大数据和数据治理

大数据和数据治理
一、培训介绍
本课程旨在深入探索大数据和数据治理领域，通过精心设计的内容和实际案例分析，为学员提供一个全面且深入的学习体验。课程内容覆盖了大数据的关键概念、应用实践、以及数据治理的各个方面，包括数据质量、数据标准、数据架构和数据资产管理等重要领域。特别强调实际操作的实践性，通过案例研究和讨论，使学员能够将理论知识应用于实际工作中，从而有效促进数字化转型。

二、面向人群
这个课程主要面向以下人群：
大数据专业人员：包括数据分析师、数据科学家、数据工程师等，希望通过课程深化对大数据领域的理解和技能。
技术人员：特别是那些在IT、软件开发、系统架构等领域工作的专业人士，希望了解大数据和数据治理如何与他们的工作相结合。
管理人员：包括企业的中高层管理人员，希望通过学习大数据和数据治理，推动企业的数字化转型。
对大数据和数据治理感兴趣的其他专业人士：包括项目经理等，希望通过课程提高自己在这一领域的知识和技能。

三、学习目标
通过本课程，学员可以期望达到以下学习目标：
深入理解大数据的关键概念和应用实践：包括数据分析、数据平台建设和大数据技术的最新趋势。
掌握数据治理的基本原则和方法：理解数据质量、数据标准和数据架构的重要性，以及如何在实际工作中应用这些概念。
提升数字化转型的能力：通过学习大数据和数据治理，提高数字化转型项目的规划、实施和管理能力。
案例分析能力的提升：通过研究实际案例，学习如何分析和解决复杂的大数据和数据治理问题。

四、课程大纲
一、Why: 背景、目标和要求
1.1时代的要求 ：大数据和人工的发展趋势
1.1.1全球时代背景：数字经济来临
1.1.2全球数字经济发展趋势
1.1.3全球数字经济对价值创造者的影响
1.1.4全球最大的两个数字经济体：中国和美国
1.1.5数字经济对企业的影响
1.1.6数字经济对岗位的影响
1.1.7数字进化论
1.1.8数字化转型的成本和代价
1.1.9数字化的收益和价值
1.1.10数字化带来新的业务维度，而不仅仅是解决传统痛点
1.1.11案例：法拉利换车的对比
1.1.12案例：特斯拉撞车实验（大数据如何创造价值）
1.1.13案例：地平线数据仿真造火箭（大数据如何创造价值）
1.1.14案例：Nike通过nike+大数据提供的全新业务维度

What: 大数据应用与实战
2.1大数据概述
2.1.1大数据时代已经来临
2.1.2大数据趋势分析
2.1.3关键要素：数据
2.1.4数字化转型过程中数据层面面临的挑战
2.1.5数字化转型数据应用总体建设思路
2.1.6数据应用服务于企业战略
2.1.7数据是业务的投影
2.1.8从业务角度描述数据
2.1.9如何支撑这些业务
2.1.10数据中台在什么位置
2.2大数据平台落地实践
2.2.1中台落地路线图
2.2.2政企客户为什么建设自己的数据中台
2.2.3数据中台建设方法论
2.2.4数据中台咨询项目管理
2.2.5数据中台产品架构
2.2.6数据中台产品架构
2.2.7数据整理接入
2.2.8数据开发加工
2.2.9数据服务应用
2.2.10数据推送分发
2.2.11数据应用
2.2.12数据运营能力
2.2.13数据平台组件
2.2.14案例：宁波会展中心大数据平台系统后台演示和案例讲解
2.3数据驱动的业务构成以及数字化业务生态
2.3.1认识数据驱动结构
2.3.2数字化业务生态
2.3.3企业自身需要引入云架构及平台化思想
2.3.4案例：设备产业互联网平台
2.3.5案例：平安金融产业互联网平台
2.3.6案例：贝壳ACN模式
2.3.7案例：大族激光纽扣的故事

数据治理
3.1数据治理概述
3.1.1数据治理的背景和挑战
3.1.2数据治理的价值
3.1.3数据治理的拆解
3.1.4数据治理与数据管理
3.2数据治理体系规划
3.2.1数据治理管理框架
3.2.2数据治理规划体系框架
3.2.3数据治理各领域组织框架
3.2.4数据管理制度框架
3.2.5主数据管理
3.2.6元数据管理
3.2.7数据管理过程
3.3 数据标准管理
3.3.1数据标准含义
3.3.2数据标准框架
3.3.3分类指标元数据模型
3.3.4数据标准和各领域的关系
3.3.5数据标准管理体系
3.3.6数据标准实施步骤
3.3.7数据标准落地方法
3.4数据质量管理
3.4.1数据质量定义
3.4.2数据质量七大维度
3.4.3数据质量度量方法
3.4.4数据质量管理体系
3.4.5数据质量监控体系
3.4.6数据质量与其他领域的关系
3.4.7数据质量落地：大棒篇、流程篇和清理篇
3.5 数据架构管理
3.5.1数据架构与4A的关系
3.5.2数据管理架构过程
3.5.3企业数据模型
3.5.4信息价值链分析
3.5.5数据治理架构
3.5.6数据仓库架构
3.5.7常见中台架构
3.6 数据资产管理
3.6.1数据资源规划
3.6.2数据资产盘点
3.6.3数据逻辑规划
3.6.4数据安全规划
3.6.5数据物理规划
3.6.5数据资源资产化
案例：长沙城发数据治理
案例：卫龙工厂数据治理项目
案例：招商局轮船数据治理
案例：白云空港设备数据治理