CDMP国际数据管理专业人士认证

关于举办“CDMP国际数据管理专业人士认证” 培训班的通知

各有关单位：

在数字化浪潮中，数据已成为企业核心竞争力的关键要素。为助力企业构建专业数据治理人才梯队、夯实数据驱动决策的人才基础，同时帮助数据领域人员提升职业竞争力，并高效获取CDMP基础级证书。中培伟业联合国内多名数据管理专家，开设了“CDMP国际数据管理专业人士认证”培训课程。于2026年在全国部分城市举办公开课，诚邀您的参与，相关事宜如下：

一、认证简介

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证书分为四个等级，分别为：基础级Associate、专家级Practitioner、大师级Master和院士级Fellow。

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。

二、培训对象

企业CIO、CDO 等信息化相关的高层领导、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、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/经理/专员、IT 部门总监/经理、IT 项目管理办公室(PMO)总监及数据管理专员/技术经理等相关人员。

三、认证价值

1.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。

2.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。

3.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认证人员可获得额外加分。

4.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。

5.提高个人薪资福利：DAMA认证作为数据管理认证，行业认可。获得CDGA证书的人员，工资涨幅、职务提升均有不同程度的体现。

6.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。

四、培训信息

培训形式：线下面授 + 同步直播

培训班次：

2026年1月23-25日北京 2026年5月22-24日昆明

2026年8月26-28日青岛 2026年11月25-27日广州

五、培训内容

培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：

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

备注：采用小班制教学，授课过程中，讲师会通过互动提问、组织小组讨论、即时答疑等形式，帮助学员把所学知识转化为可落地的能力。

六、培训教师

➤ 商老师 | DAMA数据管理系列认证授权讲师

20余年IT职业与培训生涯，20000+学时授课经历，DAMA数据管理CDGA、CDGP、CDAM等体系认证授权讲师、注册信息安全工程师讲师资格(CISI)。具有丰富的教学和实践经验，对IT职业培训有深刻的理解。曾参与“国家网络技术水平考试”体系设计、课程研发和教师培训，在数据管理、项目管理、IT服务管理、网络操作系统、网际互联设备、数据库、信息安全等领域有深入的研究。在国内多家大中型企业担任网络安全规划设计顾问。为国内多个行业进行数据治理、网络与信息安全、项目管理等课程培训，每年巡讲50余场。

商老师具备播音员般的语音特质，吐字清晰，音色沉稳。无论线上还是线下，其富有磁性的声音总能牢牢吸引学员的注意力，展现出深厚的职业素养与从容自信的讲台风采。

➤ 郭老师 | DAMA、DCMM等数据管理专家讲师

EBDP大数据认证课程授权讲师、DAMA中国CDGA数据治理工程师、CDAM数据资产管理师专家讲师、NPDP产品经理认证课程授权讲师、工信部新职业大数据工程技术人员(中级)教材撰写专家等。专注于信息化发展趋势、数据治理、大数据、信息架构等领域研究。多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目，精通软件开发生命周期管理、软件质量管理、软件研发管理体系解决方案、软件需求管理最佳实践、敏捷开发与管理实战高级培训、IT项目管理与需求分析最佳实践、大型项目管理及集成项目解决方案、高质量代码编程等技术。

郭老师拥有极强的亲和力与耐心，能迅速破冰，与学员建立信任关系。注重互动与反馈，善于营造积极的学习氛围，并能针对学员的不同背景与个性化需求，灵活调整教学节奏与重点，确保每位学员都能学有所得，培训体验备受好评。

➤ 王老师 | DAMA中国理事会会员

在IT咨询与IT服务行业有20余年经验，涉足于金融、石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究，具有丰富的项目管理、咨询服务经验，专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究，多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究，参与《数据治理：工业企业数字化转型之道》、《工业企业数据治理指南》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》、《智慧矿山应用研究》等书籍编写工作。

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