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1、【直播班】：直播班正课将由艾威班主任老师另行通知上课，相关配套服务（如视频课（供提前预习）、直播回放、在线做题、资料下载等）将为您一并开通，无需重复购买！
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CDMP近期开班计划（直播班开班信息仅供参考，以老师实际通知的开班时间为准，面授班详询老师）：
常见问题
什么是CDMP？CDMP的培训背景？
本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》，全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理最佳实践经验，精心打造而成，力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识，是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力，打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程，是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理专业能力。
CDGA/CDGP与CDMP有什么不同？
CDMP，全称Certified for Data Management Professional，即数据管理专家认证，由数据管理国际协会DAMA International建立，是一项涵盖学历教育、工作经验和专业知识考试在内的综合资格认证，也是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。
为了便于国内广大数据从业者参加CDMP认证，由数据管理国际协会中国分会（DAMA中国）结合国内实际需求对CDMP认证考试的考试语言、考试形式、证书名称、证书类型等进行了适当的本地化重构，重构后认证分为：数据治理工程师（助理级，Certified Data Governance Associate, CDGA）和数据治理专家（专家级，Certified Data Governance Professional, CDGP）。
中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用（CGDP证书相当于CDMP证书），行业认可，是数据管理领域专业职业认证。CDGA为助理级认证，只有考完CDGA才能报考CDGP。CDMP可以直接考，无需先考CDGA。
* CDGA、CDGP认证考试由上海静安国际数据管理协会（DAMA中国）主导并版发证书，考试为中文认证考试。
CDMP的培训收益？
通过学习本课程，您将获得如下收益：
- 掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；
- 对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；
- 系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力，及数据管理解决方案设计、执行能力。
CDMP的培训对象？
- 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导；
- 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
- 企业数据管理专家/专家委员会专员;
- 数据管理团队及专兼职人员;
- 业务部门信息化领导/经理/专员；
- IT 部门总监/经理；
- IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。
艾威CDPM培训特色？
- 理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行；
- 专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究；
- 通过全面知识理解、专题技能掌握和安全实践增强的授课方式。
CDMP培训内容？
第一章 数据管理
掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念；掌握数据管理框架基本内容包括：战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。
1.1 简介
1.2 什么是数据？
1.3 数据与信息
1.4 数据作为组织资产
1.5 数据管理原则
1.6 数据管理面临的挑战
1.7 数据战略
1.8 数据管理框架
1.9 DAMA与DMBOK
1.10 总结
第二章 数据道德
了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。
2.1 简介
2.2 业务驱动因素
2.3 什么是数据道德
2.4 数据隐私背后的原则
2.5 数字化环境下的道德
2.6 不道德的数据处理和风险实践
2.7 建立数据道德文化
2.8 数据道德与数据治理
2.9 总结
第三章 数据治理
掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践
3.1 简介
3.2 数据治理基本活动
3.3 数据治理工具和技术
3.4 数据治理实施指南
3.5 数据治理关键指标
3.6数据治理最佳实践
3.7总结
第四章 数据架构
掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。
4.1简介
4.2数据架构基本活动
4.3数据架构工具和技术
4.4数据架构实施指南
4.5数据架构关键指标
4.6数据架构最佳实践
4.7总结
第五章 数据建模与设计
掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。
5.1 简介
5.2 数据模型基本活动
5.3 数据建模工具和技术
5.4 数据建模实施指南
5.5 数据模型关键指标
5.6 数据建模最佳实践
5.7 总结
第六章 数据存储与操作
掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。
6.1简介
6.2数据库管理基本活动
6.3数据库工具和技术
6.4数据库实施指南
6.5数据库管理关键指标
6.6数据库管理最佳实践
6.7总结
第七章 数据安全
掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。
7.1简介
7.2数据安全基本活动
7.3数据安全工具和技术
7.4数据安全实施指南
7.5数据安全关键指标
7.6数据安全管理评价
7.7数据安全最佳实践
7.8总结
第八章 数据集成与互操作性
掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。
8.1简介
8.2数据成与互操作性基本活动
8.3数据集成与互操作性工具和技术
8.4数据集成与互操作性实施指南
8.5数据集成与互操作性关键指标
8.6数据集成与互操作性最佳实践
8.7总结
第九章 文档和内容管理
掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。
9.1简介
9.2文档和内容管理基本活动
9.3内容管理工具和技术
9.4内容管理实施指南
9.5内容管理关键指标
9.6内容管理最佳实践
9.7总结
第十章 参考数据和主数据
掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。
10.1简介
10.2参考数据和主数据基本活动
10.3参考数据和主数据工具和技术
10.4参考数据和主数据实施指南
10.5参考数据和主数据关键指标
10.6参考数据和主数据最佳实践
10.7总结
第十一章 数据仓库与商务智能
掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。
11.1简介
11.2数据仓库与商务智能基本活动
11.3数据仓库与商务智能工具和技术
11.4数据仓库与商务智能实施指南
11.5数据仓库与商务智能关键指标
11.6数据仓库与商务智能最佳实践
11.7总结
第十二章 元数据管理
掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。
12.1简介
12.2元数据管理基本活动
12.3元数据管理工具和技术
12.4元数据实施指南
12.5元数据管理关键指标
12.6元数据最佳实践
12.7总结
第十三章 数据质量
掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。
13.1简介
13.2数据质量基本活动
13.3数据质量工具和技术
13.4数据质量实施指南
13.5数据质量关键指标
13.6数据质量最佳实践
13.7总结
第十四章 大数据与数据科学
掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。
14.1 简介
14.2 大数据与数据科学基本活动
14.3 大数据与数据科学工具和技术
14.4 大数据与数据科学实施指南
14.5 大数据与数据科学关键指标
14.6 大数据与数据科学最佳实践
14.7 总结
第十五章 数据管理能力成熟度
掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。
15.1 简介
15.2 数据管理能力成熟度基本活动
15.3 数据管理能力成熟度工具和技术
15.4 数据管理能力成熟度实施指南
15.5 数据管理能力成熟度关键指标
15.6 数据管理能力成熟度最佳实践
15.7 总结
第十六章 数据管理组织及角色 掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。
16.1简介
16.2数据管理组织模式
16.3数据管理成功关键要素
16.4建立数据管理组织
16.5数据管理组织与其他组织间关系
16.6数据管理组织中的角色
16.7总结
第十七章 数字化转型下组织变革管理
掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。
17.1简介
17.2数字化转型下的组织变革管理原则
17.3数字化转型下组织变革管理的八个误区
17.4数字化转型下组织变革管理的八个阶段
17.5数字化转型下组织变革的可持续发展
17.6数字化转型下组织持续获得数据管理价值
17.7数字化转型组织数据管理文化最佳实践
17.8总结
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