DAMA

国际数据管理专业人士CDMP认证

中国数据治理工程师CDGA认证

培训方式  专家面授      在线直播      精品录播

发证单位：数据管理国际协会中国分会（DAMA中国）

课程信息

培训课程  

DAMA国际数据管理专业人士CDMP-A基础级认证

DAMA中国数据治理工程师CDGA认证

课程时长3天*6小时

面授+直播+视频回放

   

面授地点时间

北京2月23-25日

北京5月22-24日

青岛8月25-27日

重庆11月25-27日

直播时间   面授同步直播

增值服务  提供视频回放免费学习一年

学习平台PC端：https://it.zpedu.com/     移动端APP：IT云课

认证简介

Ø DAMA国际数据管理专业人士CDMP认证

CDMP数据管理专业认证是由DAMA国际于2004推出，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。

CDMP证书分为基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。

等级

   

基础级（A）

Associate

   

专家级（P）

Practitioner

   

大师级（M）

Master

   

院士级（F）

Fellow

   

职业

经验

   

6个月-2年

   

2年-10年

   

至少10年

   

超过25年

   

考试

   

DM Fundamentals 基础级

   

3基础级+2门选修

（7门中任选2门）

   

3基础级+2门选修

（7门中任选2门）

   

• 全球公认的尊重的思想者、引领者。

• 对数据管理领域有重大的、持续性的贡献

• 为CDMP和 DMBOK做出巨大贡献，通过提名

• 通过大师级成员的审查和认可

   

合格标准

   

60%

   

70%

   

80%

   

认证路径

   

注册 & 考试

   

注册 & 考试

   

注册 & 考试 通过案例经验提交经验证据

   

通过大师级成员的审查和认可

   

Ø DAMA中国数据治理工程师CDGA认证

DAMA 中国以国际数据管理协会（简称“DAMA 国际”）DAMA 数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对 DAMA 国际数据管理专业人员认证（CDMP）的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为“数据治理工程师（CDGA）”和“数据治理专家（CDGP）”，DAMA 中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由 DAMA 中国颁发认证证书。

中培伟业以《DAMA数据管理知识体系指南》原书第二版为基础，结合DAMA国际数据管理专业人士CDMP及DAMA中国数据治理工程师CDGA的考试特点及知识点，立足企业数据治理现状，解决企业的人才培养和数据治理问题，结合多位数据治理领域权威专家研究成果，特开设此课程。

认证价值

ü 为企业数据管理赋能

数字化培训是企业在数字化转型中的重要考核标准之一。国资委、工信部、银保监会等都有明确的要求。

ü 提高团队数字化水平

通过DAMA认证，团队可以获得系统性的知识体系培训，形成共同语言，从而提升数据团队的合作精神。

ü 增强乙方竞争优势

多家甲方企业项目竞标时已明确提到相关认证作为加分项。作为乙方，有DAMA认证人员可以获得额外最多10分。

ü 提升个人竞争力

数字化时代，数据治理人才紧缺，越来越多企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容。

ü 提高个人薪资福利

DAMA认证作为国际认证，行业认可。63%的认证人士6个月内获得提升。工资涨幅最大的达到120%。职务提升最大的有两级。

ü 丰富个人知识面

掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容；  

对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践获得理解；  

系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力，及数据管理解决方案设计、执行能力。

 

适合人群

Ø 企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导

Ø 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员

Ø 企业数据管理专家/专家委员会专员

Ø 数据管理团队及专兼职人员

Ø 业务部门信息化领导/经理/专员

Ø IT 部门总监/经理

Ø IT 项目管理办公室（PMO）总监/经理/数据管理专员/技术经理

中培优势

老牌机构

19年企业IT培训经验，30+国内外资质授权，助力130万+IT人成长

师资雄厚

认证讲师资质，教学经验丰富，真实项目实战，突破瓶颈快提升

通关无忧

5W+精准题库，官方教材、自研讲义、模拟考试等多重通关保障

班型多样

面授、直播、精品录播、定制企业内训，全国循环开班，随报随学

平台专业

支持PC、APP端使用，满足多样化学习需求，更灵活更便捷

服务保障

社群共学、促学、专家答疑，报名、考试、取证、续证一站式服务

课程大纲

章节

   

主题

   

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

1.10 总结

   

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

2.9 总结

   

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

3.7   总结

   

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

4.7   总结

   

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

5.7 总结

   

第六章

数据存储与操作

   

掌握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

6.7   总结

   

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

7.8   总结

   

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   数据集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

8.7   总结

   

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

9.7   总结

   

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

10.7  总结

   

第十一章 数据仓库与商务智能

   

掌握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

11.7  总结

   

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

12.7  总结

   

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

13.7  总结

   

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

14.7 总结

   

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

15.7 总结

   

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间关系

16.6  数据管理组织中的角色

16.7  总结

   

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

17.8  总结

   

 

讲师团队

商老师 23年IT职业培训生涯 | DAMA授权培训讲师

北京工业大学 计算机科学与技术专业硕士，22年IT职业培训生涯，20000+学时授课经历，国内IT培训金牌讲师。拥有CISSP、CISP、ISO27001 Practitioner、PMP、ITIL、CDGA、CCNA、CCNP、MCSE、MCDBA、信息系统项目管理师等国际国内IT领域专业证书。授课过程理论与实践并重，深入浅出，讲课诙谐幽默、气氛活跃，深受广大学员好评。

王老师 数据治理及数据标准化专家 | 信息工程硕士

数据治理及数据标准化专家，信息工程硕士。参与过大量关于数据治理、数据能力成熟度评估、数据架构、企业级数据模型、数据标准化和数据质量提升项目，长期致力于数据治理、数据架构及数据标准化方面的研究和实践。擅长领域TOGAF9.2 鉴定级、CDMP、PMP、高级信息系统项目管理师、ITIL V3。

王老师 某上市公司大数据产品线总经理 | 中培特聘专家

现任某上市公司软件产品部副总兼大数据产品线总经理，国际信息和数据质量协会（IAIDQ）会员，ITSS数据治理标准工作组成员。曾获得数据管理专业认证（CDMP）、数据治理专业认证（DGP）、信息质量专业认证（IQCP）三项国际认证。2010年加入普元，全面主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验，曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据治理项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。对大数据行业有着深入的研究和洞察，并对企业信息化平台建设，企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。

 

考试须知

认证名称

   

DAMA国际数据管理专业人士

CDMP-A基础级认证

   

DAMA中国数据治理工程师

CDGA认证

   

报名时间

   

随时注册约考

   

考前1-2个月左右

   

报名条件

   

无硬性条件限制

建议0.5-2年相关工作经验

   

专科及以上学历

或在校大学生

无工作经验要求

   

考试时间

   

培训结束后随时可约

一般提前1-2周约考

   

每年安排4期考试

一般在3、6、9、12月

   

指导用书

   

《DAMA数据管理知识体系指南》

   

《DAMA数据管理知识体系指南》

   

考试形式

   

线上机考（英语）

   

线下笔试（中文）

   

考题类型

   

单选题

   

单选题

   

考题数量

   

100道

   

100道

   

考试时长

   

110分钟

   

100分钟

   

考试通过

   

100满分 ，60分通过

   

100满分 ，60分通过

   

发证机构

   

DAMA国际数据管理协会

   

DAMA国际数据管理协会

（中国分会）

   

适用领域

   

外资企业

   

国内企业

   

续证要求

   

3年有效期

续证需120小时学习时间+100美元   

3年有效期

续证需60积分+200元人民币     

收费标准

l DAMA国际数据管理专业人士CDMP-A基础级认证

培训费：4800元/人（含培训费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用）。

考试费：2500元/人（专人代报名，考试费，VPN软件，并提供发票）。

l DAMA中国数据治理工程师CDGA认证

培训费：4800 元/人（含培训费、资料费、在线题库、录播视频回放、发票等费用）。

考试费：1000元/人（专人代报名，考试费，并提供发票）。

备注：学员未通过首次考试，可申请一次认证考试费减免的机会。

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主题

上课时间

2025年02月23-25日 北京2025年05月22-24日 北京2025年08月25-27日 青岛2025年11月25-27日 重庆

参加人数

费用

联系人

先生 女士

单位名称

部门职务

电话

传真

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