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DAMA国际数据管理CDMP认证_DAMA中国数据治理CDGA认证/CDGP认证
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DAMA国际数据管理专业人士CDMP认证

CDMP数据管理专业认证是由DAMA国际于2004推出,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。

DAMA中国数据治理工程师CDGA认证
DAMA中国数据治理专家CDGP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。

数字化时代,CDMP认证/CDGA认证/CDGP认证企业个人都需要

企业
为企业赋能

数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。

提高团队数字化水平

通过DAMA认证,团队可以获得系统性的知识体系培训,形成共同语言,从而提升数据团队的合作精神。

乙方竞争优势

多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方,有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。

个人
增强个人竞争力

数字化时代,数据治理人才紧缺,越来越多企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容。

提高薪资待遇

DAMA认证作为国际认证,行业认可。63%的认证人士 6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。

丰富个人知识面

实时获取先进理论知识和市场动态,丰富真实案例助力理论快速应用。93%的认证人士都同意通过认证提升了知识和自信。

CDMP认证、CDGA认证和CDGP认证该怎么选

CDMP数据管理专业人士认证级别

基础级 (A) Associate
6个月-2年
DM Fundamentals
基础级
60%
注册&考试
专家级 (P) Practitioner
2年-10年
3DM Fundamentals + 2
specialist 基础级+2门选修
(7门中任选2门)
70%
注册&考试
大师级 (M) Master
至少10年
3DM Fundamentals + 2
specialist基础级+2门选修
(7门中任选2门)
80%
注册& 考试 通过案例
经验提交经验证据
院士级 (F) Fellow
超过25年
全球公认的尊重的思想者、引领者
对数据管理领域有重大的、持续性
的贡献
为CDMP和 DMBOK做出巨大贡
献,通过提名
通过大师级成员的审
查和认可

证书有效期为三年,每三年需缴纳年度认证费用,以及继续教育和专业活动要求。

CDMP认证/CDGA认证/CDGP认证适合哪些人学

CDMP/CDGA认证适合哪些人学

CDMP认证/CDGA认证/CDGP认证常见问题答疑

DAMA数据治理CDMP认证/CDGA认证课程大纲

第一章 数据管理 第二章 数据道德 第三章 数据治理 第四章 数据架构 第五章 数据建模与设计 第六章 数据存储与操作 第七章 数据安全 第八章 数据集成与互操作性 第九章 文档和内容管理 第十章 参考数据和主数据 第十一章 数据仓库与商务智能 第十二章 元数据管理 第十三章 数据质量 第十四章 大数据与数据科学 第十五章 数据管理能力成熟度 第十六章 数据管理组织及角色 第十七章 数字化转型下组织变革管理
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. 1.1 简介
  2. 1.2 什么是数据?
  3. 1.3 数据与信息
  4. 1.4 数据作为组织资产
  5. 1.5 数据管理原则
  6. 1.6 数据管理面临的挑战
  7. 1.7 数据战略
  8. 1.8 数据管理框架
  9. 1.9 DAMA与DMBOK
  10. 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。

  1. 2.1 简介
  2. 2.2 业务驱动因素
  3. 2.3 什么是数据道德
  4. 2.4 数据隐私背后的原则
  5. 2.5 数字化环境下的道德
  6. 2.6 不道德的数据处理和风险实践
  7. 2.7 建立数据道德文化
  8. 2.8 数据道德与数据治理
  9. 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

  1. 3.1 简介
  2. 3.2 数据治理基本活动
  3. 3.3 数据治理工具和技术
  4. 3.4 数据治理实施指南
  5. 3.5 数据治理关键指标
  6. 3.6 数据治理最佳实践
  7. 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。

  1. 4.1 简介
  2. 4.2 数据架构基本活动
  3. 4.3 数据架构工具和技术
  4. 4.4 数据架构实施指南
  5. 4.5 数据架构关键指标
  6. 4.6 数据架构最佳实践
  7. 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。

  1. 5.1 简介
  2. 5.2 数据模型基本活动
  3. 5.3 数据建模工具和技术
  4. 5.4 数据建模实施指南
  5. 5.5 数据模型关键指标
  6. 5.6 数据建模最佳实践
  7. 5.7 总结
第六章 数据存储与操作

掌握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。

  1. 6.1 简介
  2. 6.2 数据库管理基本活动
  3. 6.3 数据库工具和技术
  4. 6.4 数据库实施指南
  5. 6.5 数据库管理关键指标
  6. 6.6 数据库管理最佳实践
  7. 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。

  1. 7.1 简介
  2. 7.2 数据安全基本活动
  3. 7.3 数据安全工具和技术
  4. 7.4 数据安全实施指南
  5. 7.5 数据安全关键指标
  6. 7.6 数据安全管理评价
  7. 7.7 数据安全最佳实践
  8. 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。

  1. 8.1 简介
  2. 8.2 数据集成与互操作性基本活动
  3. 8.3 数据集成与互操作性工具和技术
  4. 8.4 数据集成与互操作性实施指南
  5. 8.5 数据集成与互操作性关键指标
  6. 8.6 数据集成与互操作性最佳实践
  7. 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。

  1. 9.1 简介
  2. 9.2 文档和内容管理基本活动
  3. 9.3 内容管理工具和技术
  4. 9.4 内容管理实施指南
  5. 9.5 内容管理关键指标
  6. 9.6 内容管理最佳实践
  7. 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。

  1. 10.1 简介
  2. 10.2 参考数据和主数据基本活动
  3. 10.3 参考数据和主数据工具和技术
  4. 10.4 参考数据和主数据实施指南
  5. 10.5 参考数据和主数据关键指标
  6. 10.6 参考数据和主数据最佳实践
  7. 10.7 总结
第十一章 数据仓库与商务智能

掌握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。

  1. 11.1 简介
  2. 11.2 数据仓库与商务智能基本活动
  3. 11.3 数据仓库与商务智能工具和技术
  4. 11.4 数据仓库与商务智能实施指南
  5. 11.5 数据仓库与商务智能关键指标
  6. 11.6 数据仓库与商务智能最佳实践
  7. 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。

  1. 12.1 简介
  2. 12.2 元数据管理基本活动
  3. 12.3 元数据管理工具和技术
  4. 12.4 元数据实施指南
  5. 12.5 元数据管理关键指标
  6. 12.6 元数据最佳实践
  7. 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。

  1. 13.1 简介
  2. 13.2 数据质量基本活动
  3. 13.3 数据质量工具和技术
  4. 13.4 数据质量实施指南
  5. 13.5 数据质量关键指标
  6. 13.6 数据质量最佳实践
  7. 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。

  1. 14.1 简介
  2. 14.2 大数据与数据科学基本活动
  3. 14.3 大数据与数据科学工具和技术
  4. 14.4 大数据与数据科学实施指南
  5. 14.5 大数据与数据科学关键指标
  6. 14.6 大数据与数据科学最佳实践
  7. 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。

  1. 15.1 简介
  2. 15.2 数据管理能力成熟度基本活动
  3. 15.3 数据管理能力成熟度工具和技术
  4. 15.4 数据管理能力成熟度实施指南
  5. 15.5 数据管理能力成熟度关键指标
  6. 15.6 数据管理能力成熟度最佳实践
  7. 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。

  1. 16.1 简介
  2. 16.2 数据管理组织模式
  3. 16.3 数据管理成功关键要素
  4. 16.4 建立数据管理组织
  5. 16.5 数据管理组织与其他组织间关系
  6. 16.6 数据管理组织中的角色
  7. 16.7 总结
第十七章 数据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。

  1. 17.1 简介
  2. 17.2 数字化转型下的组织变革管理原则
  3. 17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区
  4. 17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段
  5. 17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展
  6. 17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值
  7. 17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践
  8. 17.8 总结

DAMA中国数据治理专家CDGP认证课程大纲

第一章 数据建模与设计 第二章 数据安全 第三章 参考数据和主数据 第四章 数据仓库与商务智能 第五章 元数据管理 第六章 数据质量管理 选择题强化培训 设计题及简答题强化培训 设计题及简答题强化培训
第一章 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。

  1. 1.1 主要考点
  2. 1.2 数据模型基本活动
  3. 1.3 数据建模工具和技术
  4. 1.4 数据建模实施指南
  5. 1.5 数据模型关键指标
  6. 1.6 数据建模最佳实践
  7. 1.7 答题技巧
第二章 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。

  1. 2.1 主要考点
  2. 2.2 数据安全基本活动
  3. 2.3 数据安全工具和技术
  4. 2.4 数据安全实施指南
  5. 2.5 数据安全关键指标
  6. 2.6 数据安全管理评价
  7. 2.7 数据安全最佳实践
  8. 2.8 答题技巧
第三章 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。

  1. 3.1 主要考点
  2. 3.2 参考数据和主数据基本活动
  3. 3.3 参考数据和主数据工具和技术
  4. 3.4 参考数据和主数据实施指南
  5. 3.5 参考数据和主数据关键指标
  6. 3.6 参考数据和主数据最佳实践
  7. 3.7 答题技巧
第四章 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。

  1. 4.1 主要考点
  2. 4.2 数据仓库与商务智能基本活动
  3. 4.3 数据仓库与商务智能工具和技术
  4. 4.4 数据仓库与商务智能实施指南
  5. 4.5 数据仓库与商务智能关键指标
  6. 4.6 数据仓库与商务智能最佳实践
  7. 4.7 答题技巧
第五章 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。

  1. 5.1 主要考点
  2. 5.2 元数据管理基本活动
  3. 5.3 元数据管理工具和技术
  4. 5.4 元数据实施指南
  5. 5.5 元数据管理关键指标
  6. 5.6 元数据最佳实践
  7. 5.7 答题技巧
第六章 数据质量管理

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。

  1. 6.1 主要考点
  2. 6.2 数据质量基本活动
  3. 6.3 数据质量工具和技术
  4. 6.4 数据质量实施指南
  5. 6.5 数据质量关键指标
  6. 6.6 数据质量最佳实践
  7. 6.7 答题技巧
选择题强化培训

主要针对单选和多选题强化练习

设计题及简答题强化培训

主要针对数据建模、主数据、元数据强化练习

设计题及简答题强化培训

主要针对数据质量、数据安全、数据仓库设计题强化练习