数据治理体系与AI在工程企业的应用实践
讲师:李勇 发布日期:12-30 浏览量:86
讲授专家：李勇
培训对象：山东电力建设第三工程公司中高层管理人员、数据治理相关部门人员、IT技术人员、对人工智能应用感兴趣的工程领域专业人士；
课程时间：2天 (12小时）
课程背景：
本课程主要是在数字化转型与智能化升级的大背景下，旨在解决学员在数据治理体系建设、平台和工具应用以及人工智能技术在工程企业中的实际应用问题，通过系统学习，提升学员对数据治理与AI技术的认知与实践能力，课程具备理论结合实践、案例丰富、注重实效的特点。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
² 受益一：全面理解数据治理体系的核心要素与构建方法；
² 受益二：熟练掌握主流数据治理平台和工具的使用技巧；
² 受益三：明确数据治理项目在企业中的落地实施步骤；
² 受益四：了解人工智能技术在工程企业的应用场景与潜力；
² 受益五：能够评估并选择适合工程企业的AI解决方案；
² 受益六：掌握如何结合数据治理推动AI技术在企业中的有效应用。
课程大纲：
单元 | 大纲 | 内容 |
单元一 | 数据治理体系概述 | 数据治理的定义与重要性 1.1 数据治理的概念解析 1.2 数据治理对企业发展的意义 1.3 数据治理的国内外发展现状 案例：某大型企业数据治理成功案例分析 数据治理体系的核心要素 2.1 数据战略与目标设定 2.2 数据组织架构与职责划分 2.3 数据管理制度与流程规范 案例：数据治理体系构建实例解析 讨论课题：如何根据企业实际情况制定数据治理战略？ |
单元二 | 数据治理平台与工具介绍 | 数据治理平台的功能架构 1.1 数据集成与管理模块 1.2 数据质量与清洗模块 1.3 数据安全与隐私保护模块 主流数据治理工具介绍 2.1 开源数据治理工具概览 2.2 商业数据治理工具对比 2.3 工具选型的关键因素分析 案例：数据治理工具在企业的应用实践 讨论课题：如何选择适合本企业的数据治理工具？ |
单元三 | 数据治理平台与工具应用实操 | 数据治理平台的安装与配置 1.1 平台环境准备与安装步骤 1.2 配置参数说明与优化建议 数据治理工具的操作演示 2.1 数据采集与导入操作 2.2 数据清洗与转换技巧 2.3 数据质量监控与报告生成 案例：数据治理工具实操演练 分享 联系客服 返回顶部 |
