一、培训内容
　　企业数字化、智能化、数据中台时代数据资产运营与企业数字化转型最佳实践。
　　二、培训目标
　　适应数字化转型主要趋势、定位企业数字化转型主要成效，满足企业内生的数据需求，以期指导企业明确数字化转型的方向、方案及其路径。本次培训目标定位于：
　　1.系统学习数据资产管理与运营的理论框架体系；
　　2.企业数字化时代集团企业典型大数据创新过程；
　　3.企业数据资产管理体系的全生命周期过程框架；
　　4.企业精益化发展战略下的数据中台的发展过程；
　　5.结合学员现有的数据资产管理现状，进行讨论，找出差异点，便于后续指导后续治理工作。
　　6.标杆集团企业数据资产建设案例（数据资产管理、数据中台和运营体系）
　　7.数据中心相关的技术平台及工具和有的数据中心的组织机构；
　　8.通过紧密结合企业数字化实例，针对数字化发展工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，进而有效提升学员解决实际数字化问题的能力，同时提升其从数字化角度去思考的能力。
　　三、培训对象
　　培训对象建议包括信息化部门、外包团队代表、企业核心业务部门负责人或骨干、企业中高层领导等对企业数据资产开发、加工、利用整体关注的人群，诸如企业CIO、信息部门负责人、主管、关键数字化业务部门负责人和主管。
　　四、课程大纲
　　培训模块培训内容
　　Part1 企业数据资产化、中台化概述
　　1.企业数字化转型及智能化需求
　　2.高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权
　　3.数据分布散-企业的数据资源散落在多个业务系统
　　4.数据标准散-数据标准不统一，数据孤岛普遍存在
　　5.数据质量差-标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差
　　6.安全意识弱-数据安全意识不够、安全防护不足
　　7.资产评估难：而且数据的价值难以评估，数据服务缺乏合规性
　　8.从传统数据管理向数据中台的发展过程
　　9.数据中台赋能的业务领域
　　10.数据中台实施的难点鸿沟
　　11.数据中台建设的必备能力
　　12.数据中台总体架构
　　Part2 中台化核心基础—— 数据资产管理主要内容
　　1.数据资产管理的核心管理职能
　　2.数据资产管理的组织架构、制度体系
　　3.数据资产管理之数据标准管理
　　4.数据资产管理之数据模型管理
　　5.数据资产管理之元数据管理
　　6.数据资产管理之主数据管理
　　7.数据资产管理之数据质量管理
　　8.数据资产管理之数据安全管理
　　9.数据资产管理之数据价值管理
　　10.数据资产管理之数据共享管理
　　Part3 中台化体系架构—— 数据模型建立与优化
　　1.企业业务能力主线的业务梳理
　　2.识别企业中数据模型的应用场景
　　3.企业数据概念模型的设计流程与规范
　　4.企业数据逻辑模型的设计流程与规范
　　5.企业数据物理模型的设计流程与规范
　　6.企业数据运营模型的设计流程与规范
　　7.企业数据模型的评估与优化
　　Part4 中台化运营保障—— 数据实验室运营机制
　　1.组织架构以及保障
　　2.角色以及岗位职责
　　3.运营流转机制及规范
　　4.运营机制之需求实验阶段
　　5.运营机制之服务验证阶段
　　6.运营机制之产品运营阶段
　　7.实验室前期环境工具支撑
　　Part5 中台化技术实现—— 技术平台的场景化服务
　　1.技术平台的整体定位
　　2.企业级数据加工调度流程
　　3.数据时效性设计及保障
　　4.数据容错和服务连续性处理
　　5.数据平台实时加工计算
　　6.企业级数据质量监控
　　7.风险防控和安全防护
　　Part6 数据资产实施过程步骤
　　1.数据资产管理在“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运营”四个阶段的方法
　　2.数据资产管理实施之建立组织架构
　　3.数据资产管理实施之应用需求梳理
　　4.数据资产管理实施之数据盘点梳理
　　5.数据资产管理实施之引进平台技术
　　6.数据资产管理实施之汇聚多源数据
　　7.数据资产管理实施之治理数据
　　8.数据资产管理实施之数据应用
　　9.数据资产管理实施之数据运营
　　Part7 数据资产、数据中台管理实践案例以一个完整的大型集团数据中心为例，讲解数据中台应该包含哪些技术平台和工具，这些平台和工具应该怎么去选型；
　　1.标杆企业数据资源中心案例。
　　2.基于大数据架构下的数据资源中心技术架构（数据中心总体架构、功能架构、系统架构、安全架构等等）。
　　3.数据仓库和大数据平台常见工具介绍。
　　4.数据治理相关工具介绍(主数据管理工具、数据指标（元数据）管理工具、数据质量管理工具、数据安全工具)。
　　5.数据资源中心建设路径和难点分析。
　　标杆集团企业数据中心运营管控体系（组织机构、职责、制度、流程）介绍。
　　1.组织机构，数据中心团队内部组织怎么建设和分工。
　　2.职责，相关角色职责。
　　3.制度，数据中心相关制度。
　　4.流程，数据管理流程（比如：数据认责流程）和运维管理流程。 考核、应用考核规范等管理制度。
　　案例分享与研讨交流
　　五、授课专家
　　郭老师 北京航空航天大学软件工程研究所博士毕业，曾赴香港大学、马来西亚等地进行需求工程、IT规划领域学术研讨。主要专业特长包括需求工程、IT项目管理、研发过程改进、IT规划等领域。从事IT行业16年以上。主编或参与编著《信息系统项目管理基础教程》、《信息系统开发与项目管理》、《企业架构与IT战略规划设计》、《企业IT服务运营管理与变革》图书4本。中国企业架构与顶层设计的倡导者，自2003年将国际知名顶层设计标准体系TOGAF引入到中国。面向建筑互联网、能源互联网、内容互联网与工业互联网四个领域，结合TOGAF顶层设计国际标准创新提出行业互联网服务架构的架构开发过程。依托清华大学出版社出版企业架构与顶层设计、互联网时代服务运营与管理变革系列图书2本。
　　张老师 大数据技术专家，研究领域方向包括大数据基础平台研发，实时数据处理技术，现代数仓建设和大数据应用平民化等课题。拥有10年以上金融领域和互联网企业基础系统和大数据平台研发经验，擅长于框架、平台、通用技术产品等设计和架构。曾任eBay上海研发中心资深大数据架构师，主持研发了Hadoop ETL开发框架和一系列数据质量工具等。目前在宜信担任数据中台团队负责人，带领团队研发四大开源项目：DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci，并主导宜信数据中台的建设工作。