基于知识体系的内在逻辑，CDGA核心技能可归纳为“治理-架构-质量-安全”四大维度，形成从战略规划到技术落地的完整能力链：

1. 数据治理能力聚焦数据管理问题的辨析与解决方案设计，包括数据治理框架搭建、策略制定、组织职责划分等。例如，在金融行业数据资产盘点场景中，需通过数据治理明确资产分类标准、责任主体及管理流程，解决数据权属不清、重复建设等问题。核心能力包括：

数据治理目标与业务战略的对齐能力;

跨部门利益相关方协同机制设计能力;

数据管理成熟度评估与改进路径规划能力。

2. 数据架构能力负责数据资产的整体规划与技术实现，涵盖数据架构设计、建模与设计、集成与互操作等。以通信行业为例，运营商需通过数据架构设计实现多系统数据集成(如CRM、BOSS系统)，支撑用户画像与精准营销。核心能力包括：数据模型设计与业务需求转化能力(如实体关系模型构建);

数据存储方案选型与性能优化能力(如关系型与非关系型数据库适配);

数据集成技术应用能力(如ETL流程设计、API接口开发)。

3. 数据质量能力围绕数据全生命周期的质量管控，包括质量评估、问题根因分析、持续改进等。在银行信贷风控场景中，需通过数据质量规则定义(如完整性、准确性校验)与自动化监控工具，确保客户征信数据可靠。核心能力包括：数据质量问题识别与量化评估能力(如使用数据质量评估模型);

质量问题根因分析与整改方案设计能力;

质量监控指标体系搭建与优化能力。

4. 数据安全能力聚焦数据隐私保护与安全管理，覆盖数据分级分类、访问控制、合规审计等。例如，运营商在数据合规审计中，需依据《个人信息保护法》设计数据脱敏方案，确保用户通话记录等敏感数据安全。核心能力包括：数据安全风险评估与防护策略制定能力;

隐私计算技术应用能力(如数据脱敏、差分隐私);

数据合规要求解读与落地能力(如GDPR、网络安全法)。

行业实践：金融与通信领域的技能应用

CDGA核心技能在行业场景中体现为解决实际问题的“管理能力”，需将技术方案转化为业务价值：

金融行业：银行数据资产盘点需综合运用数据治理、数据架构、元数据管理技能，最终形成可量化的资产清单，支撑数据价值评估与合规申报。

通信行业：运营商数据合规审计需结合数据安全、数据质量技能，通过自动化审计工具实现对用户数据采集、传输、存储全流程的合规性监控，降低监管风险。

综上，CDGA知识体系与核心技能以DAMA-DMBOK2为根基，通过“治理-架构-质量-安全”的逻辑闭环，实现数据从战略到落地的全生命周期管理，为企业数字化转型提供标准化、专业化的能力支撑。