数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

降低业务运营成本

一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本。

标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

提升业务处理效率

高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。

改善数据质量

高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。

控制数据风险

企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。

增强数据安全

通过数据梳理识别敏感数据，再通过实施相应的数据安全处理技术，实现数据的安全防护和使用合规。

赋能管理决策

良好的决策是基于经验和事实的，不可靠的数据就意味着不可靠的决策。

数据治理、数据架构设计及数据标准化方法培训课程，是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据治理、架构最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。

目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。

完成培训可获得由中国信息化培训中心颁发《数据管理高级工程师》证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

企业数据管理理论

介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容。

企业数据管理能力成熟度

介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向。

数据管理最佳实践

通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。

数据治理最佳实践

从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例。

数据架构最佳实践

从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例。

数据标准最佳实践

从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例。

数据质量最佳实践

从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。

数据不可知

大多数企业意识到了大数据的重要性，但并不清楚有没有能解决所面临的业务问题的关键数据，以及到哪里去寻找这些数据。

数据不可取

系统分散，导致数据也很分散，形成信息孤岛，共享困难;
大量数据无法应用到运营和管理中，不能形成有价值经验;
业务人员无法根据真实需求从数据源中快速提取数据，导致业务需求无法快速被满足。

数据不可用

现有数据质量不高，统计不标准，缺少统一标准;
各部门数据主要在自己部门内部使用，没有发挥数据的价值;
各个数据之间关联性差，导致数据难以支撑企业实际业务。

数据管理无规划

没有形成统一标准化的数据管理方法，数据散乱保存，未形成数据资产。

数据安全难保障

数据的共享备份机制不健全，抗风险能力差；
数据没有形成统一化、标准化管理。

数据未形成资产

数据无法为决策者提供有力支持；
不能从现有数据中总结提炼出Know-How指导经验。

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