slbenben 发表于 2022-12-5 10:10:13

462期 国标DCMM数据管理模型系列讲座第九讲 数据生存周期 夏银生 12月14日 晚8:00


ITIL培训基地公益讲堂夏银生讲师第462期
国标DCMM数据管理模型系列讲座第九讲 数据生存周期
12月14日 周三晚 8:00公益讲堂


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1. 数据战略,以Smartbi为基础,有效支持业务导向的数据战略规划、实施及评估。
2. 数据治理,以Smartbi为载体,建立适合的数据治理组织、管理制度及数据文化。
3. 数据架构,以Smartbi为中心,建立科学的数据模型,进行数据集成元数据管理。
4. 数据应用,以Smartbi为手段,进行灵活的数据分析、开放共享及数据目录服务。
5. 数据安全,以Smartbi为核心,进行严格的数据安全策略,进行日常的安全管理。
6. 数据质量,以Smartbi为方法,建立自定义的数据质量规则,开展质量检查分析。
7. 数据标准,以Smartbi为标准,建立匹配业务的术语、主数据、指标数据的标准。
8. 数据生存周期,以Smartbi为过程,全流程进行数据需求、开发、运维退役管理。


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主题:数据生存周期
背景:
《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据治理及管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方向的价值。
国标DCMM数据管理模型系列十讲的第九讲《数据生存周期》,在DCMM标准指导下,建立统一的数据需求管理体系,提供数据应用并持续满足组织的数据需求,确保数据内容持续可用和对历史数据的使用、保留和清除等管理符合内外部和信息技术的需要。
听者:
数字化转型的管理及实施人员
大数据发展企业相关从业人员
企业数据治理及管理的参与人员
对数据管理能力成熟度评估感兴趣的人员
内容:
01. 数据需求,介绍建立统一的数据需求管理体系,确保组织内外部对数据需求理解的一致性。
02. 数据设计和开发,介绍如何设计和开发数据需求的解决方案,确保数据的完整性、安全性和可用性。
03. 数据运维,介绍数据采集、数据处理、数据存储等日常运行和维护过程,确保数据内容持续可用。
04. 数据退役,介绍对历史数据的管理,确保对历史数据的归档、迁移和销毁的合规性。
收益:
理解DCMM模型框架的数据需求、数据解决方案、数据运维和数据退役的数据全生存周期管理内容及要求。


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经历:
二十多年IT、AI、智能制造相关从业经历         
项目管理、研发管理和企业管理等相关经验
智能制造项目评审、科技项目评审专家
熟悉PMBOK、DMBOK、TOGAF等知识体系

证书:
信息系统项目管理师、PMP、NPDP、注册国际高级企业培训师、多项专利和著作权证书等;( \+ j% z% y1 d& \6 }
社会职务:
省级评标评审专家、智能制造项目评审专家、知识产权维权援助专家、市级科技局项目评审专家。

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