课程目标

该数据治理培训的目标是使学员能够全面理解和应用数据治理的概念、原则和方法，掌握数据治理的关键要素和实施步骤，并具备运用相关技术工具和实践经验解决数据治理挑战的能力。具体培训目标包括：

● 理解数据治理的重要性和价值：学员能够认识到数据治理对组织的战略决策和业务运营的重要性，以及数据治理对数据质量、安全和隐私保护的价值。

●  掌握数据治理的基本概念和原则：学员能够理解数据治理的定义、数据治理框架的组成部分以及数据治理流程和生命周期，掌握数据治理的核心原则和关键概念。

●  制定和实施数据治理策略：学员能够制定适合组织的数据治理策略，包括确定目标和指标、规划组织结构和角色，并能够进行数据治理策略的实施和评估。

●  管理数据质量：学员能够了解数据质量的定义和维度，掌握数据质量管理的方法和工具，能够进行数据质量度量和监控，并能够应用相关技术解决数据质量问题。

●  进行数据分类和标准化：学员能够理解数据分类和标准化的意义和方法，掌握数据分类和标准化的流程，并能够运用相应的技术工具进行数据分类和标准化。

课程时长

2天（6小时/天）

课程大纲 

第一天：

1.     数据治理概述和重要性

● 数据治理的定义和目标

●  数据治理的重要性和价值

●  数据治理的挑战和机遇

●  实际案例：介绍公司现有的数据治理挑战和解决方案

2.     数据治理框架和原则

●  数据治理框架的组成部分

●  数据治理的关键原则和实践

●  实际案例：使用RDBMS、NOSQLDB、KDB等技术的数据治理案例

3.     数据湖和DataMesh

●  数据湖的概念和架构

●  数据湖与数据治理的关系

●  DataMesh在数据湖中的应用和实践

●  实际案例：介绍公司在数据湖和DataMesh方面的实践经验

4.     数据质量管理和数据可观测性

●  数据质量管理的重要性和挑战

●  数据质量管理的方法和工具

●  数据可观测性的概念和实践

●  实际案例：使用Flink、Spark、Trino等数据处理框架的数据质量管理和可观测性案例

第二天：

1.     数据安全和隐私保护

●  数据安全和隐私保护的重要性和法规要求

●  数据安全和隐私保护的最佳实践

●  实际案例：介绍公司在数据安全和隐私保护方面的实践经验

2.     元数据管理和数据分类

●  元数据管理的概念和作用

●  元数据管理的方法和工具

●  数据分类的意义和方法

●  实际案例：使用公司常用的元数据管理和数据分类工具的案例

3.     数据治理工具和技术

●  数据治理工具和技术的种类和功能

●  数据治理工具和技术的应用场景

●  实际案例：介绍公司常用的数据治理工具和技术的案例

4.     数据治理与DevOps结合

●  数据治理和DevOps的关联和价值

●  使用DevOps建立透明、标准的接入流程

●  实际案例：介绍公司在数据治理和DevOps结合方面的实践经验

5.     数据治理成功案例和最佳实践

●  数据治理成功案例的介绍

●  数据治理的最佳实践和关键要点

●  实际案例：分享大型互联网公司在数据治理方面的成功案例和经验

6.     数据治理实战分析

●  针对特定方面进行深入的实战分析，如数据 profiling、数据 lineage 等

●  实际案例：使用公司常见的数据治理框架进行实战分析

●  数据源众多的数据质量管理实践

●  自动更新和手动输入数据的最佳实践

●  实际案例：介绍公司在数据质量管理方面的挑战和解决方案