首席數據官（CDO） 高級研修班
2025-10-22 09:46:44
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課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
2025-12-27
北京
課程大綱Syllabus
培訓背景
數據成為核心生產要素，政策與市場雙輪驅動下，2025年《個人信息保護合規審計管理辦法》的出臺實施。此文件將“數據合規管理能力”納入企業強制考核范疇，正式強化首席數據官(CDO)作為數據管理第一責任人的角色。
CDO作為“數據戰略操盤手、資產管理者、技術賦能者、合規守護者”的核心角色，涉及企業數據戰略頂層設計與全周期管理。本課程系統覆蓋數據治理框架、資產體系構建、前沿技術應用及數據資產合規管理，構建從頂層設計到底層執行的系統能力體系。
課程簡介
首席數據官(CDO)高級研修培訓班通過解析數據戰略與業務目標協同邏輯、跨部門共享機制設計、全生命周期質量管控等核心模塊，重點提升數據戰略規劃、轉型項目管理，助力構建從數據采集到價值變現的全鏈條能力，驅動組織數字化戰略落地與商業創新。
本課程旨在幫助學員掌握數據作為新型生產要素的戰略價值，理解人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術創新應用，推動數據資產化、業務場景化、決策智能化;掌握數據安全、合規、倫理等法律法規要求，進而為企業創造數字收益、支撐戰略落地、規避商業風險，建立數據跨境流動與國際治理能力，助力從業者實現能力進階與技術提升。
培訓收益
企業價值
商業價值：
為企業創造“可量化、可持續”的數字收益，實現降本增效。
提供可落地的方法論、工具和實踐案例，助力企業實現數據驅動決策和業務創新。
戰略價值：
將數據從“資源”轉化為“資產”通過系統性的數據管理與應用，直接支撐企業戰略目標的落地。
實現企業領導者和數據管理專業人士深入理解數字化轉型的核心驅動力。
合規價值：平衡數據安全與業務創新，筑牢企業“安全防線”，規避商業風險。
個人價值
能力進階：
系統掌握CDO應具備的核心能力與知識體系。
系統性地構建數據治理框架。
提升組織在數據架構、標準、質量、安全等方面的治理能力。
建立CDO職業發展路徑與能力提升計劃。
技術提升：
掌握數據治理、數據架構、數據質量、數據安全的實施方法
了解AI、大數據、區塊鏈等前沿技術的應用場景
熟悉數據安全法律法規與合規要求，建立數據跨境治理能力
獲得可落地的數據戰略規劃與實施路徑。
培訓對象
1. 首席數據官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席技術官(CTO);
2. 數據治理負責人、數據管理團隊成員、數據架構師、數據工程師;
3. 企業信息化主管、IT架構師、數據分析師、數據科學家;
4. 業務部門數據接口人、數字化轉型負責人;
5. 政府機構、金融機構、大型企業中負責數據戰略與管理相關人員。
課程大綱
第一天 上午
CDO的發展現狀、角色定位與生存指南
1.CDO的全球發展與中國實踐
CDO的全球興起背景：美英法等國政府與企業的CDO制度演進
中國CDO發展現狀：廣東、上海等地試點政策解讀
CDO在數字經濟時代的戰略價值
2.CDO的角色定位與組織設計
CDO的四大角色：
-戰略推動者
-治理統籌者
-價值挖掘者
-文化塑造者
CDO的典型組織位置：向CEO、CIO或COO匯報的利弊分析
CDO的核心能力模型：懂數據、懂業務、懂管理、懂市場
CDO與CIO、CTO的協同與分工
3.CDO的生存挑戰與應對策略
CDO面臨的典型挑戰：
-跨部門協同難
-資源不足
-業務部門抵觸
-價值難以量化
CDO的"生存指南"：
-如何爭取高層支持（講好"數據故事"）
-如何建立跨部門協作機制、如何設定可衡量的KPI與階段性目標
-如何打造數據團隊與人才梯隊
-如何推動數據文化建設（從"要我用數據"到"我要用數據"）
第一天 下午
數據要素戰略、數據治理框架與成熟度評估
4.數據要素的戰略作用與資產化路徑
數據作為第五大生產要素的戰略意義（國家政策解讀）
數據資產化的路徑：確權、定價、流通、交易
數據要素市場建設現狀與未來趨勢
數據價值評估模型與方法論
數據資本化與數據入表（會計準則視角）
組織級數據資產體系構建方法論：
-數據資產目錄設計
-數據資產分類分級
-數據資產價值評估
-數據資產運營機制
5.企業數據治理體系構建
數據治理的定義、目標與核心原則
數據治理框架（DAMA-DMBOK2）詳解：十大知識領域
數據治理組織架構設計：
-數據治理委員會
-數據所有者
-數據管理員等角色
數據治理實施路徑：評估、規劃、試點、推廣
數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）：
-DCMM的五個等級與八大能力域
-DCMM評估方法與工具
-如何基于DCMM制定數據治理路線圖
-DCMM評估實戰案例分享
第二天 上午
企業級數據架構設計與前沿技術應用
6.企業級數據架構理論與實踐
數據架構的定義與企業級數據架構的重要性
企業級數據架構核心組件：
-數據模型設計：概念模型、邏輯模型、物理模型；
-數據流設計：數據采集、傳輸、處理、存儲；
-數據存儲架構：關系型數據庫、NoSQL、時序數據庫。
數據集成與共享技術：ETL/ELT、API、消息隊列、數據虛擬化
主流數據架構模式：數據倉庫、數據湖、數據湖倉一體（Lakehouse）、數據網格（Data Mesh）、數據中臺
數據架構設計方法論：自上而下（戰略驅動）與自下而上（問題驅動）
數據架構與IT架構、業務架構的協同關系
7.前沿技術創新應用
人工智能（AI）在數據管理中的應用：
-AI驅動的數據質量檢測
-AI驅動的數據分類與標注
-AI驅動的預測分析與決策智能化
-大語言模型（LLM）在數據治理中的應用
大數據分析技術棧：
-批處理vs流處理（Spark、Flink）
-數據挖掘與機器學習平臺
-實時數據分析架構
區塊鏈在數據管理中的應用：
-數據確權與溯源
-數據交易與智能合約區塊鏈
-隱私計算的融合應用
隱私計算技術：
-聯邦學習
-安全多方計算
-同態加密
數字孿生與元宇宙中的數據管理
第二天 下午
業務場景化8.組織業務流程與數據需求分析
如何理解組織內部業務流程：業務流程建模方法（BPMN）、業務與數據的映射關系
業務痛點識別與數據需求挖掘
所在行業垂直領域數據應用痛點及解決方案：
-金融行業：風控、反欺詐、精準營銷；
-制造業：設備預測性維護、供應鏈優化；
-醫療健康：臨床決策支持、患者畫像；
-政務：一網通辦、智慧城市；
-零售：用戶行為分析、庫存優化。
9.數據資產化、業務場景化、決策智能化
數據資產化的三大路徑：數據產品化、數據服務化、數據商品化
業務場景化的實施方法：
-場景識別與優先級排序
-場景化數據產品設計
-場景化數據運營
決策智能化的實現路徑：
-從描述性分析到預測性分析
-從診斷性分析到處方性分析
-AI驅動的智能決策系統
第三天 上午
數據價值變現、數據標準
10.從數據采集到價值變現的全鏈條管理
數據價值鏈的五個環節：
-數據采集（內部系統、外部數據源、IoT設備）；
-數據存儲與管理（數據湖、數據倉庫）；
-數據加工與處理（清洗、轉換、建模）；
-數據分析與應用（常規報表、高級分析、AI驅動預測）；
-數據價值變現（內部賦能、對外銷售、數據產品）
數據產品化方法論：
-數據產品的定義與分類
-數據產品設計原則
-數據產品運營與迭代
數據服務化架構設計：
-數據API設計規范
-數據服務目錄與治理
-數據服務的商業化模式
11.數據標準體系構建
數據標準的定義、分類（命名標準、編碼標準、數據元標準、交換標準等）
數據標準化的價值：提升數據一致性、可比性、互操作性
數據標準制定流程：需求調研、標準起草、評審發布、宣貫執行
數據標準管理平臺建設與維護機制
行業數據標準案例（如金融、醫療、政務）借鑒
第三天 下午
質量管理與生命周期管理
12.數據質量管理體系
數據質量評估體系：
-數據質量的六大維度
-數據質量評估方法與指標設計（DQ Scorecard）
-數據質量基線建立
數據質量問題的常見根源分析
數據質量檢查、分析與優化方案：
-數據質量檢測技術（規則引擎、數據剖析、異常檢測）
-數據質量問題閉環管理流程
-數據質量改進計劃制定與實施
-數據質量管理工具與平臺
13.數據生命周期管理
數據從創建到退役的全生命周期管理：
-數據生命周期的五個階段（創建/采集、存儲/維護、使用/共享、歸檔、銷毀）
-各階段的數據管理要求與控制點
數據生命周期管理策略：
-冷熱數據分層
-存儲優化策略（壓縮、去重、分層存儲）
-數據歸檔策略
-數據保留策略
-合規銷毀機制（物理銷毀、邏輯銷毀、銷毀記錄與審計）
數據生命周期管理工具與平臺支持
數據生命周期與數據治理、數據安全的協同管理
14.跨部門數據共享機制與實踐
跨部門數據共享的價值與挑戰：
-數據孤島問題
-數據共享的利益沖突
-數據共享的安全風險
跨部門數據共享機制設計：
-數據共享協議與SLA
-數據共享平臺建設
-數據共享的權限管理與審計
-數據共享的激勵機制
數據共享*實踐案例
15.課程總結與CDO行動計劃
三天課程核心要點回顧
CDO能力模型與自我評估
制定企業數據戰略行動計劃
學員交流與答疑
講師團隊
邀請數字化轉型領域知名專家主講。
王老師 數據管理行業洞察者、數據治理技術專家王老師在IT咨詢與IT服務行業擁有超過20余年的豐富經驗，是一位深具行業洞察力和技術專長的資深專家。現(曾)任職中國兩化融合應用聯盟副理事長、國家工業大數據工程實驗室特聘專家、DAMA中國理事會員、2020十大數據治理專家、中國智慧企業推進委員會專家委員、數據資源專委會特聘專家。
王老師擅長工業大數據、大數據、數據治理、信息化咨詢與規劃、項目管理、信息架構、云計算、物聯網、數字化轉型等課題培訓，參與項目涉及政務、金融、交通、教育、養老、石油、化工、制造、冶金、礦山、醫療等行業。他還參與了《數據治理：工業企業數字化轉型之道》、《工業企業數據治理指南》、《新一代信息技術在兩化深度融合中的應用》、《智慧礦山應用研究》等書籍編寫工作。
馬老師 數據管理專業人士認證CDMP引入中國馬老師在IT領域有20余年的經驗，一直活躍在互聯網和金融行業。現(曾)任職：國際數據管理協會中國分會主席、DAMA中國數據管理社區主理人、上海海外經濟促進會浦江智庫學術委員會專家、機械工業出版社專家委員會委員、全球數據要素50人論壇首批專家、國際數據管理高級研究院數據治理研究組組長、中山大學校信息管理學院校外行業導師等。DAMA的數據管理專業人士認證CDMP也是馬老師最早在2011年引入中國的，并且是中國最早的CDMP Master持證者。
馬老師經歷了金融行業從信息化到數字化的過程，對數據庫、數據倉庫、數據中臺、企業數據集成等，既有扎實的理論基礎，又有豐富的實踐經驗，負責過50人以上的大型項目，并作為技術骨干榮獲人民銀行科技發展獎2等獎和3等獎。
馬老師牽頭翻譯了《數據管理知識體系》1.0及2.0版、《首席數據官管理手冊》，《DataOps精益數據運營》、《數據認證》等若干本著作，作為骨干編委參與編寫《國際數據之都》一書，參與翻譯《區塊鏈改變規則》《數據與現實》《星型模型》等多部著作。牽頭完成其單位的數據管理能力成熟度DCMM評估工作項目，并順利通過穩健級認證。
轉載：//cqdwzx.com/gkk_detail/324684.html
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