【课程背景】
在数字化与智能化快速发展的背景下，企业在数据管理方面普遍面临数据分散、标准不一致、质量难保障、共享受限以及安全与合规压力等问题。数据治理作为企业数字化转型的基础工程，旨在以制度、流程与标准为出发点，提升数据的可用性、可靠性与安全性，支撑业务增长与管理提效。本课程面向管理者与关键岗位，提供体系化、可落地的治理认知与方法。
【课程目标】
本课程聚焦“一天入门、体系清晰、可落地应用”的原则，围绕以下四个方面达成目标：
1. 意识层面：提升全员的数据资产意识与数据安全与合规意识，统一对数据价值与风险的基本认知。
2. 知识层面：理解数据治理的核心概念、框架、流程与常用工具，形成系统化知识结构。
3. 技能层面：明确岗位职责与关键实践点，能够识别问题、提出初步改进方案并使用基础模板进行梳理。
4.文化层面：倡导“以数据为依据，驱动决策、指导管理”的工作方式，推动组织内形成共同语言与行为准则。
【适用对象】
1.集团/事业部管理者（含业务与职能条线负责人）
2.数据治理相关负责人与骨干（含CDO办公室、数据管理岗）
3. IT/数据中台、数据分析与应用相关岗位人员
【时长与形式】
1.时长：1天（6学时）
2. 建议形式：线下面授
3.规模建议：30–60人/班，采用分组研讨方式
【课程结构总览】（6小时）
模块 | M1 | M2 | M3 | M4 |
主题 | 数据觉醒：从信息到资产 | 数据治理：从理念到框架 | 数据管理：从岗位到责任 | 数据文化：从行动到共识 |
核心目标 | 统一数据资产与安全合规认知，明确数据价值与风险 | 掌握治理框架与关键领域，明确组织与角色 | 识别岗位职责与关键流程，形成改进思路 | 形成共同语言与倡议，明确后续行动要点 |
时长 | 1.5h | 2.0h | 1.5h | 1.0h |
教学方式 | 讲授+ 案例 + 讨论 | 讲授+ 案例 | 讲授+ 练习 | 研讨+ 汇报 |
【课程大纲】
模块一：数据觉醒——从信息到资产（1.5h）
1.关键议题：从“信息孤岛”到“数据驱动”；数据的资产属性与价值通道；数据风险与代价；数据全生命周期概览（采集—存储—分析—应用—归档）。
2. 经典案例：行业领先企业的数据驱动实践与成效。
3.互动活动：分组讨论“本部门的数据价值在哪里？”并输出“数据资产认知图”。
模块二：数据治理——从理念到框架（2.0h）
1.核心内容：数据治理的定义、目标与问题域；常见参考框架（如DAMA、DCMM）的结构要点与适用思路；治理的关键领域（战略与组织、标准与制度、质量、安全、元数据、主数据、架构与目录等）；治理组织与角色分工。
2. 案例讲解：大型集团的数据治理路径与关键成功因素。
3. 方法呈现：治理蓝图示例、职责分工示意。
模块三：数据管理——从岗位到责任（1.5h）
1.关键流程：数据质量管理（识别—监控—改进）；数据安全与合规的分级分类与责任落实；元数据与主数据的基础管理要点；数据共享与可视化的治理价值。
2.实操练习：填写“我的数据职责清单”，梳理岗位职责、关键接口与改进事项。
3.小组共创：形成“部门数据管理改进要点表（草案）”。
模块四：数据文化——从行动到共识（1.0h）
1. 核心概念：数据文化的内涵与价值；信任、共享、协作、持续改进四个支柱。
2. 落地路径：领导示范、机制激励、流程嵌入与能力建设的协同作用。
3.团队输出：拟定本部门“数据文化倡议语”与三项行动建议。
【学员收获】
1. 统一的数据资产与安全合规认知；
2. 对数据治理体系的系统理解与关键领域认识；
3. 结合岗位的职责识别与初步改进清单；
4.面向组织的“数据文化倡议（草案）”。
【服务与保障】
1. 合规与保密：课程资料与案例均为通用化内容，不涉及客户敏感信息；课堂讨论形成的材料仅用于内部学习。
2. 组织协同：支持课前调研问卷与简短访谈，以便更好贴合客户背景。
3.课后支持：提供为期2周的答疑通道（邮件/IM），就课程相关问题给予指导。
授课老师
古风 北京某AI公司 人工智能高级顾问 VP
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
