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数据管理素养 ——基于DAMA框架的数据管理基础
第33任务： 如何对数据质量问题进行跟踪
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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
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