DAMA国际数据管理协会
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。
一、培训课程设计思路及教学安排紧密围绕着：
1、以理论为基础：全面、清晰、体系化解读数据治理理论知识和方法论。
2、以实战为导向：五大行资深实战专家，与金融机构实际业务和管理场景相结合，更具实操性。
3、以能力为目标：金融行业案例，更注重能力同步提升，提高认证通过率，用人单位可立即获得人力资本上的提升。
二、课程内容体系（模块1-15为CDGA；全部模块为CDGP）：
模块
主要内容
1、数据管理知识体系
以金融行业为例，说明数据治理环境以及数据治理在行业的实践以及指导作用，体系化介绍数据管理知识体系全貌，同时还介绍各个模块之间的关系、术语、重要概念以及沟通技巧。
2、数据管理组织与职责
本章节主要介绍金融行业的数据管理组织架构体系以及职责分工，并介绍管理组织的成功关键因素、金融行业数据管理组织架构案例等，明确组织建立的方式方法。
3、数据架构
数据架构主要包括识别企业数据需求、设计维护总蓝图指导数据的集成、控制数据资产、对齐企业目标。本课程将介绍数据架构的主要工作内容以及实践实操，并说明常见问题以及其解决方案。
4、数据模型与设计
数据模型与设计包括数据建模，明确概念、逻辑、物理的数据模型层级。本节课程主要介绍数据建模的主要工作内容以及再金融行业的优秀实践，以及根据业务规则，设计数据模型，并基于业务规则对数据模型进行验证。
5、元数据管理
元数据做为描述数据属性的数据，本节课程主要介绍元数据管理的定义、类型、标准，以及元数据管理的方式方法、相关技术，并通过实践案例来加深对元数据管理的认知。培养根据实际现象，分析元数据管理存在的问题，并能够提出合理且可落地的解决方案。
6、主数据与参考数据
主数据与参考数据主要说明对数据不同的分类所划分的“最大公约数据”以及为管理提供服务的参考数据。包括对数据分类方法的说明、主数体系介绍、主数据管理方式等。分析主数据项目实施过程中应注意的重要事项，以及存在的风险。
7、数据集成和互操作
数据集成与互操作主要描述数据整合与传输的流程，本节课程主要介绍数据集成基本概念，如数据抽取、转换、加工等，数据集成模式、工作方法、工作工具等方面的内容。
8、数据仓库与商业智能
本章以数据仓库的构建以及商业智能应用的要点来介绍数据应用体系建设。包括数据仓库的构建理念、架构组件，商务智能的实施要点、与数据治理之间的关系处理。
9、文件和内容管理
文件和内容管理将针对结构化与非结构化的数据的高效整合与高效利用方式方法展开说明。从工作方式方法、工作工具等方面介绍内容管理与分发方式、术语管理、数据地图、工作流等。
10、大数据和数据科学
本章以数据仓库的构建以及商业智能应用的要点来介绍数据应用体系建设。包括数据仓库的构建理念、架构组件，商务智能的实施要点、与数据治理之间的关系处理。
11、数据质量
数据质量是衡量数据价值、数据可用性的标尺，本节课程将介绍数据质量的基本概念、常见问题以及常用工具与技术，并通过介绍金融行业的相关案例来贯通数据质量管理的实施流程，培养基于数据质量理论为企业存在的诸多数据质量问题，提出合理且可行的解决方案。
12、数据安全
数据安全主要
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