课程简介
本课程以EDIT模型作为企业数字化模版。通过引导由业务、数据、IT人员组成的小团队进行案例设计，帮助其掌握数据应用专题的分析思路、使用数据需求模版、算法模版和项目模版，帮助其领会企业级数据应用规划的实质内容，企业级数据架构、算法架构的内容、形式和构建过程。在了解到数据架构对企业业务发展的重要性之后，自然过渡到数据治理的核心内容，即数据资产盘点、数据标准制定、数据架构和元数据、数据质量标准、数据安全和数据资产服务。课程内容环环紧扣，便于学员建立起对数据工作的整体认识，尤其是帮助业务人员认识到数据的价值和自身的角色。
本课程以国内银行数字化转型和数据资产管理实施经验为基础，权衡自顶向下的规范性数据治理和自底向上的精益数据治理的利弊，为国内金融机构提供可借鉴、能落地、易于团队合作、快速见效的数据资产工作模版。
目标收益
1、对齐企业内部人员对数据资产管理的愿景，掌握制定数据战略的方法论，明确数据资产管理工作的分工职责；
2、 为业务人员培养数据思维和数字化工作模版、提供给数据标准、数据质量标准的工作模版；
3、 为数据管理者提供数据资产梳理、数据模型构建、数据架构设计的方法和实操；
4、 为IT人员提供支持数据应用、数据管控平台的技术架构和落地实施案例；
培训对象
金融行业的业务、数据、IT部门入职3年以上至高级经理的级别的所有人员
课程大纲
| 数字化概述 |
数字化的愿景描述 数据能力构建 数字化支撑系统 数字治理保驾护航 |
| 银行数据治理 |
将数据治理纳入公司治理范畴 数据治理职责上升到董事会、监事会、高级管理层 明确数据治理的业务职责和问责机制 以数据应用和价值实现为驱动 业务管控与系统控制相结合，加强数据源头管理 数据安全和客户隐私保护 数据应急预案及演练 数据治理纳入考核评价体系 定期开展数据治理评估和检查 持续的监督管理 |
| 数据应用 |
大数据的应用价值 银行转型之数字化营销 银行转型之对公风控 银行转型之零售风控 金融行业数据应用规划 |
| 精益数据探查 |
精益数据创新简介 精益数据探索工作坊简介 精益数据探索工作坊 数据应用成果汇报 |
| 数据资产管理 |
数据资产管理基础 数据资产梳理 |
| 指标体系 |
指标体系总体概述 银行指标体系简介 方法论 ——关注领域 工作方法 |
| 数据标准 |
数据治理与数据标准 数据标准内容 数据标准落地 |
| 数据架构与元数据 |
企业架构（EA）基本理论 数据架构基本理论 元数据管理 构建企业级数据模型主要内容 |
| 数据质量 |
数据质量概述 数据质量工程方法论 持续提升企业数据质量主要内容 |
| 数据安全和数据服务 |
数据安全概述 数据安全能力成熟度模型 构建企业数据安全体系主要内容 数据服务 |
| 其他内容 |
数据管理工具 数据中台 DAMA数据管理知识体系 数据管理能力成熟度评估 |
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数字化概述 数字化的愿景描述 数据能力构建 数字化支撑系统 数字治理保驾护航 |
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银行数据治理 将数据治理纳入公司治理范畴 数据治理职责上升到董事会、监事会、高级管理层 明确数据治理的业务职责和问责机制 以数据应用和价值实现为驱动 业务管控与系统控制相结合，加强数据源头管理 数据安全和客户隐私保护 数据应急预案及演练 数据治理纳入考核评价体系 定期开展数据治理评估和检查 持续的监督管理 |
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数据应用 大数据的应用价值 银行转型之数字化营销 银行转型之对公风控 银行转型之零售风控 金融行业数据应用规划 |
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精益数据探查 精益数据创新简介 精益数据探索工作坊简介 精益数据探索工作坊 数据应用成果汇报 |
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数据资产管理 数据资产管理基础 数据资产梳理 |
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指标体系 指标体系总体概述 银行指标体系简介 方法论 ——关注领域 工作方法 |
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数据标准 数据治理与数据标准 数据标准内容 数据标准落地 |
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数据架构与元数据 企业架构（EA）基本理论 数据架构基本理论 元数据管理 构建企业级数据模型主要内容 |
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数据质量 数据质量概述 数据质量工程方法论 持续提升企业数据质量主要内容 |
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数据安全和数据服务 数据安全概述 数据安全能力成熟度模型 构建企业数据安全体系主要内容 数据服务 |
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其他内容 数据管理工具 数据中台 DAMA数据管理知识体系 数据管理能力成熟度评估 |
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