（一）CDGA数据治理工程师认证

培训时间/地点：

2025年5月21~23日（周三 ~ 周五）/上 海、

2025年7月23~25日（周三 ~ 周五）/上 海

2025年8月22~24日（周五 ~ 周日）/上 海、

2025年10月24~26日（周五 ~ 周日）/上 海

2025年11月21~23日（周五 ~ 周日）/上 海

收费标准：7600元/人 

课程背景:

随着国民经济的不断发展，企业的发展也面临越来越多的挑战，利用数据资产的价值为企业发展模式提供创新和服务质量提升，以及利用数据支撑企业经营管理面临的重要问题。

    本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》，全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验，精心打造而成，力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识，是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力，打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程，是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理专业能力。

    掌握数据管理专业知识体系，熟练数据管理技能，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，深入开展项目实践应用到实际的问题解决，形成企业所需的新数字经济下核心职业竞争能力。

    我们一直致力于与基层业务和数据人员一起探索落地见效的价值实践之路。我们诚挚邀请参加本课培训，与行业专家交流经验、分享洞察。

课程介绍：

本课程涉及国际行业标准 DAMA 知识体系 (DMBoK) v2 中定义的所有信息管理学科。通过参加课程，学员将获得核心信息管理概念的坚实基础，并通过如何应用数据架构的真实例子来说明他们的实际应用。此外，本课程为任何希望获得 DAMA 认证数据管理专家 (CDMP) 行业专业认证的学生奠定了坚实的基础。

该课程通过在不同级别加强 CDMP 教学大纲中包含的数据管理主题，帮助学员巩固他们现有的信息管理经验。这个为期 4 天的课程涉及 DAMA 知识体系 (DMBoK v2.0) 中定义的所有信息管理学科，包括 DMBoK 2 中引入的“数据集成”的“新”学科。学生将涵盖 DM 的整个教学大纲涵盖所有数据管理学科（知识领域）和 CDMP 考试实践的基础考试，每个领域都有样题。

课程目标：

    本课程为学生提供在组织内分析、成熟和实施信息管理解决方案所需的知识、方法和技术。它为数据管理的所有不同学科提供了坚实的基础。此外，如果学生希望获得 CDMP 认证，他们将熟悉 CDMP 考试形式、问题类型以及最合适的回答方式。他们将理解并修改主要的教学大纲要点。尝试练习题以准备参加考试。

    涵盖的领域包括：数据治理、数据质量管理、主数据和参考数据管理、商业智能和数据仓库、数据建模的重要作用、数据生命周期管理、元数据管理、风险、安全和监管合规、数据操作、内容和记录管理、数据集成和互操作性

课程对象：

寻求全面了解信息管理不同学科的从业者以及寻求信息管理专业认可和认证的从业者，包括：

    商业智能和数据仓库开发人员和架构师、数据建模师、开发商、数据架构师、数据分析师、企业架构师、解决方案架构师、应用架构师、信息架构师、业务分析师、数据库管理员、项目/项目经理、资讯科技顾问、数据治理经理、数据质量经理、信息质量从业者

课程大纲：

Part1      1.    数据管理基础

1.1.  讨论数据管理作为一种职业的出现

1.2.  讨论数据和信息的联系与区别

1.3.  讨论数据作为组织资产

1.4.  讨论数据管理的指导目标

1.5.  讨论数据管理的指导原则

1.6.  讨论数据管理的挑战

1.7.  讨论数据管理的战略

1.8.  了解数据管理的常见框架

1.9.  描述数据管理的DAMA框架

1.10.       讨论数据管理DAMA框架的进化

1.11.       了解DAMA和DMBOK

Part2      2.    数据治理

2.1.  讨论数据治理的指导原则

2.2.  了解数据治理的关键驱动因素

2.3.  确定数据治理的主要组成部分

2.4.  理解关键数据管理术语和定义

2.5.  分析数据治理的关键指标

2.6.  描述数据治理的关键输出

2.7.  讨论数据治理中的基本角色职责和责任

2.8.  确定数据治理的关键工具

2.9.  应用数据治理的策略

2.10.       评估数据治理理论

2.11.       将理论应用于现实场景

Part3      3.    数据架构

3.1.  了解数据架构管理中的关键术语和定义

3.2.  讨论数据架构管理的指导原则

3.3.  了解数据体系结构管理的关键驱动因素

3.4.  确定数据架构的主要组成部分

3.5.  分析数据架构的关键指标

3.6.  描述数据架构的关键输出

3.7.  讨论数据架构中的基本角色职责

3.8.  确定数据架构中的关键工具

3.9.  应用数据架构的策略

3.10.       评估数据架构理论

3.11.       将理论应用于现实场景

3.12.       数据架构管理的治理

Part4      4.    数据建模和设计

4.1.  理解数据建模和设计中的关键术语和定义

4.2.  讨论数据建模和设计的指导原则

4.3.  确定数据建模和设计的主要组成部分

4.4.  分析数据建模和设计的关键指标

4.5.  描述数据建模和设计的关键输出

4.6.  讨论数据建模和设计中的基本角色职责和责任

4.7.  确定数据建模和设计中的关键工具

4.8.  数据建模和设计的应用策略

4.9.  评估数据建模和设计的理论

4.10.       将数据建模和设计理论应用于现实场景

4.11.       数据建模和设计中的治理

Part5      5.    数据存储和操作

5.1.  理解数据存储和操作中的关键术语和定义

5.2.  讨论数据存储和操作的指导原则

5.3.  了解数据存储和操作的关键驱动因素

5.4.  确定数据存储和操作的主要组成部分

5.5.  分析数据存储和操作的关键指标

5.6.  描述数据存储和操作的关键输出

5.7.  讨论数据存储和操作中的基本职责和责任

5.8.  确定数据存储和操作的关键工具

5.9.  数据存储和操作的应用策略

5.10.       评估数据存储和操作理论

5.11.       将数据存储和操作理论应用于现实场景

5.12.       数据存储和操作中的管理

Part6      6.    数据安全

6.1.  了解数据安全管理的关键术语和定义

6.2.  讨论数据安全管理的指导原则

6.3.  了解数据安全管理的关键驱动因素

6.4.  确定数据安全管理的主要组成部分

6.5.  分析数据安全管理的关键指标

6.6.  描述数据安全管理的关键输出

6.7.  讨论数据安全管理中的重要角色职责

6.8.  识别数据安全管理的关键工具

6.9.  数据安全管理中应用策略

6.10.       评估数据安全管理理论

6.11.       将数据安全理论应用于现实场景

6.12.       数据安全管理中的治理

Part7      7.    数据集成和互操作

7.1.  了解数据集成和互操作性的关键术语和定义

7.2.  讨论数据集成和互操作性的指导原则

7.3.  了解数据集成和互操作性的关键驱动因素

7.4.  确定数据集成和互操作性的主要组成部分

7.5.  分析数据集成和互操作性的关键指标

7.6.  描述数据集成和互操作性的关键输出

7.7.  讨论数据集成和互操作性中的基本角色职责和责任

7.8.  确定数据集成和互操作性的关键工具

7.9.  数据集成和互操作性的应用策略

7.10.       评估数据集成和互操作性理论

7.11.       将数据集成和互操作理论应用于现实场景

7.12.       数据集成和互操作性中的治理

Part8      8.    参考数据和主数据管理

8.1.  了解参考数据和主数据管理中的关键术语和定义

8.2.  .讨论参考数据和主数据管理的指导原则

8.3.  了解参考数据和主数据管理的关键驱动因素

8.4.  确定参考数据和主数据管理功能的主要组成部分

8.5.  分析参考数据和主数据管理的关键指标

8.6.  描述参考数据和主数据管理的关键输出

8.7.  讨论参考数据和主数据管理中的基本职责和责任

8.8.  确定参考数据和主数据管理的关键工具

8.9.  应用参考数据和主数据管理的策略

8.10.       评估参考数据和主数据管理理论

8.11.       将参考数据和主数据管理理论应用于现实场景

8.12.       主数据管理中的治理

Part9      9.    数据仓库和商务智能

9.1.  理解数据仓库和商务智能中的关键术语和定义

9.2.  讨论数据仓库和商务智能的指导原则

9.3.  了解数据仓库和商务智能的关键驱动因素

9.4.  识别数据仓库和商务智能功能中的主要组件

9.5.  分析数据仓库和商务智能的关键指标

9.6.  描述数据仓库和商务智能的关键输出

9.7.  讨论数据仓库和商务智能中的重要角色职责

9.8.  识别数据仓库和商务智能的关键工具

9.9.  应用数据仓库和商务智能管理中的策略

9.10.       将数据仓库和商务智能理论应用于现实场景

9.11.       数据仓库和商务智能中的治理

Part10    10.  文件和内容管理

10.1.       理解文件和内容管理中的关键术语和定义

10.2.       讨论文件和内容管理的指导原则

10.3.       了解文件和内容管理的关键驱动因素

10.4.       确定文件和内容管理功能中的主要组件

10.5.       分析文件和内容管理功能的关键指标

10.6.       描述文件和内容管理的关键输出

10.7.       讨论文件和内容管理的基本角色职责和责任

10.8.       确定文件和内容管理的关键工具

10.9.       应用文件和内容管理中的策略

10.10.      将文件和内容管理理论应用于现实场景

10.11.      文件和内容管理的治理

Part11    11.  元数据管理

11.1.       了解元数据管理的关键术语和定义

11.2.       讨论元数据管理的指导原则

11.3.       了解元数据管理的关键驱动因素

11.4.       确定元数据管理功能的主要组成部分

11.5.       分析元数据管理的关键指标

11.6.       描述元数据管理的关键输出

11.7.       .讨论元数据管理中的基本角色职责

11.8.       确定元数据管理的关键工具

11.9.       应用元数据管理中的策略

11.10.      将元数据管理理论应用于现实场景

11.11.      .元数据管理中的治理

Part12    12.  数据质量管理

12.1.       理解关键数据质量术语和定义

12.2.       讨论数据质量的指导原则

12.3.       了解数据质量的关键驱动因素

12.4.       确定数据质量功能的主要组成部分

12.5.       分析数据质量的关键指标

12.6.       描述数据质量功能的关键输出

12.7.       讨论数据质量职能的基本职责和责任

12.8.       确定数据质量的关键工具

12.9.       应用数据质量管理的策略

12.10.      .将数据质量理论应用于现实场景

12.11.      .数据质量管理中的治理

Part13     13.   数据伦理

13.1.       讨论数据管理的驱动因素

13.2.       讨论数据伦理准则

13.3.       了解数据伦理中的关键术语

13.4.       讨论数据伦理文化的建立

13.5.       数据伦理中的治理

（二）CDGP数据治理专家认证

培训时间/地点：

2025年5月26~27日（周一 ~ 周二）/上 海、

2025年8月16~17日（周六 ~ 周日）/上 海、

2025年10月25~26日（周六 ~ 周日）/上 海、

2025年11月22~23日（周六 ~ 周日）/上 海

收费标准：9800元/人

核心内容：

课程对象：

    寻求全面了解信息管理不同学科的从业者以及寻求信息管理专业认可和认证的从业者，包括：商业智能和数据仓库开发人员和架构师，数据建模师，开发商，数据架构师，数据分析师，企业架构师，解决方案架构师，应用架构师，信息架构师，业务分析师，数据库管理员，项目/项目经理，资讯科技顾问，数据治理经理，数据质量经理，信息质量从业者

课程目标：

课程大纲：

Part1   数据治理

1.1.  讨论数据治理的指导原则

1.2.  了解数据治理的关键驱动因素

1.3.  确定数据治理的主要组成部分

1.4.  理解关键数据管理术语和定义

1.5.  分析数据治理的关键指标

1.6.  描述数据治理的关键输出

1.7.  讨论数据治理中的基本角色职责和责任

1.8.  确定数据治理的关键工具

1.9.  应用数据治理的策略

1.10. 评估数据治理理论

1.11.  将理论应用于现实场景

Part2   数据架构

2.1.  了解数据架构管理中的关键术语和定义

2.2.  讨论数据架构管理的指导原则

2.3.  了解数据体系结构管理的关键驱动因素

2.4.  确定数据架构的主要组成部分

2.5.  分析数据架构的关键指标

2.6.  描述数据架构的关键输出

2.7.  讨论数据架构中的基本角色职责

2.8.  确定数据架构中的关键工具

2.9.  应用数据架构的策略

2.10. 评估数据架构理论

2.11. 将理论应用于现实场景

2.12. 数据架构管理的治理

Part3   数据建模和设计

3.1.  理解数据建模和设计中的关键术语和定义

3.2.  讨论数据建模和设计的指导原则

3.3.  确定数据建模和设计的主要组成部分

3.4.  分析数据建模和设计的关键指标

3.5.  描述数据建模和设计的关键输出

3.6.  讨论数据建模和设计中的基本角色职责和责任

3.7.  确定数据建模和设计中的关键工具

3.8.  数据建模和设计的应用策略

3.9.  评估数据建模和设计的理论

3.10. 将数据建模和设计理论应用于现实场景

3.11. 数据建模和设计中的治理

Part4  数据安全

4.1.  了解数据安全管理的关键术语和定义

4.2.  讨论数据安全管理的指导原则

4.3.  了解数据安全管理的关键驱动因素

4.4.  确定数据安全管理的主要组成部分

4.5.  分析数据安全管理的关键指标

4.6.  描述数据安全管理的关键输出

4.7.  讨论数据安全管理中的重要角色职责

4.8.  识别数据安全管理的关键工具

4.9.  数据安全管理中应用策略

4.10. 评估数据安全管理理论

4.11. 将数据安全理论应用于现实场景

4.12. 数据安全管理中的治理

Part5      5.    参考数据和主数据管理

5.1.  了解参考数据和主数据管理中的关键术语和定义

5.2.  .讨论参考数据和主数据管理的指导原则

5.3.  了解参考数据和主数据管理的关键驱动因素

5.4.  确定参考数据和主数据管理功能的主要组成部分

5.5.  分析参考数据和主数据管理的关键指标

5.6.  描述参考数据和主数据管理的关键输出

5.7.  讨论参考数据和主数据管理中的基本职责和责任

5.8.  确定参考数据和主数据管理的关键工具

5.9.  应用参考数据和主数据管理的策略

5.10.  评估参考数据和主数据管理理论

5.11. 将参考数据和主数据管理理论应用于现实场景

5.12. 主数据管理中的治理

Part6    数据仓库和商务智能

6.1.  理解数据仓库和商务智能中的关键术语和定义

6.2.  讨论数据仓库和商务智能的指导原则

6.3.  了解数据仓库和商务智能的关键驱动因素

6.4.  识别数据仓库和商务智能功能中的主要组件

6.5.  分析数据仓库和商务智能的关键指标

6.6.  描述数据仓库和商务智能的关键输出

6.7.  讨论数据仓库和商务智能中的重要角色职责

6.8.  识别数据仓库和商务智能的关键工具

6.9.  应用数据仓库和商务智能管理中的策略

6.10.  将数据仓库和商务智能理论应用于现实场景

6.11.   数据仓库和商务智能中的治理

Part7  元数据管理

7.1.  了解元数据管理的关键术语和定义

7.2.  讨论元数据管理的指导原则

7.3.  了解元数据管理的关键驱动因素

7.4.  确定元数据管理功能的主要组成部分

7.5.  分析元数据管理的关键指标

7.6.  描述元数据管理的关键输出

7.7.  .讨论元数据管理中的基本角色职责

7.8.  确定元数据管理的关键工具

7.9.  应用元数据管理中的策略

7.10.  将元数据管理理论应用于现实场景

7.11.   元数据管理中的治理

Part8    数据质量管理

8.1.  理解关键数据质量术语和定义

8.2.  讨论数据质量的指导原则

8.3.  了解数据质量的关键驱动因素

8.4.  确定数据质量功能的主要组成部分

8.5.  分析数据质量的关键指标

8.6.  描述数据质量功能的关键输出

8.7.  讨论数据质量职能的基本职责和责任

8.8.  确定数据质量的关键工具

8.9.  应用数据质量管理的策略

8.10.将数据质量理论应用于现实场景

8.11.数据质量管理中的治理

合格标准及证书颁发标准

1.  数据治理工程师（简称 CDGA ）认证考试满分为 100 分，60 分及格，且每部分成绩不得低于 40%，笔试合格且提交的材料通过审查者，授予数据治理工程师证书。

2.  数据治理专家（简称 CDGP ）认证考试满分为 100 分，75 分及格，且每部分成绩不得低于 40%(推广期期间，60 分及格)，笔试合格且提交的材料通过审查者，授予数据治理专家考试证书。

CDGP考试要求

1.必须先获得CDGA，才可以参加CDGP

2.报考条件

      专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者

      本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者

      硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者

      博士学位获得者

3.CDGP的题型

    单项选择题 ：10题,，每题1分

    多项选择题：15题，每题2分

    混搭体，包过论述题：60分，其中论述题共5道

（三）CDMP数据管理专业人士认证