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DAMA数据管理知识体系(第4章 数据架构)

课本内容 4.1 引言 概要 数据架构考虑方面 数据架构成果,包括不同层级的模型、定义、数据流,这些通常被称为数据架构的构件数据架构活动,用于形成、部署和实现数据架构的目标数据架构行为,包括影响企业数据架构的不同角色之间的协作、思维方式和技能最为详细的数据架构设计文件是正式的企业数据模型,包含数据名称、数据属性和元数据定义、概念和逻辑实体、关系以及业务规则。物理数据模型也属于数据架构文件,但物理数

DAMA数据管理知识体系(第3章 数据治理)

课本内容 3.1 引言 数据治理(Data Governance,DG)的定义是在管理数据资产过程中行使权力和管控,包括计划、监控和实施。数据治理项目的范围和焦点 战略 定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行制度 设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。标准和质量 设置和强化数据质量、数据架构标准监督 在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施(通常称为管理

DAMA CDGP 论述题真题解析一:数据安全篇

真题一 一、问题简述(考点:数据安全) 企业应该具备什么样的数据安全能力哪些个人隐私数据需要脱最处理数据脱敏的常用方法 二、问题解析 信息安全、网络安全、数据安全、和系统安全等个人信息、敏感信息、法律规定的信息等主要考察九种脱敏方法 三、Answer 3.1 数据安全能力包括: 信息安全,包括:脆弱性、威胁、风险、风险等级、数据安全组织、安全流程、数据完善性、加密、混淆/脱敏网络

数字化从业人员必考证书:DAMA、TOGAF、CPDA、PowerBI、ITIL

随着数字化浪潮的推进,企业和组织对于数字化人才的需求日益增加。在这样的背景下,数字化从业人员需要不断提升自己的专业技能和知识水平,以适应快速变化的市场需求。其中,获得一些权威的证书是证明自身能力、提升职业竞争力的重要途径。 本文将重点介绍四个在数字化领域具有广泛影响力的证书:DAMA、TOGAF、CPDA、PowerBI和ITIL。 DAMA数据治理认证 DAMA认证简介 DAMA国际是是

DAMA 数据管理知识体系指南:第七章 数据安全

第七章在 CDGA|CDGP 考试中的分值占比较高,主要考核知识概念的熟练程度,主要考点包括:数据安全定义、目标与原则、驱动因素、安全过程 4A+E、安全手段(加密类型、脱敏类型与方法等)、PIC 数据类型、安全法律法规、活动、度量指标等。 以下为基于 DMBOK 梳理的核心常考知识点: 数据安全需求来自:利益相关方。政府法规。特定业务关注点。合法访问需求。合同义务。 业务驱动因素:

DAMA学习笔记(一)-数据管理

1.引言   数据管理(Data Management) 是为了 交付、 控制、 保护 并 提升 数据和信息资产的 价值 , 在其整个生命周期中制订 计划、 制度、 规程和实践 活动, 并 执行 和 监督 的过程。   数据管理专业人员(Data Management Professional) 是指 从事数据管理各方面的工作(从数据全生命周期的技术管理工作, 到确保数据的合理利用及发

DAMA数据管理知识体系必背18张框图

近期对数据管理知识体系中比较重要的框图进行了梳理总结,总共有18张框图,供大家参考。主要涉及数据管理、数据治理阶段模式、数据安全需求、主数据管理关键步骤,主数据架构、DW架构、数据科学的7个阶段、数据仓库建设活动、信息收敛三角、大数据分析架构图、数据管理成熟度等级和组织运营模式。通过这些框图的熟悉理解、分析与应用,了解到数据管理工作涉及的方方面面,需要组织各方从整体角度持续迭代的开展

DAMA-DMBOK2重点知识整理CDGA/CDGP——第17章 数据管理和组织变革管理

目录 一、分值分布 二、重点知识梳理 1、引言 2、变革法则 3、并非管理变革:而是管理转型过程 4、科特的变革管理八大误区 5、科特的重大变革八步法 6、变革的秘诀 7、创新扩散和持续变革 8、持续变革 9、数据管理价值的沟通 一、分值分布         CDGA:2分(2单选)         CDGP:0分 二、重点知识梳理 1、引言 成功的数据管

DAMA数据治理认证 CDGA 知识点总结:1.数据管理(4分)

DAMA数据治理 CDGA 学习笔记-1.数据管理(4分) 其它文档: DAMA数据治理认证 CDGA 学习笔记:0.CDGA、CDGP介绍 DAMA数据治理认证 CDGA 学习笔记:01.数据管理(4分) 第一章、数据管理 目录 DAMA数据治理 CDGA 学习笔记-1.数据管理(4分) 第一章、数据管理 1. 引言数据管理数据管理专业人员组织管理数据的目标 2.基本概念

DAMA|数据治理作为基础,推动数字化转型

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、