【课程背景】
数据是数字经济和第四次工业革命的新生产要素。随着信息化技术的演进，网络技术的进步和应用的普及，产生了海量的数据。这些海量数据的生成为智能化技术的发展奠定了基础，也是经济、社会发展的新的契机，同时也带来了新的挑战，比如如何利用与开发数据？如何保护个人隐私？数据的所有权与数据共享的平衡点到底在哪里？数据作为资产如何确权？在数字化工业中，如果说数据是原油，那么数据治理则是输油管、炼油厂、储油库。数据治理是一个难题也是一个迫切需要解决的问题。
本课程对工业数据治理的对象、主题、框架和方式等进行分析，从国内、国际标准、工具、最佳实践等多方面进行阐述，详细介绍工业数据治理的方式、方法及数据治理策略，通过典型的实际案例，分析验证工业数据治理体系，有利于指导基于工业大数据的数据治理实际工作，有效提高工业企业的数据治理水平，促进工业互联网和智能制造产业的发展。
【课程收益】
可以有效指导工业企业全方位开展高质量的数据治理
对工业数据治理的理念、路径、方法的全面系统阐述，见解独到，对数字化工作者具有重要的启示意义
数据治理在战略层面的顶层设计，以及数据治理在执行层面的实施方法
既是企业数据治理的纲领性指南，也是数据治理的实操指导
深度解析业界主流的数据治理理论框架，包含多年的数据项目实战经验总结
详细阐述了数据治理的理论、方法、技术和工具，为企业打好数智商业创新的数据基础提供启示和帮助
由表及里地分析了系统性提升企业数据管理能力的方法，具有很强的实用性
【课程特色】
从道、法、术、器4个维度全面展开，视野宽广、立足前沿、内容翔实、深入浅出
视野开阔、高屋建瓴、洞察未来
管理咨询背景深厚，视角客观扎实，避免空谈，实操性强
既符合“模块化管理”趋势，又强调灵活性
既有顶层设计思路，帮助企业规划数字化转型的蓝图，又有清晰的实施路线图和实用的工具，让企业转型有路径可循、有方法可用
为在数字化时代构建利益共同体、事业共同体和命运共同体开辟了全新的思路
丰富的一线管理经验，多年对于大量企业组织的研究，将复杂的话题变得简单、有逻辑且可行
【课程对象】
企业高层管理者：董事长、总裁、总经理、分管副总等
战略高层、战略规划、顶层设计负责人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
各个条线的业务负责人和技术专家
产品开发与创新人员、服务方案制定者
市场营销策划、客户经理、产品经理等
创新业务的负责人，创新创业导师及实践者
【课程时间】6-12小时
【课程大纲】
一、数据治理的行业需求及核心框架
1、行业现象和数据治理需求
数据的困惑
大型企业的数据发展现状和趋势
行业的数据治理需求
2、数据治理再认识
数据治理和数据管理的区别（数据治理概念和范畴）
数据治理的背景（不良数据治理导致的损失）
数据治理的价值与基本法则
3、数据治理体系结构
数据治理体系结构
数据治理的整体流程
4、数据治理案例分析
数据治理应用案例常见的问题（数据统计分析）
系统级数据治理（国企电信运营商）
企业级数据治理（国企能源企业）
物流运输相关数据治理案例
市场监管相关数据治理案例
5、数据治理的产品体系
数据治理产品与数据服务的关系
数据治理产品价值
数据治理产品体系
6、数据治理的意义
数据治理人员的发展进阶路线
为什么要学数据治理？（学员层面）
为什么要做数据治理？（企业层面）
二、行业大数据的深度治理平台及解决方案
1、大数据治理体系与数据治理体系的联系与区别
大数据时代下的数据治理压力
大数据时代的数据治理（典型案例）
2、企业的大数据服务转型
数字化企业的数据中心转型
大数据治理与创新能力提升（管理/业务/技术）
3、大数据治理框架
大数据治理框架
大数据治理要点（技术原则）
4、数据架构及相关核心概念
主数据和参考数据管理
元数据管理
5、大数据中心建设方案
新一代大数据中心
大数据基础平台
大数据治理平台
大数据智能分析平台
大数据可视化平台
三、数字化改革及大数据治理优化
1、数字化改革
消费市场的重新定义（供给侧改革）
供给侧数字化改革的要点以及要避免的误区
供给侧改革的数据化助力
2、工业大数据生态圈
大数据生态圈的能力建设
大数据生态圈的规划
3、大数据治理的管理体系
大数据治理的组织架构
数据管理专员制度
大数据治理的管理组织（管理团队的角色分工）
4、大数据的全生命周期治理及相关核心概念
大数据全生命周期管理
大数据全生命周期中的四种角色
5、大数据治理优化的数据质量
林林总总的数据质量问题和示例
数据质量需求的定义与首要管理工作
全生命周期的数据管控体系与数据质量保障
四、数据资产治理实践
1、行业数据治理的行业需求及治理规范
数据治理的国家规范
行业数据治理的行业规范
2、行业数据治理的主要内容
项目建设的主体框架
需要解决的主要问题
数据治理的合规性
3、行业数据治理的实施
对数据治理和规划的要求
开展数据治理工作的重要步骤
快速启动数据治理
4、数据资产管理
5、数据治理的主数据管理
主数据管理的范畴
主数据管理的实施
6、数据治理成效的保障方式
数据治理工作的长效与速赢
数据管控体系的落地
制度管理要求的执行
7、关于大数据治理的非技术话题
数据治理优化项目的扎实推动
数据治理优化的心得
