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数据管理素养 ——基于DAMA框架的数据管理基础
第2任务: 数据管理的基本概念
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任务列表
第1任务: 前言:什么是数据(管理)素养
第2任务: 数据管理的基本概念
第3任务: DAMA数据管理框架介绍
第4任务: 数据管理原则与挑战
第5任务: DMBOK金字塔(Aiken)介绍
第6任务: 数据治理相关基本概念
第7任务: 数据治理项目涉及的范畴
第8任务: 数据治理组织:人是数据管理过程中的决定因素
第9任务: 可持续的数据治理、数据治理的原则
第10任务: 辨析:数据治理与数据管理
第11任务: 架构的相关基本概念
第12任务: 企业数据架构
第13任务: 辨析:狭义的数据架构和广义的数据架构
第14任务: 数据标准
第15任务: 辨析:储存模型vs.分析模型;数据建模vs.数据模型
第16任务: 数据建模的重要性、目标和意义
第17任务: 可建模的数据类型
第18任务: 数据模型的例子,建模方法和建模过程
第19任务: 行业数据模型实例
第20任务: 讨论:是否有一劳永逸的数据模型?
第21任务: DII的定义、业务驱动因素、管理目标和原则
第22任务: DII的相关基本概念术语
第23任务: DII的实践
第24任务: 数据集成应用场景——主数据与参考数据
第25任务: 数据集成应用场景——数据仓库
第26任务: 什么是元数据
第27任务: 元数据管理的目标及原则
第28任务: 元数据管理的指导原则
第29任务: 元数据的分类、来源和架构(含案例)
第30任务: 数据质量管理的重要性
第31任务: 数据质量管理的目标及原则
第32任务: 基本概念:关键数据、数据质量改进生命周期
第33任务: 如何对数据质量问题进行跟踪
第34任务: 数据质量管理的方法
第35任务: 数据能力成熟度模型(DCMM)介绍
第36任务: 数据要素
第37任务: DAMA-CDMP简介