CDGA考试内容覆盖数据管理全生命周期，新版大纲保留数据治理(10分)、数据质量(10分)、元数据管理(10分)等核心模块的高权重，同时通过分数调整引导知识结构优化。例如，数据安全章节分数从6分提升至8分，反映出《数据安全法》实施后企业对数据合规能力的重视;而文件和内容管理、数据集成等章节分数维持在2分低位，体现对非核心知识的“基础性认知”要求。

从备考角度看，考生需重点关注大数据与数据科学(8分)、数据安全(8分)、数据架构(6分)三大调整章节，结合《DMBOK2R》新增的“数据要素价值评估”“AI伦理治理”等专题进行拓展学习。同时，由于章节成绩存在40%的最低限制，即使低权重章节(如数据伦理2分、数据管理与组织变革2分)也需掌握基本概念，避免因局部短板导致考试失利。

知识体系与核心技能

CDGA认证的知识体系与核心技能构建于DAMA-DMBOK2(《DAMA数据管理知识体系指南(第二版修订版)》)框架之上，以数据全生命周期管理为核心逻辑，覆盖数据治理、架构、质量、安全等关键领域，形成兼具理论深度与实践导向的能力体系。

知识体系：以DAMA-DMBOK2为基础的全生命周期框架

CDGA知识体系全面覆盖数据管理17个核心领域，包括数据治理、数据架构、数据建模与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成和互操作、元数据管理、数据质量、大数据与数据科学等，构建了从数据产生、处理、应用到消亡的全生命周期管理视角。其核心特征体现为：

系统性：各领域并非孤立存在，而是通过数据治理框架形成有机整体，例如数据质量依赖元数据管理提供溯源能力，数据安全需结合数据架构设计访问控制机制。

实践性：强调对各领域核心概念(如目标、原则、输入、活动、交付成果)的清晰理解，而非单纯理论记忆，例如数据建模需掌握实体关系设计与业务需求转化方法。

动态性：随行业发展持续更新，例如第二版修订版新增数据质量评估模型、自动化管控工具应用场景，强化数据与业务价值的关联论证。