《DAMA数据治理与数据资产化_专业类_》

DAMA数据治理与数据资产化

——从数据治理到AI知识库

主讲：孟庆然老师

课程背景

数据是AI的燃料。没有高质量的数据，再先进的AI模型也无法发挥价值。本课程基于全球公认的DAMA-DMBOK数据管理知识体系，帮助学员掌握数据治理的系统方法，为AI应用打下坚实的数据基础。

课程目标

• 理解DAMA-DMBOK数据管理知识体系全貌

• 掌握数据治理的核心方法与实施路径

• 掌握主数据管理（MDM）的实战方法

• 理解AI时代的数据资产化与知识库建设

课程对象

• 数据治理负责人与数据管理员

• IT部门与数据部门负责人

• 业务部门数据Owner

• AI项目负责人

课程时长

2天（12小时）

【课程收益】

• 系统掌握对应领域的AI技术方法与工具，专业能力显著提升

• 获得可直接落地的技术框架与操作流程，减少从零摸索的时间

• 通过实战演练掌握核心技能，结业即可独立开展相关工作

• 积累行业最佳实践经验，避免常见技术坑与弯路

• 获得可复用的技术模板与代码框架，提升后续工作效率

课程大纲

第一部分：DAMA数据管理知识体系概述

• 为什么数据治理是AI成功的基础

• DAMA-DMBOK 11大知识领域全景图

• 数据管理核心原则：数据是有价值的企业资产

• 数据治理成熟度模型：从初始级到优化级

第二部分：数据治理核心（DAMA核心领域）

• 数据治理组织架构：数据治理委员会、数据Steward、数据Owner

• 数据政策与标准：数据标准制定方法与流程

• 数据治理流程：问题发现、整改、监控、考核

• 数据治理工具：元数据管理、数据质量、数据血缘

第三部分：数据架构、建模与存储

• 数据架构：企业数据蓝图与数据流转设计

• 数据建模：概念模型、逻辑模型、物理模型

• 数据存储与操作：数据库、数据仓库、数据湖

• 数据集成与互操作：ETL、ELT、API、数据共享

第四部分：数据安全、质量与元数据

• 数据安全：隐私保护、访问控制、加密、脱敏

• 数据质量：准确性、完整性、一致性、及时性

• 数据质量评估与改进方法

• 元数据管理：业务元数据、技术元数据、操作元数据

第五部分：主数据管理（MDM）实战

• 什么是主数据：客户、产品、供应商、组织等核心数据

• 主数据管理的价值：数据一致性、业务协同、决策支持

• 主数据管理实施方法：识别、建模、清洗、同步、治理

◦ 案例：埃森哲生命科学MDM项目实施经验

• 主数据管理系统选型与实施路径

第六部分：AI时代的数据资产化与知识库建设

• 从数据治理到数据资产：数据价值的变现路径

• 非结构化数据处理：文档、图片、音视频的AI化处理

• 企业AI知识库建设方法论：规划、采集、整理、标引、运营

• 知识图谱与本体论：从数据到知识的升华

◦ 案例：魔客AI合规推理智能体，本体论技术实战

课程特色

• 全球权威体系：基于DAMA-DMBOK官方知识体系

• 双重视角：传统数据治理+AI数据资产化的完整视角

• 实战经验：基于埃森哲大型MDM项目与AI项目的实战经验

• 业务人员友好：非技术背景也能听懂学会