培训对象： 面向企业数据管理团队、数据治理专员、IT部门技术人员及业务部门信息化人员。也适合需要系统掌握DCMM国家标准、提升数据治理实践能力的专业人员。
培训目标： 全面掌握《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）国家标准的知识体系，理解数据治理的核心领域与实施路径。具备数据战略规划、数据标准建设、数据质量管控、数据安全管理等关键能力，能够参与企业数据治理体系的建设与优化。
培训内容介绍：
数据管理基础与理论体系：学习数据管理工作的内外驱动力，掌握数据管理主要理论体系、目标与原则，理解数据治理在实际工作场景中的实施路径。
DCMM国家标准深度解读：系统介绍《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准，学习DCMM各域之间的协同关系，掌握数据管理成熟度评估的方法论。
数据战略域：学习数据战略的规划、实施与评估基本概念，掌握战略目标设定、实施路径设计及自评估工作重点。
数据治理组织与机制：讲解数据治理组织的运转机制，学习识别利益相关者的方法，掌握治理流程执行、跟踪与异常处理，建立数据治理沟通路径与协商机制。
数据标准管理：学习业务术语在工作场景中的应用与推广，掌握参考数据和主数据在项目级场景中的应用规范，了解数据元与指标数据的标准化管理。
数据质量管理：掌握数据质量需求的整理过程，学习数据质量评价维度的实施方法，编写数据质量检查脚本并调度执行。
数据架构管理：学习数据模型的概念与设计规范，掌握数据字典的设计过程，了解数据分布梳理、数据集成与共享的管理规定。
数据应用与开放共享：掌握报表类数据分析应用与数据开放共享接口的开发过程与规范，了解数据服务化的实现路径。
数据安全管理：学习数据安全的相关标准与策略配置，掌握元数据系统与数据资产目录系统中的安全分类分级，了解数据安全工具的使用与安全审计内容。
数据生存周期管理：掌握数据需求的管理过程，学习数据开发、运维与退役的工作流程，建立全生命周期的数据管理思维。
数据盘点实践：学习数据盘点执行的工作过程与方法，包括定义盘点范围、收集系统资料、有效表识别规则及常见问题解决方案。
综合实训与应用：通过数据标准制定、数据质量评价指标建立、职能体系设计等综合实训，演练数据治理在企业中的落地实践。
