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每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。 |
上间和地点 |
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日 |
实验设备 |
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听; 2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。 3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 适用对象:IT经理/主管、系统架构师、数据工程师、DBA、BI工程师、数据相关从业者。
学习收获:学习数据治理的理论基础,掌握与数据相关的关键概念。包括:数据治理、数据模型、数据标准、元数据、数据质量、数据生命周期管理、数据存储和交换、数据服务、数据安全、主数据、数据仓库和商业智能。 基于数据治理的理论基础,结合企业的典型需求介绍数据治理的落地实施案例,例如建立主数据标准、建立主数据中心、实现数据集成、建立元数据平台、实现数据质量管理、实现数据共享和分发、建立数据仓库、实现商业智能等。
课程提纲:
1 数据治理概述
1.1 数据、信息、知识与智慧
1.2 数据对企业的作用
1.3 数据管理存在的问题
1.4 数据治理的目标与价值
1.5 数据治理体系概览
2 数据治理保障机制
2.1 企业发展战略
2.2 数据治理组织
2.3 数据治理制度章程
2.4 数据治理流程
2.5 数据治理支撑系统
2.6 数据治理成熟度模型
3 数据模型
3.1 数据模型体系
3.2 数据建模方法、原则及意义
3.3 数据模型建模要求
3.4 数据模型设计案例
3.5 数据模型主题
4 数据标准
4.1 数据标准的定义与分类
4.2 数据标准建设原则、方法、内容
5 元数据管理
5.1 元数据管理概述
5.2 元数据管理体系
5.3 主要元数据对象管理
6 数据质量管理
6.1 数据质量问题及影响
6.2 数据质量管理体系
6.3 数据质量管理案例
7 数据生命周期管理
7.1 数据生命周期管理及意义
7.2 数据生命周期管理体系
8 数据存储和交换
8.1 数据存储管理方法
8.2 数据分布原则
8.3 制定数据交换标准
8.4 数据交换体系及系统
9 数据安全
9.1 数据安全概念
9.2 数据安全重要性
9.3 数据存储安全
9.4 数据传输安全
9.5 数据使用安全
10 数据服务
10.1 大数据服务体系
10.2 数据资产视图
10.3 大数据应用案例
11 主数据管理
11.1 主数据概念
11.2 主数据管理方法
11.3 主数据管理系统
11.4 主数据管理案例
12 数据仓库与商业智能
12.1 数据仓库概念
12.2 数据仓库建设方法
12.3 商业智能架构
12.4 商业智能实施案例
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