培训目标

· 认知跃升：从“平台工具开发”思维转向“数据治理顶层设计咨询”思维。

· 能力补强：掌握数据治理体系框架、标准体系、质量体系、安全体系等核心知识。

· AI赋能：深入学习AI技术在数据治理全流程中的应用方法与工具，提升治理效率。

· 实战落地：通过制造业典型案例与实操演练，掌握领域治理咨询与实施方法。 

课程大纲

一：数据治理顶层设计与体系构建

模块一、数据治理战略与顶层设计

· 数据治理的定义、重要性及发展趋势

· 数据治理“五域模型”：管控域、过程域、治理域、技术域、价值域

· 数据治理与数据中台的关系辨析

· 制造业数据治理的特殊挑战（结构化/非结构化/实时数据并存）

模块二、数据治理组织与制度建设

· 数据治理委员会、数据责任人、数据管理员等角色职责设计

· “数据责任人制度”落地难点与策略（结合华为实践案例分析）

· 数据治理制度流程、考核机制设计

· 实战演练：设计某制造企业的数据治理组织架构与职责分工

二：数据治理核心体系与标准建设

模块三、数据标准体系与数据架构

· 数据标准体系建设方法（数据元、代码集、指标标准）

· 信息架构管理：数据模型设计、主数据管理、元数据管理

· 数据入湖与数据开放的标准规范

· 案例：制造业主数据管理（物料、供应商、客户等）

模块四、数据质量体系与数据安全体系

· 数据质量六性：完整性、及时性、准确性、有效性、一致性、唯一性

· 数据质量评估、监控、改进方法（如“数据质量十步法”）

· 数据安全与隐私保护体系建设

· 实战演练：对某制造企业生产数据做质量评估并制定改进方案

三：AI赋能数据治理——方法与工具

模块五、AI+数据治理概览与趋势

· AI赋能数据治理的三大方向：智能监测、智能清洗、智能推荐

· AI大模型在数据治理中的应用场景（如智能生成治理建议、自动纠错）

· 案例：某企业“信用+AI”数据治理模式（智能监测+自动整改+自主学习）

· 案例：某企业“智能治数”应用（治理耗时从1.9天缩短至2小时）

模块六、AI工具在数据治理全流程中的应用

· 数据集成：AI辅助数据源发现与自动映射

· 数据清洗：基于AI的异常值检测、缺失值填充、重复数据识别

· 数据质量：AI驱动的质量规则自动生成与动态调整

· 数据安全：AI辅助数据分类分级、敏感数据自动脱敏

· 实战演练：使用AI工具（如智能体、大模型API）对制造业生产数据进行质量检测与治理建议生成

四：行业实践与咨询能力提升

模块七、制造业数据治理最佳实践

· 制造业数据治理典型场景：供应链数据、生产设备数据、质量检测数据等

· 案例：DAMA在制造业的数据治理实践

· 数据中台在制造业的落地经验（从“数据归集”到“数据应用”的闭环）

模块八、咨询能力培养与项目实战

· 数据治理咨询方法论：从现状评估、目标设定到策略制定

· 如何撰写数据治理咨询报告（架构设计、实施路线图）

· 综合实战：模拟某大型制造企业数据治理咨询项目，完成从调研到方案设计全流程

· 培训总结与Q&A

培训预期

· 学员能够独立设计企业级数据治理体系框架

· 掌握AI赋能数据治理的核心方法与工具

· 具备面向制造业客户开展数据治理咨询与实施的能力

· 能够撰写高质量的数据治理咨询方案与报告

 

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