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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：企业高层管理者（CEO/CIO/CDO/CTO）；数据管理部门负责人（数据治理专员、数据架构师、主数据管理员）；业务部门数据资产管理者（如市场数据分析负责人、供应链数据运营经理）；IT部门技术骨干（数据中台架构师、数据仓库工程师）；第三方数据服务机构从业者
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
在数字经济时代，数据被确立为第五大生产要素。IDC预测2025年全球数据总量将达175ZB，中国企业数据年复合增长率达28%，《“十四五”数字经济发展规划》及地方数据条例的出台，标志着数据治理已上升为国家战略。技术演进推动数据集中管理，但某零售企业因37个系统数据孤岛致营销精准度下降23%，某制造企业设备数据混乱延误智能改造半年。谷歌研究显示，数据质量缺陷可使AI模型效能降低40%-60%，治理成为价值释放关键。
全球数据治理正从“合规驱动”转向“价值驱动”：麦肯锡调研表明，治理成熟企业决策效率提升30%、运营成本降低22%。但企业普遍面临三重割裂困境：
战略与执行割裂：85%企业缺乏治理愿景，某金融机构投入2亿元建平台却因主数据标准缺失致跨部门画像偏差35%；60%中小企业无专职岗位，业务部门参与度不足20%；
质量与应用割裂：数据标准混乱致某车企库存周转率降18%，某银行因15%数据缺失使风控误判率增25%。企业40%数据分析时间用于数据清洗（Gartner数据）；
体系与工具割裂：某电商10万+数据标签迭代需2个月错失商机，制造企业因数据血缘不清致安全响应延迟48小时，70%企业无法量化治理ROI；
行业挑战分化：金融需平衡监管合规（如GDPR）与数据应用，制造业受困多源异构工业数据治理，零售业面临实时行为数据处理矛盾。中小企业普遍存在"三缺"——缺方法论、缺人才、缺预算，治理停留口号层面。
数据治理本质是通过“规则+技术+组织”实现数据“可用、可信、可增值”。企业若陷于“重技术轻管理”误区，将导致资产沉淀、创新滞后等危机。本课程基于实战场景，系统解析治理框架设计、质量提升与场景落地能力，助力构建"治理-应用"闭环，推动数据资源向商业竞争力转化。
课程收益| Program Benefits
● 战略思维升级：理解数据治理在企业数字化转型中的底层支撑作用，掌握数据治理框架（如DCAM、DAMA-DMBOK）的落地逻辑，学会制定与业务战略对齐的数据治理规划。
● 全流程能力构建：掌握数据治理核心模块（数据标准、数据质量、元数据、主数据、数据安全）的实施路径，学会设计数据治理组织架构、流程规范与评估体系。
● 应用场景落地：通过实战案例解析，掌握数据治理成果在精准营销、供应链优化、智能决策等场景的转化方法，了解数据资产化、数据服务化的实现路径。
● 工具方法赋能：学习数据治理成熟度评估、数据质量诊断、数据血缘分析等工具的使用，获得数据治理制度模板、流程清单、评估矩阵等实用工具包。
● 跨部门协作能力：掌握数据治理中的沟通技巧与利益相关方管理方法，提升业务部门与技术部门的协同效率，推动数据文化在企业内的落地生根。
课程大纲| Course Outline
第一讲：数据治理战略规划与体系构建
一、数据治理本质与顶层设计逻辑
1. 数据治理核心价值定位：从“成本中心”到“价值枢纽”
2. 数据治理框架对比与选型：DAMA-DMBOK vs DCAMvs华为数据治理框架
3. 数据治理与业务战略对齐：明确治理目标
4. 数据治理组织架构设计：设立数据治理委员会/首席数据官（CDO），定义DataOwner/Steward/User权责边界
5. 治理路线图制定：基于业务优先级的分阶段实施策略
二、数据资产盘点与治理基线评估
1. 数据资产全域测绘：识别核心数据域（客户、产品、交易、设备等）与数据流向地图
2. 数据治理成熟度评估：使用DCMM模型诊断企业当前水平
3. 数据质量现状诊断：通过完整性、准确性、及时性等维度量化问题
4. 合规性差距分析：对照GDPR/《数据安全法》梳理治理短板
5. 优先级排序：基于业务影响度确定治理重点
三、数据治理制度与流程体系构建
1. 制度层：制定数据治理管理办法、数据标准管理规范、数据质量考核制度
2. 流程层：设计数据需求申请流程、数据变更审批流程、数据问题申诉流程
3. 工具层：搭建数据治理平台（元数据管理、数据质量监控、数据血缘分析）
案例：某央企数据治理制度体系落地经验
第二讲：数据治理核心模块实操与技术落地
一、数据标准与数据模型治理
1. 数据标准分类
1）业务标准（如客户统一编码规则）
2）技术标准（如数据类型定义）
3）管理标准
2. 主数据管理实战：客户主数据、物料主数据、产品主数据的清洗与统一
3. 数据模型设计
——从业务视角构建维度模型（星型/雪花模型），避免“技术建模与业务脱节”陷阱
4. 冲突解决：处理跨部门数据定义分歧
二、数据质量提升与问题闭环管理
1. 数据质量八大维度解析
1）完整性（必填字段缺失率）
2）准确性（数据与真实世界吻合度）
3）一致性（跨系统数据冲突率）
2. 质量问题归因分析
技术层面（ETL错误）vs业务层面（录入不规范）vs管理层面（标准缺失）
3. 闭环管理流程：问题识别→根因分析→清洗修复→效果验证→预防机制建立
案例：某电商平台通过数据质量治理将用户标签准确率从65%提升至92%
三、元数据与数据血缘管理
1. 元数据分类
1）业务元数据（数据定义）
2）技术元数据（存储位置）
3）管理元数据（责任人）
2. 元数据管理价值：快速定位数据资产、支撑数据影响分析
3. 数据血缘分析：绘制数据流向图，识别数据源头与加工链路
应用场景：数据溯源（回答“数据从哪里来”）、影响分析（回答“数据变更影响哪些业务”）
最佳实践：某金融机构元数据覆盖率从30%提升至95%的实施路径
第三讲：数据价值释放与应用场景落地
一、数据治理成果转化为业务价值
1. 数据服务化架构：通过API接口封装治理后的数据，支撑业务系统调用
2. 精准营销应用：基于统一客户主数据构建360°画像，实现“千人千面”推荐
3. 供应链优化：通过物料主数据治理降低采购对账成本，提升库存周转率
4. 智能决策支撑：数据治理如何提升BI报表可信度，避免“垃圾数据导致错误决策”
5. 风险控制：数据治理在反欺诈、合规审计中的应用
二、数据资产化与数据要素市场化
1. 数据资产盘点：建立数据资产目录（含数据分类、质量等级、业务用途）
2. 数据资产估值：成本法、收益法、市场法在数据定价中的应用
3. 数据合规流通：隐私计算（联邦学习）在数据共享中的应用
4. 数据产品设计：从数据治理成果到数据增值服务
政策解读：数据要素市场化配置试点经验
三、数据治理与新兴技术融合
1. 湖仓一体架构下的治理创新：如何在数据湖/数据仓库混合架构中统一治理标准
2. 人工智能辅助治理：NLP技术自动提取业务系统数据定义，降低人工标注成本
3. 多云环境治理：跨云数据治理平台选型要点，避免“多云导致多套治理体系”
第四讲：行业实战案例与治理趋势展望
一、不同行业数据治理深度解析
1. 金融行业：客户数据治理与反洗钱合规
2. 制造业：工业数据治理与智能化改造
3. 零售行业：用户行为数据治理与精准营销
4. 医疗行业：患者数据治理与科研共享
5. 中小企业：轻量级数据治理方案
二、数据治理实战演练与沙盘模拟
模拟场景：跨部门数据标准冲突解决（分组扮演业务、IT、治理部门，设计冲突调解方案）
案例复盘：某企业数据治理失败教训
三、前沿趋势与未来挑战
1. 生成式AI对数据治理的影响
——数据需求爆发式增长带来的治理压力，以及AI辅助治理的效率提升
2. 数据要素市场化新课题：数据确权难、定价难、流通难的破局思路
3. 数据治理成熟度进阶：从“管控型治理”到“赋能型治理”
4. 人才培养体系：数据治理岗位能力模型（业务理解+技术能力+沟通协调）与认证路径（CDMP/CDEO）
未来展望：数据治理与ESG融合
讲师背景| Introduction to lecturers
吴晓生老师 AI数智化转型实战专家
20年网络安全实战经验
中国农业大学国家重点实验室博士生联合导师
中国农业大学国家重点实验室研究员
全国计算机网络等级3级（网络攻防领域）
CDA数据分析师（专家级）
曾任：国云大数据（上市） | 产品VP
曾任：国美集团（世界500强） | 数据运营
曾任：紫光集团有限公司（中国ICT龙头企业） | 数据分析师
曾任：图谱数据有限公司（深圳技术大学联合实验室） | 高级产品管理/数据产品专家
擅长领域：数据治理、数据分析、数据安全、DeepSeek应用、AI+职场应用、AI智能体开发、AI项目落地、企业数字化应用、企业数字化提升……
——▩从0到1构建数据基座的技术深度：
◎参与编著《企业数据治理实战指南》《AI驱动的智能风控体系构建》等行业教材（机械工业出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等国产大模型，累计开发52个行业专属企业智能体（覆盖金融风控、政务决策、供应链管理等领域），主导构建38个技术模型；
◎拥有1.2万+行业数据源指标（含天眼查、企查查等商业数据库），曾主导建设某省国企“大数据风控平台”，获2023年国家信标委数据治理优秀案例；
——▩从1到N实现商业价值的产业宽度：
◎ 某省级电子政务平台数据架构设计【项目金额2.7亿元】：打通37个委办局数据孤岛，构建人口、企业、信用三大主题库，获评“全国数字政府建设示范项目”
◎国美在线用户画像体系与精准营销【年营收贡献超8亿元】：搭建全链路用户画像系统，整合2亿+用户行为数据，年度营销成本节约1.2亿元
◎某头部零售企业AI驱动客户行为预测系统【覆盖15家连锁品牌】：年度新增营收 3.5 亿元，获工信部“AI+产业创新”全国Top10示范项目；
实战经验：
吴晓生老师拥有20年网络安全与数智化应用实战经验，打通“政府监管需求-企业经营诉求-高校科研供给”的创新三角，形成独特的产政学研协同优势，既具备从0到1构建数据基座的技术深度，又拥有从1到N实现商业价值的产业宽度，更掌握政企双向赋能的生态资源厚度。
——『政府数字化治理与公共安全智能决策能力』——
☛政府数字化建设与治理：
【01】-杭州城市大脑决策系统：负责“交通拥堵预测模块”算法优化，基于时空数据挖掘模型，将拥堵路段识别准确率提升至92%，助力杭州高峰期车速提升15%，相关成果写入《杭州市数字经济发展白皮书》。
【02】-深圳智慧大脑应急指挥系统：主导“灾害风险评估模型”开发，整合气象、地理、人口数据，实现灾害预警响应时间缩短至5分钟，支撑2023年台风“苏拉”应急处置，减灾效益超10亿元。
☛国防安全智能决策支撑：
【01】-某部海外侦查数据系统：设计“暗网数据关联分析模型”，通过图神经网络挖掘隐蔽关系，情报线索发现效率提升300%，获军方科技进步三等奖（集体）。
【02】-某省公安技侦数据追踪平台：构建“涉诈资金流向监测模型”，实现72小时内资金链路穿透分析，支撑破获亿元级诈骗案件3起，相关技术入选公安部重点推广成果。
☛金融税务智能风控体系构建：
【01】-主导某银行反欺诈模型优化项目，精准率从81%提升至96%，年止损超2.3亿元；
【02】-主导某银行“智能催收决策模型”搭建：基于LP情感分析与动态策略优化，不良贷款回收率提升27%；
——『高校产学研协同创新与科研成果转化能力』——
☛高校产学研协同创新赋能：
【01】-图谱数据×深圳技术大学联合实验室：牵头建设“大数据智能应用实验室”，主导“高校科研数据共享平台”项目，帮助12所高校打通科研数据壁垒，累计协助申请国家级/省级科研项目23项，获政府补助超5000万元。
【02】-中国农业大学国家重点实验室：作为研究员，主导“农产品供应链溯源模型”研发，实现从田间到餐桌的全链路数据可视化，相关技术已在30家龙头企业落地，农产品质量投诉率下降60%。
【03】-高校人才培养：担任深圳技术大学、广州大学兼职教授，开设《数据智能实战》课程，累计培养硕士/博士研究生28人，指导学生获全国大学生数据挖掘竞赛一等奖3项。
——『企业多板块智能运营架构设计与战略落地能力』——
☛供应链和采购链项目：
【01】-某新能源车企供应链风控系统：设计“三级预警模型”，提前6个月识别电池供应商产能风险，帮助企业避免2.5亿元供应链中断损失。
【02】-国云大数据“军犬”情报系统：整合互联网公开数据、暗网数据与行业专网数据，开发多维度关联分析算法，服务于安全部门情报研判，累计输出高价值报告500+份，获国家级保密资质认证。
☛数据智能产品创新研发：
【01】-搭建国云大数据公司BI系统，解决公司战略上统一指挥和调度任务分配问题，,实现精细化运营从而提升公司高效管理和协同作战；主导设计DMP系统，进行建模给销售高质量的用户数据，协助销售团队完成每年10个亿的业绩；
【02】-为国云大数据公司设计产品“军犬”，以深度挖掘互联网公开数据为基础，汇集了其他泛互联网数据及暗网数据，创新数据挖掘及分析模型算法，解决安全部门的侦查问题；研究“老板云”app客户的成交画像，通过数据深度分析，定义出用户活跃画像，优化每一个推广与活动策划的方案，把老板云从50万的用户做到150万；
☛电商与新零售数据价值转化：
【01】-为国美在线电子商务有限公司搭建用户画像体系，实现精准营销投放ROI从1:3提升至1:6；设计库存周转预测模型，滞销SKU占比从18%降至9%，释放资金3.2亿元；双11大促期间实时流量调度系统设计者，助力峰值并发承载能力提升300%；获集团“年度数据价值贡献奖”（获奖率1/2000）
【02】-为国云大数据主导设计AI驱动的客户行为预测系统，覆盖15家头部零售企业，平均订单转化率提升23%；构建企业级数据治理框架，推动数据追踪系统上线，数据质量问题下降65%；开发自动化数据标注工具（NLP+CV多模态融合），标注效率提升40%，成本降低35%，带领团队获2022年工信部“AI+产业创新”示范项目（全国Top10）；
授课风格：
★ 实战课程体系：精选行业痛点案例，通过问题链设计+三现教学法（现地/推演/转化），直击数字化转型核心障碍
★ 深度交互生态：角色轮换研讨+痛点爆破工作坊+双反馈系统，确保90%学员卷入式解决企业真实问题
★ 三层递进架构：“理论框架+工具演示+分组研讨”，实现认知到行为升级
《DeepSeek实操应用》
《职场AI应用：让你的工作效率提升》
《AI思维实战：定战略-选大将-强运营》
《基于AI的零成本赋能企业实现业绩增长》
《企业降本增效与智能变现的全能解决方案》
《供应链与金融行业如何使用AI数字风控实现价值》
深圳市政府、杭州市政府、国家税务总局某省分局、公安部某研究所、中国石化、国美集团、紫光集团、国云大数据、苏宁银行、吉林银行、中国联通、中国农业大学、深圳技术大学、广州大学……
Service Procedure
Service Advantages
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我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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