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數據治理管理課程

【課程背景】
在當前數字化和智能化轉型的浪潮中，傳統企業正面臨前所未有的挑戰和機遇。對于建筑行業的企業來說，如何應對龐大的數據量、復雜的項目流程以及多樣化的信息來源成為推動其成功轉型的關鍵因素。科學高效的數據治理在提升企業運營效率、優化項目管理和增強市場競爭力中扮演了至關重要的角色。
數據治理不僅僅是對數據的收集、存儲和處理，它還涉及數據質量的提升、安全性保障以及對數據資產的合理優化管理。通過對項目數據、運營數據以及財務數據等多維信息的有效管理，建筑企業可以實現從項目策劃到執行的全流程優化，進而降低成本、提升決策效率，推動精細化管理的落地。
在實施數據治理的過程中，確保數據的一致性、準確性和完整性是關鍵，這不僅可以為企業的戰略決策提供強有力的支持，還能打破內部“數據孤島”，實現跨部門的協作與共享。通過建立系統化的數據治理機制，企業能夠有效遵循行業標準和法規，提高數據安全性和合規性，降低潛在風險。
 本課程將結合行業領先的數據治理理論和實踐，通過分析優秀企業的典型案例，提供系統化的數據治理解決方案。學員將學習如何通過數據治理提升數據質量和管理效率，從而為企業的數字化轉型和智能化發展提供堅實支持。

【課程收益】
全面了解數據治理的關鍵概念、發展歷程及其在鋼鐵制造企業中的應用。
掌握提升數據質量、確保數據安全和合規性的具體策略和方法。
學習如何設計和實施高效的數據管理體系，提高企業數據的利用率和管理效率。
通過數據治理推動企業的數字化和智能化轉型，實現業務的全面優化。
通過實際案例分析，了解領先企業的成功實踐和經驗，應用于自身企業。

【課程特色】
深入底層邏輯、剖析典型案例、互動問答、分組討論、情景模擬演練等

【課程對象】
 企業高層管理人員、數據管理和IT專業人員、業務部門負責人和分析師、質量管理和合規性負責人、生產和運營管理人員等

【課程大綱】
一、數據治理挑戰與數據能力診斷
1、領先企業數據管理實踐
數據治理概念辨識
數據治理發展歷程回顧
數據治理面臨的10大挑戰
企業級數據綜合治理體系
數字化轉型目標藍圖
數據治理演進路線圖
案例：華為、寶鋼等
2、數據能力調研分析與診斷
業務對象現狀分析
數據資源現狀盤點
數據標準體系現狀梳理
數據管理工具現狀診斷
數據管理成熟度評估
案例：華為、南鋼等

二、數據管理體系設計&數據管理頂層藍圖設計
1、數據管理體系設計
數據管理與數據治理
數據是有獨特屬性的資產
數據管理的目標
數據管理的12項原則
數據管理的5項關鍵要求
案例：某制造企業、中國聯通等
實戰研討：數據治理關鍵發現
2、數據管理頂層藍圖設計
數據應用場景設計
技術框架參考體系
數據全生命周期管理
案例：某大型鋼鐵企業、某高端制造企業等
實戰研討：主要數據斷點研討
3、數據確權認責
數據職責的3W1H
數據認責的原則與框架
數據認責的組織及實施方法
案例：南方電網某公司、某鋼鐵企業
實戰研討：數據管理組織及職責
4、數據價值變現場景
描述（L1）：作業現場可視化
診斷（L2）：產品銷售決策
預測（L3）：設備健康管理
指導（L4）：工藝流程優化、AGV送料
自愈（L5）：自動駕駛
案例：某汽車企業、某化工企業、某高端制造企業、特斯拉等

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