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構建高價值數據矩陣:基于深度數據治理的企業數據資產優化和數據體系建設

構建高價值數據矩陣:基于深度數據治理的企業數據資產優化和數據體系建設

課程編號:43894

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:322

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:黃辰

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業高層管理者:董事長、總裁、總經理、分管副總等 戰略高層、戰略規劃、頂層設計負責人(CEO、CTO、CIO、CMO等) 各個條線的業務負責人和技術專家 產品開發與創新人員、服務方案制定者 市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等 創新業務的負責人,創新創業導師及實踐者

【培訓收益】
可以有效指導大型企業全方位開展高質量的數據治理 對數據治理的數據關聯、分析處理模式以及和結構化存儲等核心內容,展開全面、系統地闡述,見解獨到,對數字化工作者具有重要的啟示意義 數據治理在戰略層面的頂層設計,以及數據治理在執行層面的實施方法 既是企業數據治理的綱領性指南,也是數據治理的實操指導 深度解析業界主流的數據治理理論框架,包含多年的數據項目實戰經驗總結 詳細闡述了數據治理的理論、方法、技術和工具,為企業打好數智商業創新的數據基礎提供啟示和幫助 由表及里地分析了系統性提升企業數據管理能力的方法,具有很強的實用性

 第一階段 數據治理的核心概念、框架及應用思路

一、數字時代對于大型企業的數據治理要求
1、數字治理的行業現狀和需求
2、未來企業的發展趨勢:數字治理成為數字化企業的標配
3、數據治理是大數據平臺服務化的關鍵
 傳統數據治理難以解決大數據平臺的問題
 大數據治理連接業務創新與大數據

二、數據治理的結構化存儲和數據關聯
1、結構化存儲概念
 文件系統
 從文件系統到結構化存儲
 存儲對象和流對象
2、復合文檔——結構化存儲的實現
 LockBytes對象
 創建基于內存的復合文檔
 創建基于文件的復合文檔
 復合文檔的CLSID
 永久對象
3、數據關聯與關聯數據
 數據治理的主數據管理
 元數據與關聯數據
 元數據轉換為關聯數據的平臺、挑戰和方法
案例:
復合文檔

三、數據治理的分析處理核心框架
1、數據治理的分析處理范圍
2、數據治理的分析處理框架
3、數據治理的總體解決思路
 數據資產盤點:暗數據發現和分類
 讓數據變得更干凈,少歧義
 重新組織數據
 數據治理持久化
 數據治理的延伸:數據管理
4、數據治理的體系架構
5、數據治理的方案價值
6、大數據的技術能力框架
7、數據管理產品體系
 Part1:暗數據發現和分類
 Part2:數據實時采集:數據支撐平臺
 Part3:數據管控平臺
 Part4:流動數據安全:大數據脫敏

四、行業大數據的深度治理平臺及解決方案
1、大數據治理體系與數據治理體系的聯系與區別
 大數據時代下的數據治理壓力
 大數據時代的數據治理(典型案例)
2、企業的大數據服務轉型
 數字化企業的數據中心轉型
 大數據治理與創新能力提升(管理/業務/技術)
3、新一代的大數據治理框架
 大數據治理框架
 大數據治理要點(技術原則)
4、大數據中心建設方案
 新一代大數據中心
 大數據基礎平臺
 大數據治理平臺
 大數據智能分析平臺
 大數據可視化平臺

第二階段 基于深度數據治理的企業數據資產優化和數據價值挖掘

一、數字化改革及大數據治理優化
1、數字化改革對于大數據治理的需求
 消費市場的重新定義
 供給側數字化改革的要點以及要避免的誤區
 供給側改革的數據化助力
2、大數據生態圈
 大數據生態圈的能力建設
 大數據生態圈的規劃
3、大數據治理的管理體系
 大數據治理的組織架構
 數據管理專員制度
 大數據治理的管理組織(管理團隊的角色分工)
4、大數據的全生命周期治理及相關核心概念
 大數據全生命周期管理
 大數據全生命周期中的四種角色
5、大數據治理優化的數據質量
 林林總總的數據質量問題和示例
 數據質量需求的定義與首要管理工作
 全生命周期的數據管控體系與數據質量保障

二、數據資產治理優化實踐
1、數據治理的行業需求及治理規范
 數據治理的國家規范
 行業數據治理的行業規范
2、數據資產管理
3、數據資產優化的主要內容
 項目建設的主體框架
 需要解決的主要問題
 數據治理的合規性
4、數據治理成效的保障方式
 數據治理工作的長效與速贏
 數據管控體系的落地
 制度管理要求的執行
5、關于大數據治理的非技術話題
 數據治理優化項目的扎實推動
 數據治理優化的心得

三、綜合案例:以大數據治理為驅動的企業數字化轉型
1、紅領集團:業務創新實現由客戶需求直接驅動工廠的運作模式
2、蘇州工業園區:政務信息共享:“三庫、三通、九樞紐”建設
3、浙江電力:數據自劣化分析平臺
4、東方航空:業務數據地圖加速業務創新過程

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