【课程背景】
数据不仅是企业的核心资产和重要战略资源，也是重要的生产要素。数据资产已日益成为企业抢占未来发展主动权的前提和保障，而数据治理就是发掘这些数据资产的重要手段和工具。国务院国资委在颁布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中强调，要构建数据治理体系，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。要强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。管好数据、用好数据，不仅能够帮助企业洞察市场变化和趋势，降低风险，还能提高决策效率，进一步提升企业核心竞争力。
本课程系统地阐述了工业大数据治理的体系、工具、实施等诸方面，提出和分析了主要类别工业大数据治理的解决方案；通过对典型行业工业大数据治理实践的考察，深入浅出地介绍了当今主流的工业大数据技术与平台，在此基础上，结合工业大数据、区块链、移动互联、人工智能等前沿技术，在数据治理和数据共享交换等方面为企业提供相关的建议和技术指南。
【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、数字化时代大数据向服务化发展
1、虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代
2、行业现象和需求
3、未来企业的发展趋势：未来的企业必将成为数字化企业
趋势：CDO办公室成为数字化企业的标准岗位
趋势：数字化企业的数据中心向大数据服务转型
趋势：大数据平台由功能化平台向服务化平台转型
4、大数据治理是大数据平台服务化的关键
传统数据治理难以解决大数据平台的问题
大数据治理连接业务创新与大数据
二、大数据治理架构与关键技术
1、目前的大数据平台难以满足数字化时代要求
2、管理/业务/技术的大数据治理全面提升创新能力
大数据治理：重新定位数据管理部门
大数据治理：提供全面的业务创新能力
大数据治理：提供智能化自劢化的技术平台
大数据治理的十二个技术原则
3、可视化管理企业数据资产
数据信息的自动获取
从需求开始控制数据质量
4、大数据服务智能化
5、数据管理能力服务化
三、数据治理解决方案
1、数据管理范围
2、数据管理框架
3、数据治理的总体解决思路
数据资产盘点：暗数据发现和分类
让数据变得更干净，少歧义
重新组织数据
数据治理持久化
数据治理的延伸：数据管理
4、数据治理的体系架构
5、数据治理的方案价值
6、大数据技术能力框架
7、数据管理产品体系
Part1：暗数据发现和分类
Part2：数据实时采集：数据支撑平台
Part3：数据管控平台
Part4：流动数据安全：大数据脱敏
四、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
五、综合案例：以大数据为驱动的企业数字化转型
1、红领集团：业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
2、苏州工业园区：政务信息共享：“三库、三通、九枢纽”建设
3、浙江电力：数据自劣化分析平台
4、东方航空：业务数据地图加速业务创新过程
