本课程为《DAMA-DMBOK数据管理知识体系指南》，全面深入讲解了数据管理知识体系的专业基础理论。课程中每一个知识点都由老师结合企业数据管理实践经验，精心打造而成，力求让学习者全面的掌握数据管理全面知识，是企业数字化转型下培养和提升数据团队能力，打造企业“CDO首席数据官”为核心团队的必修基础课程，是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理专业能力。
正课课时：4天(28学时)/ 1~3个月培训周期（因人而异）
* 艾威培训的CDMP课程已获DAMA国际（国际数据管理协会）认可。CDMP Training Course from AVTECH is accredited by DAMA国际（国际数据管理协会）.
CDMP证书含金量
越来越多企业都会优先聘用CDMP持证人员，CDMP是数据管理领域专业人士职业生涯必备证书之一，适合企业数据部门、数据从业者、经理 CDMP可以帮助您提升数据管理能力，对您的个人职业生涯发展是有很好的帮助作用的。
建议 企业 CIO、CDO 等信息化相关的高层领导； 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员； 企业数据管理专家/专家委员会专员; 数据管理团队及专兼职人员; 业务部门信息化领导/经理/专员； IT 部门总监/经理； IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理。 都来学习CDMP并考取CDMP证书。
CDMP，全称Certified for Data Management Professional，即数据管理专家认证，由数据管理国际协会DAMA International建立，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。
近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，各国竞相制定数字经济发展战略、出台鼓励政策，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有。2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》强调以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。数据已经像工业时代的石油一样，成为信息时代最重要的基础资源。做好数据管理是培育数据要素市场的基础，国内对数据治理的重视度不断提升。在当今数字化转型的浪潮下，对数据管理与数据治理人才的需求日趋迫切，尤其是掌握专业系统理论知识，又具备丰富实战经验的从业者，在市场上更是炙手可热。
是否具备报考CDMP的条件？
我适合学习CDMP吗？ 免费测评艾威专业的教辅团队，帮助提升数据管理能力，业界实战派讲师授课，考试+能力提升双管齐下，实战教学源于企业真实案例，深度剖析数据管理之道！
| 章节 | 模块 | 培训内容 |
| 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 简介 1.2 什么是数据？ 1.3 数据与信息 1.4 数据作为组织资产 1.5 数据管理原则 1.6 数据管理面临的挑战 1.7 数据战略 1.8 数据管理框架 1.9 DAMA 与 DMBOK |
| 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。 | 2.1 简介 2.2 业务驱动因素 2.3 什么是数据道德 2.4 数据隐私背后的原则 2.5 数字化环境下的道德 2.6 不道德的数据处理和风险实践 2.7 建立数据道德文化 2.8 数据道德与数据治理 |
| 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 | 3.1 简介 3.2 数据治理基本活动 3.3 数据治理工具和技术 3.4 数据治理实施指南 3.5 数据治理关键指标 3.6 数据治理最佳实践 |
| 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。 | 4.1 简介 4.2 数据架构基本活动 4.3 数据架构工具和技术 4.4 数据架构实施指南 4.5 数据架构关键指标 4.6 数据架构最佳实践 |
| 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。 | 5.1 简介 5.2 数据模型基本活动 5.3 数据建模工具和技术 5.4 数据建模实施指南 5.5 数据模型关键指标 5.6 数据建模最佳实践 |
| 第六章 数据存储与操作 | 掌握数据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。 | 6.1 简介 6.2 数据库管理基本活动 6.3 数据库工具和技术 6.4 数据库实施指南 6.5 数据库管理关键指标 6.6 数据库管理最佳实践 |
| 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。 | 7.1 简介 7.2 数据安全基本活动 7.3 数据安全工具和技术 7.4 数据安全实施指南 7.5 数据安全关键指标 7.6 数据安全管理评价 7.7 数据安全最佳实践 |
| 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。 | 8.1 简介 8.2 数据成与互操作性基本活动 8.3 数据集成与互操作性工具和技术 8.4 数据集成与互操作性实施指南 8.5 数据集成与互操作性关键指标 8.6 数据集成与互操作性最佳实践 |
| 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。 | 9.1 简介 9.2 文档和内容管理基本活动 9.3 内容管理工具和技术 9.4 内容管理实施指南 9.5 内容管理关键指标 9.6 内容管理最佳实践 |
| 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。 | 10.1 简介 10.2 参考数据和主数据基本活动 10.3 参考数据和主数据工具和技术 10.4 参考数据和主数据实施指南 10.5 参考数据和主数据关键指标 10.6 参考数据和主数据最佳实践 |
| 第十一章 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。 | 11.1 简介 11.2 数据仓库与商务智能基本活动 11.3 数据仓库与商务智能工具和技术 11.4 数据仓库与商务智能实施指南 11.5 数据仓库与商务智能关键指标 11.6 数据仓库与商务智能最佳实践 |
| 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。 | 12.1 简介 12.2 元数据管理基本活动 12.3 元数据管理工具和技术 12.4 元数据实施指南 12.5 元数据管理关键指标 12.6 元数据最佳实践 |
| 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。 | 13.1 简介 13.2 数据质量基本活动 13.3 数据质量工具和技术 13.4 数据质量实施指南 13.5 数据质量关键指标 13.6 数据质量最佳实践 |
| 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。 | 14.1 简介 14.2 大数据与数据科学基本活动 14.3 大数据与数据科学工具和技术 14.4 大数据与数据科学实施指南 14.5 大数据与数据科学关键指标 14.6 大数据与数据科学最佳实践 |
| 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。 | 15.1 简介 15.2 数据管理能力成熟度基本活动 15.3 数据管理能力成熟度工具和技术 15.4 数据管理能力成熟度实施指南 15.5 数据管理能力成熟度关键指标 15.6 数据管理能力成熟度最佳实践 |
| 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。 | 16.1 简介 16.2 数据管理组织模式 16.3 数据管理成功关键要素 16.4 建立数据管理组织 16.5 数据管理组织与其他组织关系 16.6 数据管理组织中的角色 |
| 第十七章 数字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。 | 17.1 简介 17.2 数字化转型下的组织变革管理原则 17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区 17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段 17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展 17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值 17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践 |
0元试学，先体验，再报名
CDMP课程，老师讲得怎么样？ 领取试听账号● 预习：精讲视频，系统讲解知识
● 正课：老师带领，课堂集中讲解
● 备考：模拟测验，错题解析
● 梳理知识体系内容，课程讲解无遗漏；
● 艾威精编讲义：浓缩精华考点，降低无效阅读
● 课堂互动，课后及时答疑；
● 安排小组讨论，组队学习；
● 课上案例分析，知识拓展，实践应用启发等
● 科学规划备考计划
● 班主任全程督导
● 小组成员带着学
● 艾威聘用老师标准：
√ 实战派老师，拥有多年工作经验
√ 多年教学培训经验，深受同学喜爱
√ 咨询式培训实施方案
● 艾威注重数字化综合人才的培养
不仅是获取证书，也是能力提升并应用于实际工作当中
● 小班授课
小组式学习模式，互助式教学
● 专职班主任督导，有人教有人带，备考无忧
● 定制化备考方案，班主任按基础制定学习规划
● 讲师+辅导员班级群内实时答疑
● 智能学习平台，艾威网校、小程序每日一练
● 艾威为学员提供持续学习提升的平台
报考考试无要求，但申请证书有要求，详询艾威课程顾问
了解详情>>英文了解详情>>
在线机考，ProctorU远程监考了解详情>>
详询艾威课程顾问了解详情>>
随约随考（你可以随时随地在家里参加考试。无需提前预订考试时间。该服务可全天候进行，无需任何预订）了解详情>>
110 分钟
了解详情>>100道全英文单选题
了解详情>>点击了解详情，查看培训大纲
了解详情>>点击了解详情，查看考纲
了解详情>>点击获取资料，查看官方教材
获取资料>>详询艾威课程顾问了解详情>>
以我现在的基础，考CDMP能考几分？
CDMP考试难不难？通过率怎么样？ 预约模拟自测综合培训方案
在预算范围内按时按质地领导团队完成全部项目工作，并使客户满意
好的产品经理要平衡三者的关系：用户体验、技术团队、公司价值
分析企业遇到的问题，推荐解决方案和推动变革，为企业带来价值
管理IT部门，改进IT运营效率，提升IT服务质量，降低IT运营成本
IT合规、风控、隐私安全、信息安全、设备、数据、资源资产等管理
数据的收集、存储、处理、分析和应用，发挥数据的作用
各业务相关部门的领导者、总监、负责人、总裁等，调度企业资源更好地运营产品/业务，更好地经营企业
IT部门的领导者、总监、CTO、CIO等，将组织的技术调配战略与业务战略紧密结合在一起
将企业层面好的解决方案、业务模式、流程、路线图等，通过架构蓝图、技术手段等方式“固化”下来
岗位匹配你当前是什么岗位？
你想要什么样的岗位？
能力匹配你的岗位需要具备哪些能力？
你当前是什么水平？
能力提升（职业认证）生成培训方案→报名缴费→参加培训
选择是否参加认证考试→通过考试获得证书
