电网”高质量运营实践
课堂互动：「元数据生存指南」配对挑战

导入：企业最突出的数据质量问题
一、数据质量管理定义与价值
二、数据质量管理全流程实践
1. 数据质量核心指标与评估方法
2. 数据质量问题诊断与改进流程
3. 全流程质量管控体系搭建
4. 组织保障与职责分工
5. 技术平台与工具支撑
7. 文化与能力建设
案例分享：中国宝武“三全”数据质量管理体系构建实践
三、主数据的核心认知
四、主数据管理实施步骤与关键要点
1. 主数据识别与分类
2. 主数据模型设计
3. 数据清洗与整合
4. 主数据平台搭建与运维
5. 主数据分发与同步
五、主数据管理关键成功要素
1. 高层驱动与战略对齐
2. 清晰的主数据范围与权威源
3. 强有力的组织保障与责任机制
4. 平台赋能与持续运营
案例分享：华润万家主数据管理体系建设实践
课堂互动：5分钟「主数据身份证」制作闯关

导入：列举企业“数据资产”
一、数据资产化核心流程与方法
1. 数据资产盘点与目录构建
2. 数据资产化
1）数据资源化
2）数据资产化
3）数据资本化
3. 数据资产运营体系搭建
1）运营组织搭建
2）运营流程设计
3）运营指标设计
二、数据资产价值实现的典型场景
1. 内部赋能场景
2. 外部变现场景
3. 核心技术支撑
案例分享：中国移动：“三确一融”驱动的数据资产化运营体系建设实践
课堂互动：如果你的领导说‘我们部门的数据你来管’，你的第一步行动是什么？

导入：企业面临哪些数据安全或合规风险
一、数据安全与合规的核心认知
1. 企业数据面临的安全风险类型
——泄露、篡改、丢失、滥用
2. 数据安全对企业经营的影响
3. 企业数据安全的核心内涵与目标
4. 数据合规的核心定义与价值
二、企业数据安全体系构建
1. 数据安全战略与组织架构
2. 数据安全技术防护体系
3. 数据安全政策与制度体系
三、数据全生命周期安全防护
1. 数据采集阶段安全
2. 数据存储阶段安全
3. 数据传输阶段安全
4. 数据使用阶段安全
5. 数据销毁/归档阶段安全
四、数据安全的核心技术应用
1. 身份认证与访问管理（IAM）
2. 数据加密技术与工具
——对称加密、非对称加密
3. 数据防泄漏（DLP）系统部署与应用
4. 安全审计与监控工具
——日志分析、异常告警
5. 漏洞扫描与渗透测试工具
五、数据安全风险评估与应急响应
六、企业数据合规管理体系建设
1. 合规管理体系核心框架
2. 数据合规核心实践
3. 合规培训与文化建设
案例分享：中远海运面向全球供应链的数据安全治理体系构建实践
课堂互动：日常工作数据安全管理场景判断

数据治理体系

课程背景BACKGROUND

课程安排ARRANGEMENT

课程收益BENEFITS

课程大纲OUTLINE

预约张荣兴老师讲授《数据治理体系》

张荣兴老师其他主讲课程