培训对象： 面向企业CIO、CDO等信息化高层领导，数据管理或数据服务团队负责人，以及数据管理专家/专家委员会专员。也适合需要全面提升数据管理综合能力、推动企业数据战略落地的核心人员。
培训目标： 系统掌握数据管理知识体系的专业基础理论，涵盖数据治理、数据架构、数据建模、数据安全、元数据管理等核心领域。具备设计数据管理解决方案、推动数据治理体系建设、提升组织数据素养的综合能力。
培训内容介绍：
数据管理总论与数据伦理：学习数据管理的全面知识体系，掌握数据伦理的基本原则，理解人工智能时代的数据道德与法律问题。
数据治理深度实践：深入讲解数据治理组织的运转机制，学习治理政策、方法、规范的宣贯，掌握与利益相关方的数据治理沟通路径与协商机制。
数据架构与顶层设计：学习企业架构的核心概念与主流架构框架（TOGAF、DODAF），掌握ArchiMate架构描述语言，理解数据治理顶层架构设计方法。
数据建模与设计规范：掌握数据模型的概念与设计规范，学习关系数据库的设计流程，了解图谱数据库与知识图谱的应用。
数据存储与操作：学习数据库管理系统原理，掌握数据库系统的结构、数据模型及关系数据库设计流程，了解Hive数据仓库的安装、配置与操作。
数据集成与互操作：学习数据集成模式与方法（ETL、数据虚拟化），掌握数据交换平台的应用，了解API与数据交换的实践。
参考数据和主数据管理：掌握参考数据与主数据在项目级场景中的应用规范，学习主数据管理的组织、流程与工具。
元数据管理：学习元数据概述与管理方法，掌握元数据采集过程，了解元数据系统在数据资产目录中的应用。
数据质量体系：掌握数据质量的评价维度与检查脚本编写，学习数据质量管理与提升的工作过程，建立企业数据质量评价指标体系。
大数据与数据科学：学习大数据架构的分类与特点，掌握Hadoop架构、Spark生态体系，了解数据科学与机器学习在数据管理中的应用。
数据管理成熟度评估：学习数据管理成熟度评估模型，掌握评估方法与实施路径，推动企业数据管理能力的持续提升。
数据管理组织与变革：学习数据管理组织和角色的设计，掌握组织变革的管理方法，建立数据驱动的企业文化。
