DAMA认证|数据治理和数字化的12项原则
数字化转型是个长期而艰巨的过程，许多单位仍然还不是很清楚到底如何来开展这个工作。DAMA关于数据管理和数字化转型，提出了12项原则。
数据治理和数字化的12项原则有哪些？
数据治理和数字化的12项原则有什么用处？
9月28日晚上20:00-21:30，我们邀请了DAMA中国-汪主席给大家一一诠释数据治理和数字化的12项原则，这些原则非常好的回答了许多数字化问题，给企业单位数据数字化转型与数据管理提供了一些方法和指导。
【讲座大纲】
数据管理的12项原则：
（1）数据是有独特属性的资产：数据资产在使用过程中不会产生消耗。
（2）数据的价值可以用经济术语来表示：光大银行、南方电网已有数据价值评估模型，从正（高质量数据给企业带来的价值）反（低质量数据给企业带来的成本，企业处理数据质量问题的支出占收入的10%~30%）两面评估数据质量的价值。
（3）数据管理意味着对数据质量的管理：数据管理的核心目标之一是提高数据质量。
（4）数据管理需要元数据：用于管理和如何使用数据的数据都成为元数据。
（5）数据管理需要规划：从架构和流程的角度进行规划，保证数据的一致性。
（6）数据管理须驱动信息技术决策：由业务驱动数字化转型，由IT部门落地。
（7）数据管理是跨职能的工作：数据管理需要技术能力、非技术能力以及协作能力。
（8）数据管理需要企业级视角：数据管理成果必须能够有效应用于整个企业。
（9）数据管理需要多角度思考：数据管理必须不断演进以跟上数据创建、应用和消费者的变化。
（10）数据管理需要全生命周期的管理：不同类型数据有不同的生命周期特征，数据管理实践需保持足够的灵活性，以满足不同类型数据的生命周期管理需求。
（11）数据管理需要纳入与数据相关的风险：数据可能成为组织的风险（丢失、被盗或误用），数据相关的风险必须作为数据生命周期的一部分进行管理。
（12）有效的数据管理需要领导承担责任：数据管理需要来自领导层的愿景和使命（一把手工程）。
【主讲讲师】
DAMA中国-汪广盛主席
国际数据管理协会中国分会（DAMA China）现任主席；
美国区块链技术应用研究院院长。
一直从事大数据、人工智能和区块链等相关的咨询、研发、实施和培训。同时还先后兼任北京/上海交通大学教授等。
2017年回国后，曾先后参与了多个国家部委关于数据标准、数据治理指导意见、数据隐私保护等相关条文的讨论和编写。
组织编著、翻译和出版了《大数据理论和工程实践》（人民邮电出版社，2018年12月）、《穿越数据管理的迷宫-数据管理执行指南》（机械工业出版社，2020年5月）、《DAMA数据管理知识体系2》（机械工业出版社，2020年6月）、《区块链改变游戏规则》（清华大学出版社，预计2021年1月）等，并为多个部委、省级机关、和企业提供数据管理和数字化转型的培训。
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