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金融數據培訓

課程大綱
一、新型數據的特點與治理需求
1. 數據治理推動數據要素市場發展
2. 數據治理助力企業數字化轉型
3. 數據治理的概念與內涵
4. 數據治理演進
5. 數(shu)據(ju)治理難點(dian)

二、對數據規范的拓展與落地實施
1. 業務術語：建立業務交流的統一語言
2. 數據標準：傳統的標準定義方法論及實施方法論、數據標準落地的困難、如何將標準應用到新型數據、非結構化數據標準實施思考
3. 案例：國家標準、行業標準與企業標準的銜接；在原有系統中實施數據標準；新建系統的數據標準
4. 討論：如何理解基礎數據與派生數據；業務指標的規范管理
5. 數據模型：傳統企業數據建模方法論、銀行業通用數據模型框架、數據建模中的現實問題。
案例：線上業務在數據模型中的實現
討論：非(fei)結構化數(shu)據的數(shu)據建模

三、數據架構：企業數據資產管理的活地圖
1. 如何整合企業業務架構和數據架構
2. 數據流與業務流的互動關系
3. 如何建立企業數據資產視圖
4. 數據架構(gou)的展現與應用

四、主數據與元數據管理：被忽視的關鍵成功要素
1. 如何權衡日益增長的數據量和越來越多的業務用戶數據體驗抱怨？
2. 數據聯系：打通數據壁壘的要素
3. 元數據管理的方法論
4. 納入主數據管理的數據內容
5. 誰應該為主數據負責
6. 如何解決(jue)數據整合(he)中的可信(xin)數據源問題

五、數據質量
1. 數據質量目標與質量儀表盤
2. 數據質量治理中的不同角色
3. 數據質量管理工程方法
4. 數據質量考核與績效管理
5. 如何理解新(xin)型數(shu)據的(de)質(zhi)量

六、數據集成與應用
1. 數據湖與數據倉庫的關系
2. 數據中臺是萬能的嗎？
3. 良好的數據應用體系：分散與集中、工具與培訓
4. 建立數據應用(yong)與數據治理的良性循(xun)環體系

七、數據治理的組織架構機制
1. 企業治理與數據治理的關系
2. 誰應該為數據治理成效負責
3. 數(shu)據、技術(shu)與業(ye)務部(bu)門的協同

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