本文主要是介绍DAMA|数据治理作为基础,推动数字化转型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
2021年,以数字经济为主体的新经济正在被多引擎加速推动,数字化转型是经济高质量发展的重要引擎,是构筑国际竞争新优势的有效路径,是构建创新驱动发展格局的有力抓手。
数据是数字化转型的基础,只有做好数据治理,充分挖掘数据价值,才能更快、更好地推进数字化转型。
什么是数据治理?
治为整治,关注数据质量,保障数据稳定性、准确性,合理控制数据的生命周期,降低成本。
理为梳理和管理,数据的基本信息、状态、关联关系等,目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去,最终用到什么地方。
数据治理就是进行数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等领域的建设和管理的全流程。本质是盘点数据资产、提升数据质量,实施数据全生命周期的管理。
数据治理的目的是什么?
数据治理的目的在于确保数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。
随着数字化转型速度加快,政府、企业的数据量得到爆炸性增长。
据相关报道,2020年,我国数据总量有望达到8000EB,占全球数据总量的21%,成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。面对如此庞大的数据,如何打通数据,消除数据孤岛,做好数据治理,挖掘数据价值,更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。
数据治理就像淘米一样,以前淘米淘的其实是米中的砂石和杂质。现在的米都很干净,淘米是为了获得更好的口感,目的与意义就完全不一样了。
在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评估模型中定义,应该从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量、数据安全等八大方面进行评估。
数据治理要了解政府、企业的需求,并按照从上而下的策略进行开展数据管理的现状调研,摸清楚数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况,从而更好地对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。
通过统一数据标准,制定合理的数据治理流程和制度,规范数据生产供应。
通过提升数据质量、控制数据安全,让数据发挥出最大的效益。
DAMA认证
为了便于国内广大数据从业者学习相关认证,DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础,结合国内实际需求,对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。
重构后认证考试分为数据治理工程师 ( CDGA )和数据治理专家 ( CDGP ),DAMA中国承担认证考试命题工作,并定期组织中文考试,对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。
证书有效期为三年,获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。
十三大知识模块
适学人群
政府及事业单位数据管理人员:
包括政府机构大数据/信息化/新型智慧城市主管部门人员、医疗/金融/教育等行业领域数据管理人员;
数据管理从业人员:
包括CIO企业首席信息官、CDO企业首席数据官、CTO企业信息技术官、组织数据管理专家、组织内各业务职能数据管理专员和数据管理团队及专兼职数据管理人员以及对信息技术和数据管理工作感兴趣的学习者;
组织数字化转型推动者及参与者:
CEO企业首席执行官、CM0企业首席营销官、CFO企业首席财务管理及企业数字化转型相关部门负责人(总经理、副总经理、总监、部门经理等)、数据服务行业从业人员。
认证收益
对于数据从业者个人而言:
· 得到持续不断的专业发展;
· 获得更高的市场信誉和认可。
对于企业而言:
· 提高员工的数据管理素质和技能;
· 提升全员的数据管理意识;
· 促进公司整体数据管理能力提升。
这篇关于DAMA|数据治理作为基础,推动数字化转型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!