《数据思维、应用、治理与数据管理能力提升专题部门级研修》

数据思维、应用、治理与数据管理能力提升专题部门级研修方案

【 课程背景 】

近些年来，随着大数据在各个行业领域应用的不断深入，在当今的商业世界中，企业需要借助数据资源的运用支持管理中各项管理决策已经是新常态的必需要求，通过企业经营数据分析、市场分析 、客户数据分析等数据分析应用支撑科学决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的必由途径。怎样有效利用数据分析的方法和工具，一是通过数据化手段提高管理效率，二是通过对企业内部数据进行分析深刻洞察现在业务存在问题的原因并得出结果，提高企业管理水平，并提出解决方法应用在企业管理升级和业务流程优化中，提高企业经营管理决策工作的效率和准确率，就成为企业决胜未来的核心和关键。

数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，数据标准化、数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、数据流通管控、数据共享开放这些问题越来越受到国家、行业、企业各个层面的高度关注，这样一来，数据治理的概念就越来越多受到关注，成为目前大数据产业生态系统中的新热点。通常数据治理被认为是获得高质量数据的核心控制规程，用于管理、使用、改进和保护企业数据加工过程中数据质量。许多企业通过学习、培训和借鉴经验，开展自身的数据管理实践，通过寻找可供参考的行业基准和通用框架建立实施方法论。

由于信息系统建设往往是分散的，并且建设中重系统功能轻数据资源，对数据缺少统一的规划与标准，缺少有效治理而导致大量的数据质量问题，在数据应用中数据不全、不准、无法有效关联等问题突出，无法有效满足新形势下经营决策、监管合规的需要。数据来源于业务流程，信息系统是数据的载体，表面看到的数据问题是一种表象，深层次的原因是业务的问题和系统的问题。数据治理是一门将数据视为企业核心资产的实践性很强的学问，它涉及到对组织内人员、流程、技术和策略的编排，以从企业数据资源管理工作中获取最优的业务价值回报。

【 培训目标 】

本培训将帮助学员了解数据应用的价值与数据治理工作的重要性和迫切性，数据思维与数据应用的必要性，数据管理和数据治理的方法，提升部门层面数据应用和管理能力水平的工作思路。启发学员通过数据治理，以数据应用为推动力，触及信息化建设中的深层次问题，从根本上推动业务流程的衔接、业务规则与数据标准的统一，完善系统建设需求，指导系统整合与逻辑集中，促进企业信息科技的价值提升。

【 培训对象 】

     业务条线数据应用与管理人员，例如质保、财务、人事、采购、营销、客户关系管理这一系列的依赖数据分析结果开展工作的人士；

     其他对数据工作感兴趣的人士。

【 培训天数 】

3 天方案：每天 6 小时 3天讲授（70%）+课堂互动（30%）

【授课形式 】

现场讲授+案例分析+互动交流

【 课程纲要 】

第一天 数字经济与数据思维提升

1.数字经济发展形势分析

1.1 “互联网+”数字经济本质

1.2  数据要素和数字经济发展趋势

1.3  十四五规划对数字经济发展要求

2. 企业信息化与数字化转型要求

2.1 回顾信息化的发展历程

2.2 信息化发展阶段规律和各阶段特征

2.3 解读面对互联网会遇到“被信息化”陷阱

2.4 互联网大数据、工业大数据到企业大数据

2.5 解读国务院国资委对国有企业数字化转型要求

3.数据思维如何驱动创新与变革

3.1数据实现智能原理

3.2大数据思维与法则

3.3数据生意思维法：在商言数

3.4 大数据思维如何实现企业创新与变革

4互动环节：本单位信息化水平与数据思维提升研讨

4.1 本单位信息化水平分析

4.2 本单位当前数据应用情况

4.3 结合尝试用在商言数法建构本单位某个数据支持业务创新场景

第二天 数据应用与分析能力提升

 5.数据分析的应用场景和需求

 5.1生产经营管理决策场景数据分析需求

 5.2 数据如何支撑业务过程优化:SIPOC

 5.3 数据应用场景的需求分析方法:KPI和信息包图

6.数据分析技术和应用方法

 6.1 关于数据分析那些事----商业智能发展的来龙去脉

6.2、数据分析技术原理介绍

u  现在业界主流的商业智能工具和数据分析解决方案

u  数据多维分析技术原理和应用（旋转、钻取、分类、穿透等各种常用数据分析方法）

u  数据挖掘原理的应用

6.3、多维数据分析应用案例研讨

7互动环节：本部门数据分析需求研讨

7.1 本部门数据应用场景

7.2 本部门的数据分析应用要解决什么问题

7.3 结合尝试用SIPOC、KPI和信息包图方法分析本部门的数据分析应用场景

第三天 数据管理与治理能力提升

8.数据管理知识体系简介

8.1 国际数据管理知识体系（DAMA-DMBOK）讲解

8.2 从数据管理到数据治理

8.3 国家标准数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）讲解

8.4 企业数据治理方法与业界实践经验

9.互动环节：本单位数据管理现状与能力成熟度评估

9.1 分析本单位当前数据管理、数据治理工作内容和现状

10. 数据标准化、元数据和主数据管理工作

10.1 为什么要开展数据标准化工作

10.2 如何结合数据分析需求开展部门级的数据标准化工作

10.3 元数据概念与元数据管理

10.4 主数据概念与围绕主数据管理提升数据质量的方法思路

10．互动环节：本部门数据质量问题解决思路研讨

10.1 本部门工作中遇到的数据质量问题成因分析

10.2 如何结合本部门工作解决数据质量问题的思路

10.3 提升本部门的数据管理能力的路径和工作思路研讨

11. 课程总结与交流

11.1课程内容回顾

11.2讲师学员互动

张靖笙/Jason Zhang  老师简历

知名大数据分析管理专家

国家认证系统分析员和高级程序员

中山大学计算机工学硕士研究生毕业

国内知名企业信息化的数据领域专家

中山大学计算机工学硕士研究生毕业

业务优化与业务智能企业数据治理项目咨询师

20年从业数据管理IT工作经验

5年企业信息化战略咨询顾问工作经验

9年为数据仓库和商业智能技术领域的研发工作经验，

11年的企业管理信息系统和业务处理应用系统的软件开发经验、近7年的IT企业技术管理经验

资历优势

张老师历任软件工程师、项目经理、售前顾问、外资IT企业华南区技术高管、IT企业副总经理、IT咨询顾问等职, 对企业的信息化规划和信息化应用项目交付管理有丰富经验和深刻认识，熟悉业务驱动的信息化规划工作、信息化建设过程中系统立项、选型评审、项目计划、需求定义、需求沟通，需求分析与整合、项目范围控制、项目成功标准定义、工作内容定义、解决方案、设计与开发、质量控制、变更管理、风险控制、验收等软件实施全生命周期的各环节。

 核心技能

ü  对企业信息化建设全过程的价值和内容的理解较为全面，对于业务战略驱动的企业信息化总体架构有规划咨询项目经验，曾有参与乌鲁木齐市商业银行、盐田港集团、平顶山银行、解放军金盾出版社、广东省金融高新技术服务区金融办公室、汇源通集团、广东省地税局、苏州地铁、广州地铁、广州卫生局、广州本田、泛华金融集团等大型单位公司的信息化战略规划的项目经验；

ü  从普通程序员、高级程序员、系统分析员、项目经理、部门经理、IT企业副总、专业咨询顾问、培训师这样一步一步成长起来，有扎实的实践功底、了解信息化开发周期的完整流程；也有理论高度，能从全局规划信息化的发展路径。

ü  有丰富的企业信息化应用项目研发和技术团队管理经验，有三十个包括银行、电信、高科技制造业、医疗卫生、电力等行业领域的信息化应用项目实施经验，在国企、民企、全球性的外资企业都有相关工作经验、有过实施海外项目的经验(香港半年，澳门两年半)，对于大型企业的业务战略、管理架构和相应的企业信息化手段的理解既有国际化的视野、也不失带有中国文化特征的深入体会；

ü  有良好的与项目各方面有关人士的全面沟通能力，我能说流利的普通话、广东话和英语，特别是三年多的工作经验直接上司是外籍人士，每天工作上需要通过在电话中英语来沟通工作细节，英语的听、说、写都不成问题；

ü  对于我国信息化发展有强烈的社会责任心，身为国内著名的技术组织、电子学会下面的系统分析员协会的资深高级顾问，曾多次应邀出席IT行业内有国内影响力的会议活动，其中较大的社会活动是分别于在2006年中国软件工程大会（长沙）、2007年中国软件技术大会（北京）、2011年中国软件工程大会（长沙）、2012年中国软件工程大会（北京）、2013年中国软件工程大会（北京）、2014年中国软件工程大会（深圳）作为演讲专家，发表商业智能与数据分析技术、技术服务外包商业管理模式、企业信息化数据规划、企业信息化价值、移动互联网时代的企业信息化等方面的主题演讲,深受与会的业界高端听众的欢迎，凭此在业界赢得作为数据领域专家的身份认同；作为中国计算机技术与软件专业资格水平考试辅导指定教程系列丛书编委会成员、参与两套软件水平考试的教材编写工作，在国内的企业数据领域的外资IT企业和部分大型客户企业有广泛的人脉资源和一定的推动影响力；

ü  责任心强，对客户和项目有毫不妥协的满意度和质量要求，能承受工作压力，对于客户和同事有亲和力，善于处理和解决部门管理、项目实施中出现的复杂矛盾。