DAMA中国CDGA认证培训2025

1.数据管理：掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念；掌握数据管理框架基本内容包括：战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。

1.1 简介

1.2 什么是数据？

1.3 数据与信息

1.4 数据作为组织资产

1.5 数据管理原则

1.6 数据管理面临的挑战

1.7 数据战略

1.8 数据管理框架

1.9 DAMA与DMBOK

1.10 总结

2.数据治理：掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践。 

2.1 简介

2.2 数据治理基本活动

2.3 数据治理工具和技术

2.4 数据治理实施指南

2.5 数据治理关键指标

2.6 数据治理最佳实践

2.7 总结

3 数据架构：掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。

3.1 简介

3.2 数据架构基本活动

3.3 数据架构工具和技术

3.4 数据架构实施指南

3.5 数据架构关键指标

3.6 数据架构最佳实践

3.7 总结

4.数据建模与设计：掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。 

4.1 简介

4.2 数据模型基本活动

4.3 数据建模工具和技术

4.4 数据建模实施指南

4.5 数据模型关键指标

4.6 数据建模最佳实践

4.7 总结

5.数据存储与操作：掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。

5.1 简介

5.2 数据库管理基本活动

5.3 数据库工具和技术

5.4 数据库实施指南

5.5 数据库管理关键指标

5.6 数据库管理最佳实践

5.7 总结

6.数据安全：掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。 

6.1 简介

6.2 数据安全基本活动

6.3 数据安全工具和技术

6.4 数据安全实施指南

6.5 数据安全关键指标

6.6 数据安全管理评价

6.7 数据安全最佳实践

6.8 总结

7.数据集成与互操作性：掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。 

7.1 简介

7.2 数据集成与互操作性基本活动

7.3 数据集成与互操作性工具和技术

7.4 数据集成与互操作性实施指南

7.5 数据集成与互操作性关键指标

7.6 数据集成与互操作性最佳实践

7.7 总结

8.文档和内容管理：掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。

8.1 简介

8.2 文档和内容管理基本活动

8.3 内容管理工具和技术

8.4 内容管理实施指南

8.5 内容管理关键指标

8.6 内容管理最佳实践

8.7 总结

9.参考数据和主数据：掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。

9.1 简介

9.2 参考数据和主数据基本活动

9.3 参考数据和主数据工具和技术

9.4 参考数据和主数据实施指南

9.5 参考数据和主数据关键指标

9.6 参考数据和主数据最佳实践

9.7 总结

10.数据仓库与商务智能：掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。 

10.1 简介

10.2 数据仓库与商务智能基本活动

10.3 数据仓库与商务智能工具和技术

10.4 数据仓库与商务智能实施指南

10.5 数据仓库与商务智能关键指标

10.6 数据仓库与商务智能最佳实践

10.7 总结

11.元数据管理：掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。 

11.1 简介

11.2 元数据管理基本活动

11.3 元数据管理工具和技术

11.4 元数据实施指南

11.5 元数据管理关键指标

11.6 元数据最佳实践

11.7 总结

12.数据质量管理：掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。

12.1 简介

12.2 数据质量基本活动

12.3 数据质量工具和技术

12.4 数据质量实施指南

12.5 数据质量关键指标

12.6 数据质量最佳实践

12.7 总结

13.大数据与数据科学：掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。

13.1 简介

13.2 大数据与数据科学基本活动

13.3 大数据与数据科学工具和技术

13.4 大数据与数据科学实施指南

13.5 大数据与数据科学关键指标

13.6 大数据与数据科学最佳实践

13.7 总结

14.数据管理成熟度评估：掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。 

14.1 简介

142 数据管理能力成熟度基本活动

14.3 数据管理能力成熟度工具和技

14.4 数据管理能力成熟度实施指南

14.5 数据管理能力成熟度关键指标

14.6 数据管理能力成熟度最佳实践

14.7 总结

15.数据处理伦理：了解数据伦理、数据隐私背后的原则、数字化环境下的伦理、不伦理的数据处理和风险实践、建立数据伦理文化、数据伦理与数据治理。 

15.1 简介

15.2 业务驱动因素

15.3 什么是数据伦理

15.4 数据隐私背后的原则

15.5 数字化环境下的伦理

15.6 不伦理的数据处理和风险实践

15.7 建立数据伦理文化

15.8 数据伦理与数据治理

15.9 总结

16.数据管理组织与角色期望：掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。 

16.1 简介

16.2 数据管理组织模式

16.3 数据管理成功关键要素

16.4 建立数据管理组织

16.5 数据管理组织与其他组织间关系

16.6 数据管理组织中的角色

16.7 总结

17.数据管理与组织变革管理：掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。 

17.1 简介

17.2 数字化转型下的组织变革管理原则

17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区

17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段

17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展

17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值

17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践

17.8 总结

注：DAMA中国CDGA认证考试重点知识：https://www.cdge.info/view-virtual/21.html