培训对象:数据治理工程师、CDO、财务人员、IT管理者、合规人员、需要建立数据治理体系并推动数据资产入表的管理者。
培训目标:
理解数据治理的核心概念与框架,掌握数据治理组织、制度、流程的构建方法。
学习数据质量管理、元数据管理、数据安全管理等核心领域的实践方法。
掌握数据资产入表的政策要求与操作路径(数据确权、成本归集、价值评估),推动数据资源向数据资产转化。
培训内容介绍:
数据治理概述:理解数据治理的定义、目标与价值,掌握DAMA-DMBOK数据治理框架,区分数据治理与数据管理的差异。
数据治理组织建设:设计数据治理组织架构(数据治理委员会、数据拥有者、数据管家),明确各角色职责与协作机制。
数据制度与流程:制定数据治理相关制度(数据标准管理办法、数据质量管理规定、数据安全规范),建立数据问题处理流程。
数据标准管理:建立企业数据标准体系(基础数据标准、指标数据标准),推进标准落地执行,解决数据一致性难题。
元数据管理:理解元数据的分类(技术元数据、业务元数据、管理元数据),构建元数据管理系统,实现数据血缘追踪。
数据质量管理:建立数据质量评估维度(完整性、准确性、一致性、及时性),设计数据质量检核规则,闭环处理质量问题。
主数据管理:理解主数据的概念与范围(客户、产品、供应商、组织),建立主数据管理流程,实现主数据统一管控。
数据安全管理:制定数据安全分级分类标准,实施数据访问控制、加密脱敏、审计监控,保障数据全生命周期安全。
数据资产入表政策:解读财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,理解数据资产入表的政策背景、适用范围与会计处理原则。
数据确权与合规:梳理数据资产的权利归属(数据来源合法性、数据处理授权),确保入表数据资产的合规性。
数据成本归集:建立数据成本核算机制(数据采集成本、存储成本、加工成本、管理成本),为数据资产入表提供成本依据。
数据价值评估:探索数据资产价值评估方法(成本法、收益法、市场法),推动数据资产的价值量化与资本运作。