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CDGA/CDGP

DAMA中国以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认证（简称CDGA）、数据治理专家认证（简称CDGP）两种，考试试卷为中文。

本课程可提供内训定制服务

什么是企业内训？

根据企业需求，提供个性化定制课程方案，并高度匹配课程讲师，按照企业的时间、地点灵活安排培训计划，达到企业对员工素质、能力、工作效率等方面的提升。
企业内训优势

  • 形式灵活变通

    可采取
    线上或线下培训

  • 内容针对性强

    根据企业特点、学员能力及岗位定制课程

  • 成本低效率高

    讲师按课时收费，人均费用低，现场答疑

  • 不占用工作时间

    任意时间段
    皆可进行培训

  • 授课时长可控

    根据企业需求
    制定课程计划时长

  • 硬件条件不限

    可选择企业内部
    或宾馆、酒店开课

内训报价咨询
咨询电话：400-626-7377

CDMP / CDGA / CDGP之间到底是什么关系

CDMP CDGA CDGP
认证名称 国际数据管理专业人士 数据管理工程师 数据管理专家
报名时间 随时注册约考 每年四次 每年四次
报名条件 数据管理工程师
0.5-2年相关工作经验
数据管理专家
2-10年相关工作经验		 专科及以上学历
或在校大学生
无工作经验要求		 持有有效CDGA证书
专科+5年工作经验
本科+3年工作经验
硕士+1年工作经验
博士+无需工作经验
考试内容 DAMA数据管理知识体系指南 DAMA数据管理知识体系指南 DAMA数据管理知识体系指南
考试形式 英语线上机考 中文线下笔试 中文线下笔试
考题类型 单选题100道 单选题100道 单选题10道/多选题15道
论述题6道
考试时间 90+20Min（英语非第一语言区域可获得20分钟额外时间） 100分钟 130分钟
考试通过 100满分 60分通过(Associate)
100满分 70分通过
(practitioner)		 100满分 60分通过 100满分 60分通过
发证机构 DAMA国际 DAMA中国 DAMA中国
证书偏向 外资企业 国内企业 国内企业
学习路径 Associate/practitioner/Master CDGA/CDGP /
续证要求 通过继续专业教育/活动 3年内获取120小时学习时间 通过学习培训/应用实践/知识分享/志愿服务获取60积分并支付200元人民币 通过学习培训/应用实践/知识分享/志愿服务获取60积分并支付200元人民币
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CDGA/CDGP能解决哪些企业发展的数据治理难题

  • 数据安全隐患大

    数据安全隐患大

    对于日常数据生产、运营、维护过程缺乏明确要求和有效的监督管理

  • 数据标准不统一

    数据标准不统一

    系统间数据定义差异化，编码不规范，一数多义

  • 数据质量差

    数据质量差

    源数据录入不规范，重复、错误、遗漏现象频发

  • 数据难溯源

    数据难溯源

    一数多源，难以确定准确可靠来源，数据可靠性差

  • 数据处理效率低

    数据处理效率低

    现有组织架构不利于高效数据运营

  • 数据共享差

    数据共享差

    系统间数据难关联，难分享，形成数据孤岛

  • 数据应用水平低

    数据应用水平低

    数据集成化低，单一数据源可靠性差，对业务前端使用价值低

CDGA/CDGP证书改变你的职业生涯

  • 简历辨识度更高

    证书帮你顺利通过大企业海选

  • 思维方式更高级

    接触架构思维自上而下的解决问题

  • 扩展职场人脉

    在报考培训过程中能结识更多行业同道

  • 职场竞争力提升

    证书不仅是工作能力的体现 同时还是工作态度和工作积极性的体现

  • 专业技术提升

    全面学习数据治理知识体系 做到有逻辑有条理的解决问题

  • 知识境界提升

    不断地知识灌输和积累 专业知识脉络不断扩展逐渐清晰

CDGA/CDGP适合哪些人学

CDGA适合哪些人学？
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数据治理工程师CDGA/数据治理专家CDGP课程大纲

  • 第一部分
    数字化转型概述

    数字化转型紧迫性
    数字化转型要素
    数据管理与数字化转型
    数字化转型蓝图规划

  • 第二部分
    数据管理总论

    数据管理的11个核心内容
    数据管理的6个辅助内容

  • 第三部分
    数据架构、建模、集成与互操作

    数据架构内容与设计
    数据建模内容
    ETL与ELT的区别与联系
    数据集成与互操作

  • 第四部分
    数据伦理与数据安全

    数据安全内容与体系建设
    数据隐私、相关法律
    数据分类分级与数据安全管理

  • 第五部分
    数据标准、主数据与参考数据

    数据标准及其体系建设
    主数据与参考数据建设

  • 第六部分
    元数据与数据资产

    元数据定义
    数据资产定义
    元数据建设及应用

  • 第七部分
    数据仓库、大数据与数据中台

    数据仓库建设
    数据湖的定义与应用场景
    数据中台建设及主要问题

  • 第八部分
    非结构化数据管理

    文件、档案与内容管理
    ECM企业级内容管理

  • 第九部分
    数据质量

    数据质量重要性
    数据质量维度
    数据质量工程方法

  • 第十部分

    CDGA考试注意事项简介

  • 第一章
    数据管理

    1、数据管理基本概念
    2、数据管理框架

  • 第二章
    数据治理

    1、数据治理业务驱动因素、目标和原则
    2、数据治理组织和管理职责
    3、数据治理活动
    4、数据治理实施指南、组织和文化

  • 第三章
    数据架构

    1、数据架构的业务驱动、成果和实施
    2、数据架构的基本概念
    3、数据架构活动
    4、数据架构管理工具
    5、数据架构实施/评估和风险/组织和文化
    6、数据架构评估指标

  • 第四章
    数据建模与设计

    1、数据模型设计概念及目标
    2、数据建模方法
    3、数据模型治理
    4、数据模型评估指标

  • 第五章
    数据安全

    1、数据安全业务驱动因素、目标和原则
    2、数据安全基本概念
    3、数据安全活动
    4、数据安全评估指标
    5、数据安全治理

  • 第六章
    主数据与参考数据

    1、主数据业务驱动因素、目标和原则
    2、主数据的基本概念
    3、主数据管理活动
    4、主数据实施
    5、主数据组织和文化变革
    6、参考数据和主数据治理

  • 第七章
    数据仓库与商业智能

    1、业务驱动因素、目标和原则
    2、基本概念
    3、实施活动
    4、技术和工具

  • 第八章
    元数据管理

    1、元数据管理业务驱动，目标和原则
    2、基本概念
    3、元数据管理活动
    4、元数据工具和技术
    5、元数据治理
    6、元数据评估指标

  • 第九章
    数据质量

    1、数据质量业务驱动因素、目标和原则
    2、数据质量基本概念
    3、数据质量活动
    4、数据质量技术
    5、数据质量评估指标

  • 第十章
    大数据和数据科学

    1、业务驱动和原则
    2、基本概念
    3、活动
    4、工具和技术

  • 第十一章
    数据管理成熟度评估

    1、业务驱动因素、目标和原则
    2、活动
    3、指南
    4、实施

  • 总结

    CDGP考试注意事项讲解

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