数据掘金,你准备好了吗？DAMA数据治理专业认证全解 CDMP / CDGA / CDGP
作为一名资深IT经理，明显感到企业数字化转型的浪潮来势汹汹，这使得数据治理专业的重要性日益凸显。然而，一名优秀的数据治理专业人才，离不开系统的知识和经验积累。在不断探索的过程中，我发现DAMA认证考试可以为我提供全面系统的数据管理知识体系，并能够验证我的专业水平。
数据是数字经济的主角，数据治理人才理应有更高的要求。DAMA的知识体系和认证机制，正好满足了这个追求，帮助我们在企业数字化转型的浪潮中，如鱼得水。DAMA认证考试非常适合我这样的IT从业者，为我们提供了这个系统的知识框架，也为我们专业的发展指明了方向。这也使我们在新经济环境下的核心竞争力，得到持续的强化和发展。
参加了上海信息化培训中心举办的DAMA数据治理和管理培训班，老师们讲授的内容非常系统和实用，教材内容详实，涵盖了数据管理的各个方面，模拟题目难度适宜，考验了我的数据管理实践经验和理论知识。在备考过程中，我结合自己的实际工作经验，对教材中的知识点进行了更加深入的理解和探究。
最终，我顺利通过了DAMA认证考试。从参加培训到参加考试获得认证，这一过程不仅让我对数据管理有了更深入的认识，也让我更加自信地应对工作中的数据管理问题。在我看来，数据管理不仅仅是技能，更是一种数据文化。只有将数据管理融入到企业文化和公司治理之中，才能够真正发挥它的作用。
在拿到认证之后，我更加认为DAMA认证考试是一项非常有价值的考试，可以帮助我们更好地理解和应用数据管理知识，并提升我们的实际工作能力。如果你也是一名关注数据管理的从业者，我强烈推荐你参加DAMA认证考试，相信它一定能够给你带来不一样的收获和成长。
图：DAMA数据治理和管理主要内容
DAMA与数据管理认证
自1988年成立后，DAMA国际在数据管理领域的影响力日益加强，其专业地位无人能出其右。如今,DAMA已经发展成为一个拥有40多个国家和地区分会,会员近万人的非营利性组织。多年来,DAMA的会员们根植于实践,不断探索数据管理工作的专业领域，在解决问题的过程中总结出宝贵的经验和理论结晶，最终成就了《DAMA数据管理词典》和《DAMA数据管理知识体系与指南》等著作，如今已成为全球数据管理工作者的案头必备参考工具。
作为数据管理工作者,能够有机会接触DAMA数据理念，真的是的幸运，学习借鉴并运用到自己的工作实践中去，可以少走不少弯路。DAMA国际带给我最深的感触,莫过数据管理专业人士认证(CDMP)。这项认证的推出,不仅丰富和深化了数据管理专业的理论体系,也为全球从业者提供了检验学习成果和不断进步的重要标尺。作为数据管理工作者,获得CDMP认证无疑是一个重要的职业发展里程碑,是我们专业技能和知识的有力证明。
国际版：CDMP 数据管理专业人士认证，由DAMA国际建立 ，常见的分为三个级别，从基础级到从业级再到大师级，英文考试，全球通用。
中文版：CDGA和CDGP，中文考试。DAMA中国以DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求对CDMP进行了本地化重构，包括考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等。现在，中文认证考试分为两个等级：CDGA 数据治理工程师和 CDGP数据治理专家 。DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，通过考试后，由DAMA中国颁发认证证书。
| 认证名称 | 考试语言 | 考试题型 | 考试时间 | 发证机构 |
|---|---|---|---|---|
| CDGA 数据治理工程师(Certifed Data Governance Associate) | 中文 | 单选题 | 每季度组织一次各城市线下笔试，考试时间为3月、6月、9月 10月(峰会)、12月 | DAMA中国 |
| CDGP 数据治理专家(Certified Data Governance Pofessional) | 中文 | 单项选择题;多项 选择题;论述题 | DAMA中国 | |
| CDMP 数据管理专业人士认证(Certified Data Management Professional) 分为四个等级:基础级Associate、从业级 Practitioner、大师级Master | 英文 | 单选题 | 随时预约，在线机考，远程监考 | DAMA国际 |
CDGA/CDGP/CDMP认证含金量
DAMA认证及其代表的知识体系和发展路径,正好满足数字经济时代对数据治理人才的高要求。DAMA认证的价值，不仅体现在证书本身，更体现在其代表的一整套科学的知识体系和标准化的职业发展路径上。如今,在招聘和选用数据治理人才时,DAMA认证成为许多企业的重点考察内容之一。有的企业会在员工的职业发展规划中,特别推荐和鼓励他们考取DAMA认证,这无疑体现了企业对数据治理岗位的专业化要求和发展前景的高度重视。一些知名企业,更是大量招聘DAMA认证人才,以他们的专业知识和技能来推进企业数智化建设和业务创新。
对企业而言：
CDGA/CDGP/CDMP认证认证能提升企业数字化转型的基础能力，形成企业所需的新数字经济下的核心竞争能力，帮助企业全面推动数字化转型。
- 有助于提高员工的数据管理素质和技能，帮助企业培养和提升数据团队的能力；
- 有助于企业充分有效地发挥数据的作用，促进公司整体数据管理能力提升；
- 可以提高企业对数据的规范化管理和统一标准，提高数据质量和可靠性；
- 认证团队能够增强企业在数据领域的竞争优势，并提高企业在市场上的声誉和影响力。
对个人而言：
CDGA/CDGP/CDMP认证是目前全球数据治理方面的权威认证，是数据从业者的职业“敲门砖”、专业“通行证”、事业“加速器”。
- 提高实操能力和解决问题技巧：通过DAMA认证学习，系统学习和掌握数据治理知识和实操技能,实现理论和实践的深度融合,提高日常工作的实战水平和解决问题的能力。
- 获得专业资质和先机优势：DAMA认证为个人在数据治理领域的成就和努力提供权威认可和资质证明。这有助于在激烈的人才市场竞争中占据先机,成为“持证上岗”的人才。
- 有利于职业发展和薪酬提高：DAMA认证有利于个人职业发展和薪资提升。它是评价个人数据治理专业能力的重要参考,可以获得企业更高的人才认可度和薪资待遇。
- 升个人市场信誉和专业能力认可：通过DAMA认证,个人可以获得更高的市场信誉和对专业能力的认可。这有益于个人在行业内的口碑和影响力提升,从而获得更多机会和发展空间。
DAMA数据管理专业人士认证，是数据从业者的“黄金证书”。
CDGA / CDGP/ CDMP 证书样图
图：CDGA证书样本
图：CDGP证书样本
图：CDMP证书样本
适合学习及报考人群
所有大数据相关从业者，包括但不限于：
- 企业CIO首席信息官、CDO首席数据官等高管；
- 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员；
- 企业数据管理专家和专家委员会专员；
- 数据管理团队及专兼职人员；
- 业务部门信息化领导和经理；
- 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；
- 业务部门数据专责人员；
- 有组建数据管理部门和学习数据管理知识体系学习需求的企业
报考条件
符合在教育、工作经验和培训方面的以下相关要求，方可获得考试资格：
| 考试类型 | 报考条件 |
|---|---|
| 数据治理工程师 (CDGA) | 大专以上 |
| 数据治理专家认证考试 (CDGP) | 专科毕业后,从事IT相关工作5年以上者 |
| 本科毕业后,从事IT相关工作3年以上者 | |
| 硕士学位获得后,从事IT相关工作1年以上者 | |
| 博士学位获得者 | |
| 数据管理专业人士认证 (CDMP) | 基础级(A):0年到5年相关工作经验 |
| 实践级(P):2年到10年相关工作经验 | |
| 专家级(M):最少10年相关工作经验 | |
| 大师级(F):超过25年相关工作经验 |
- 中文版：需通过CDGA才能报考CDGP
- 英文版：CDMP需先从基础级开始
CDMP考试和认证申请
CDMP国际版英文考试：由DAMA国际管理。
数据管理基础考试形式为在线机考，90分钟，100道选择题。英文非母语的考试，可获得20分钟加时。
满足的条件越多，可获得更高级别的证书，简述如下：
基础级：Data Management Fundamentals exam 数据管理基础考试得分60%以上，可获得CDMP Associate认证证书及电子徽章
从业级：Data Management Fundamentals exam 数据管理基础考试得分70%以上，还需要加考两门选修考并通过，可申请CDMP Practitioner认证。
大师级：Data Management Fundamentals exam 数据管理基础考试得分80%以上，还需要加考两门选修考并通过，再加上10年数据相关工作经验书面证明，可申请CDMP Master认证。
CDGA/ CDGP考试时间和地点
每季度安排一次，每年3、6、9、10（在上海加考一次）、12月，共5次。
考试一般安排在周末下午
CDGA：14:00-15:40
CDGP：14:00-16:10
一般会在北京、上海、广州、深圳等城市设置考点，考试地点根据考生报名情况确定。
其他城市人数达到25人即可**新增临时考点，**如 ：西安、成都、武汉、厦门、南京等。
CDGA/ CDGP 考试时长
数据治理工程师（CDGA）考试时间为100分钟，平均每道题且答题时间为1分钟。
数据治理专家（CDGP）考试时间为130分钟，单选题为10道每道1分，多选题为15题每道2分，杂项题60分，共5道。
CDGA和CDGP考试
CDGA数据治理工程师考试，对标国际版CDMP Fundamental，考试时间100分钟，100道选择题，60分及格。
CDGP数据治理专家考试时间为130分钟，对标国际版CDMP Practitioner，满分为100分，60分及格，且每部分成绩不得低于40%。
CDGP：第一类 单选题（10分，10道题）
第二类 多选题（30分，15道题）
第三类 论述题（60分，五/六大题）
注：
①考试合格且提交的资料通过审查者，颁发数据治理工程师或数据治理专家证书。
②考试完成后，15个工作日内以邮件的方式公布考试成绩，后继续提供线上查询服务。
③自成绩公布之日起15个工作日内核查相关证件，制作证书，备案及颁发证书。
④DAMA证书已开通了区块链证书查询服务，保障证书身份唯一、不可篡改、可溯源，实现基于区块链技术的证书存证确权、防伪鉴真。
培训-考试-获证流程
**参加培训*→*报名申请→缴费约考→参加考试→领取证书
SITC数据管理培训优势
上海信息化培训中心SITC与DAMA中国紧密合作，拥有专业的师资团队和丰富的教学资源，可提供高质量的CDGA, CDGP, CDMP培训服务，值得您信赖和选择。
- 针对性强：上海信息化培训中心的CDGA/CDGP/CDMP培训课程会针对国内实际需求进行优化和调整，使学员更好地掌握国内数据管理实践过程中的实际技能。
- 师资权威：资深培训老师熟悉DAMA体系，具有丰富的理论知识与实操技能，精准指导CDGA考点和通关要点。
- 培训内容全面：系统地涵盖CDGA考试范围内的知识体系,包括所有必考领域和常见考点,以最优质和高效的培训帮助学员短期内全面提高数据治理知识水平。
- 教学模式先进：采用理论结合实际案例的教学模式,在系统讲解知识的同时,运用大量实战案例帮助学员理解掌握知识,并学习套用解决实际问题的技巧。
- 模拟练习充分：培训过程中通过大量模拟题练习,培养和提高学员的答题速度和准确度,熟悉各类型题目的解题思路和套路,为考试做好全面准备。
- 学习资料齐备：培训提供的学习资料齐备，系统全面，对考试和工作参考都具有很强的指导作用。
CDGA认证 及CDMP-A认证 开班信息
本课程基于DAMA知识体系DMBOK2《数据管理知识体系指南》 内容，针对希望详细更新企业数据管理知识的专业人士，全面概述了企业数据管理学科。该课程为DAMA数据管理核心课程，为国际版CDMP 数据管理基础英文考试与国内版CDGA数据治理工程师中文考试做好准备。
培训日期：2023年5月11-13日
培训地点：上海市华山路1076号上海市信息中心
报名咨询：在线填表咨询 和微信咨询
考试范围及教材大纲
CDGA/ CDGP/ CDMP都以《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》为基础，并结合相关实践。
图：《DAMA数据管理知识体系指南》图书
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
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这是一门基于行业权威指南DMBOK2的核心课程，系统和详细地介绍了企业数据管理的专业知识。课程内容广泛覆盖CDGA和CDMP-A认证考试的全部要点与知识体系,是您顺利通过专业认证考试和全面提高数据治理技能的重要保证。
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✓系统全面且实用的学习资料,覆盖考试全部知识范围,是您学习与考试的重要参考资源
课程时间:2023年5月11日至13日
课程地点:上海市华山路1076号上海市信息中心
这个专业认证课程具有知名师资、完备课程、针对性强和丰富学习资源等优势，是您提升数据治理技能与顺利通过CDGA和CDMP认证的重要助力，值得投入时间与资源进行学习。
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企业内部定制数据治理和管理专项培训
上海信息化培训中心SITC提供企业内部定制数据治理和管理专项培训,是帮助企事业单位数据治理团队快速提高整体水平与实力的捷径之一。
我们理解企事业单位内部培训的特殊需求，定制灵活的培训方案与学习内容。根据企业数据治理实际情况与团队现有水平，我们可以定制基础课程,也可以深入开设提高进阶课程,全面满足企业不同学习需求。
我们还可以根据企业自身数据治理框架与管理流程,定制相应的案例实操及沙盘项目，让学员在案例中学习运用知识与技能,并在企业内部直接输出,产生实效。这种深度融入企业实践的定制课程,最为贴近业务真实需求,效果显著。
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