01
数据治理概述
什么是数据治理、为什么需要数据治理、数据治理与数据管理的区别、核心目标与原则。
基础认知
02
数据治理成熟度模型
DCMM模型、DAMA-DMBOK框架、成熟度评估方法、选择适合企业的成熟度模型。
评估框架
03
数据治理组织架构
数据治理委员会、数据拥有者、数据管家、数据治理办公室(DGO)职责与分工。
组织角色
04
数据战略与规划
制定数据战略的步骤、数据战略与业务战略对齐、数据治理路线图规划。
战略路线图
05
数据标准管理
数据标准分类（基础、指标、技术）、标准制定流程、落地与监控。
标准规范
06
元数据管理
元数据定义与分类（业务、技术、操作）、元数据采集、血缘分析。
元数据血缘
07
主数据管理
主数据概念与范围、识别方法、管理平台建设、质量保障。
主数据治理
08
数据质量管理
质量维度（完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性）、评估方法、改进闭环。
质量评估
09
数据安全管理
数据分类分级、加密与脱敏、访问控制、安全审计与合规。
安全合规
10
数据生命周期管理
数据产生、存储、使用、归档、销毁全流程管理策略。
生命周期策略
11
数据架构设计
数据仓库分层（ODS、DWD、DWS、ADS）、数据湖与数据中台概念。
架构分层
12
数据模型设计
概念模型、逻辑模型、物理模型设计方法，ER图与维度建模。
建模设计
13
数据集成与ETL
数据抽取策略、清洗转换、加载方式、实时与批量集成。
ETL集成
14
数据开发规范
SQL开发规范、命名规范、代码评审、版本控制策略。
开发规范
15
数据服务与API
数据服务化设计、API网关、数据订阅分发、服务等级协议(SLA)。
API服务
16
数据产品化
数据产品定义、设计原则、运营与迭代。
产品运营
17
数据指标体系建设
指标分类（原子、派生、复合）、指标体系设计、指标字典管理。
指标体系
18
数据可视化与BI
报表设计原则、BI工具选型、数据大屏、自助分析平台建设。
可视化BI
19
数据治理工具选型
开源工具（Atlas、DataHub、Amundsen）与商业工具对比。
工具选型
20
数据治理平台搭建
平台架构设计、功能模块规划、技术选型与实施路径。
平台实施
21
数据治理流程自动化
自动化元数据采集、质量稽核、数据血缘解析。
自动化流程
22
数据合规与法规
GDPR、个人信息保护法、数据安全法核心要求与落地实践。
合规法规
23
数据伦理与隐私
数据伦理原则、隐私保护技术（差分隐私、联邦学习）、伦理审查机制。
伦理隐私
24
数据治理与AI
AI模型数据治理需求、训练数据质量管理、模型可解释性与公平性。
AI模型
25
数据治理项目实战
项目启动、现状调研、方案设计、实施落地、持续运营全流程。
实战项目
26
数据治理效果评估
KPI设计、ROI计算、治理成效量化方法、持续改进机制。
评估KPI
27
数据文化培养
数据素养提升、数据驱动决策文化、数据治理培训与宣贯。
文化素养
28
云原生数据治理
云上数据治理挑战、多云数据管理、云原生治理工具链。
云原生多云
29
数据治理前沿趋势
Data Fabric、Data Mesh、主动元数据、数据治理4.0。
前沿趋势
30
数据治理案例复盘
金融、制造、零售行业数据治理典型案例分析与经验总结。
案例复盘