2025年11月北京首期CDO首席数据官高级研修班--圆满收官
浏览:24次 作者:小编2025年11月27至29日,中培IT学院在北京成功举办了首期“CDO首席数据官高级研修班”。本次培训为期三天,由国内资深数据管理专家王老师、赵老师联合授课,吸引了来自全国各地多家企业的数据部门带头人、数据管理核心骨干等参与其中。
一、培训背景
在数字经济时代,数据已成为核心生产要素。2025年《个人信息保护合规审计管理办法》等政策的出台,将“数据合规管理能力”纳入企业强制考核范畴,这正式从法规层面强化了首席数据官(CDO)作为企业数据管理第一责任人的关键角色。CDO不仅是合规的“守护者”,更是企业数据的“战略操盘手”、“资产管理者”和“技术赋能者”,肩负着数据战略的顶层设计与全周期管理职责。其能力直接关系到企业能否在数字竞争中脱颖而出。
为满足市场需求,中培IT学院精心打造本研修班,旨在系统性地帮助学员:
掌握核心框架:构建从数据治理、资产体系到前沿技术应用的知识体系;
应对现实挑战:提升数据战略规划、资产化运营及合规风控的实战能力;
赋能组织发展:推动数据驱动业务创新与智能决策,释放数据要素的真正价值。

二、培训安排
培训形式:培训采用面授+直播的形式,为期3天
培训特色: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。
课程大纲:
日程 | 主题 | 内容 |
第一天 上午 | CDO的发展现状、角色定位与生存指南 | 1. CDO的全球发展与中国实践 CDO的全球兴起背景:美英法等国政府与企业的CDO制度演进 中国CDO发展现状:广东、上海等地试点政策解读 CDO在数字经济时代的战略价值 2. CDO的角色定位与组织设计 CDO的四大角色:战略推动者、治理统筹者、价值挖掘者、文化塑造者 CDO的典型组织位置:向CEO、CIO或COO汇报的利弊分析 CDO的核心能力模型:懂数据、懂业务、懂管理、懂市场 CDO与CIO、CTO的协同与分工 3. CDO的生存挑战与应对策略 CDO面临的典型挑战:跨部门协同难、资源不足、业务部门抵触、价值难以量化 CDO的"生存指南":如何争取高层支持(讲好"数据故事")、如何建立跨部门协作机制、如何设定可衡量的KPI与阶段性目标、如何打造数据团队与人才梯队、如何推动数据文化建设(从"要我用数据"到"我要用数据") |
第一天 下午 | 数据要素战略、数据治理框架与成熟度评估 | 4. 数据要素的战略作用与资产化路径 数据作为第五大生产要素的战略意义(国家政策解读) 数据资产化的路径:确权、定价、流通、交易 数据要素市场建设现状与未来趋势 数据价值评估模型与方法论 数据资本化与数据入表(会计准则视角) 组织级数据资产体系构建方法论:数据资产目录设计、数据资产分类分级、数据资产价值评估、数据资产运营机制 5. 企业数据治理体系构建 数据治理的定义、目标与核心原则 数据治理框架(DAMA-DMBOK2)详解:十大知识领域 数据治理组织架构设计:数据治理委员会、数据所有者、数据管理员等角色 数据治理实施路径:评估、规划、试点、推广 数据管理能力成熟度评估模(DCMM):DCMM的五个等级与八大能力域、DCMM评估方法与工具、如何基于DCMM制定数据治理路线图、DCMM评估实战案例分享 |
第二天 上午 | 企业级数据架构设计与前沿技术应用 | 6. 企业级数据架构理论与实践 数据架构的定义与企业级数据架构的重要性 企业级数据架构核心组件:数据模型设计:概念模型、逻辑模型、物理模型;数据流设计:数据采集、传输、处理、存储;数据存储架构:关系型数据库、NoSQL、时序数据库 数据集成与共享技术:ETL/ELT、API、消息队列、数据虚拟化 主流数据架构模式:数据仓库、数据湖、数据湖仓一体(Lakehouse)、数据网格(Data Mesh)、数据中台 数据架构设计方法论:自上而下(战略驱动)与自下而上(问题驱动) 数据架构与IT架构、业务架构的协同关系 7. 前沿技术创新应用 人工智能(AI)在数据管理中的应用:AI驱动的数据质量检测、AI驱动的数据分类与标注、AI驱动的预测分析与决策智能化、大语言模型(LLM)在数据治理中的应用 大数据分析技术栈:批处理vs流处理(Spark、Flink)、数据挖掘与机器学习平台、实时数据分析架构 区块链在数据管理中的应用:数据确权与溯源、数据交易与智能合约区块链+隐私计算的融合应用 隐私计算技术:联邦学习、安全多方计算、同态加密 数字孪生与元宇宙中的数据管理 |
第二天 下午 | 业务场景化 | 8. 组织业务流程与数据需求分析 如何理解组织内部业务流程:业务流程建模方法(BPMN)、业务与数据的映射关系 业务痛点识别与数据需求挖掘 所在行业垂直领域数据应用痛点及解决方案: 金融行业:风控、反欺诈、精准营销;制造业:设备预测性维护、供应链优化;医疗健康:临床决策支持、患者画像;政务:一网通办、智慧城市;零售:用户行为分析、库存优化 9. 数据资产化、业务场景化、决策智能化 数据资产化的三大路径:数据产品化、数据服务化、数据商品化 业务场景化的实施方法:场景识别与优先级排序、场景化数据产品设计、场景化数据运营 决策智能化的实现路径:从描述性分析到预测性分析、从诊断性分析到处方性分析、AI驱动的智能决策系统 |
第三天 上午 | 数据价值变现、数据标准 | 10.从数据采集到价值变现的全链条管理 数据价值链的五个环节:数据采集(内部系统、外部数据源、IoT设备);数据存储与管理(数据湖、数据仓库);数据加工与处理(清洗、转换、建模);数据分析与应用(常规报表、高级分析、AI驱动预测);数据价值变现(内部赋能、对外销售、数据产品) 数据产品化方法论:数据产品的定义与分类、数据产品设计原则、数据产品运营与迭代 数据服务化架构设计:数据API设计规范、数据服务目录与治理、数据服务的商业化模式 11.数据标准体系构建 数据标准的定义、分类(命名标准、编码标准、数据元标准、交换标准等) 数据标准化的价值:提升数据一致性、可比性、互操作性 数据标准制定流程:需求调研、标准起草、评审发布、宣贯执行 数据标准管理平台建设与维护机制 行业数据标准案例(如金融、医疗、政务)借鉴 |
第三天 下午 | 质量管理与生命周期管理 | 12.数据质量管理体系 数据质量评估体系:数据质量的六大维度、数据质量评估方法与指标设计(DQ Scorecard)、数据质量基线建立 数据质量问题的常见根源分析 数据质量检查、分析与优化方案:数据质量检测技术(规则引擎、数据剖析、异常检测)、数据质量问题闭环管理流程、数据质量改进计划制定与实施、数据质量管理工具与平台 13.数据生命周期管理 数据从创建到退役的全生命周期管理:数据生命周期的五个阶段(创建/采集、存储/维护、使用/共享、归档、销毁)、各阶段的数据管理要求与控制点 数据生命周期管理策略:冷热数据分层、存储优化策略(压缩、去重、分层存储)、数据归档策略、数据保留策略、合规销毁机制(物理销毁、逻辑销毁、销毁记录与审计) 数据生命周期管理工具与平台支持 数据生命周期与数据治理、数据安全的协同管理 14.跨部门数据共享机制与实践 跨部门数据共享的价值与挑战:数据孤岛问题、数据共享的利益冲突、数据共享的安全风险 跨部门数据共享机制设计:数据共享协议与SLA、数据共享平台建设、数据共享的权限管理与审计、数据共享的激励机制 数据共享最佳实践案例 15.课程总结与CDO行动计划 三天课程核心要点回顾 CDO能力模型与自我评估 制定企业数据战略行动计划 学员交流与答疑 |
三、讲师风采
王老师 数据管理行业洞察者、数据治理技术专家
王老师在IT咨询与IT服务行业拥有超过20年的丰富经验,是一位深具行业洞察力和技术专长的资深专家。现(曾)任职中国两化融合应用联盟副理事长、国家工业大数据工程实验室特聘专家、DAMA中国理事会员、2020十大数据治理专家、中国智慧企业推进委员会专家委员、数据资源专委会特聘专家。
王老师擅长工业大数据、大数据、数据治理、信息化咨询与规划、项目管理、信息架构、云计算、物联网、数字化转型等课题培 训,参与项目涉及政务、金融、交通、教育、养老、石油、化工、 制造、冶金、矿山、医疗等行业。他还参与了《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。
赵老师 DAMA协会理事、数据要素专委会专家委员
赵老师为DAMA中国数据治理专家,并受聘担任数据要素、数据资源、央企数字化转型及智慧企业等多个国家级专业委员会的专家委员。其具备深厚的行业背景,曾就职于埃森哲、华为等世界级企业,在咨询与科技领域拥有丰富的实战经验。
赵老师拥有14年数据治理与数字化转型领域专业经验,长期活跃于大型制造、能源、文旅、交通、金融等行业,主导并参与多项中央企业、大型集团及政府机构的数据治理与信息化咨询项目。具备系统化的企业级数据管理能力,专注于数据治理体系建设、数据管理咨询、数据资产管理、信息架构规划及数据价值实现路径研究,拥有丰富的项目管理与咨询交付经验。
曾主导《CDAM数据资产管理知识体系指南》、《DAMA数据管理知识体系指南第二版修订版》书籍的撰写与翻译,主导了《首席数据官知识体系指南》第一版、第二版的撰写与编辑,参与《数据治理驱动的数字化转型》《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》等书籍的编写与审定工作。
四、培训过程
本次研修班采用“线上直播+线下面授”相结合的创新模式,成功吸引了来自全国多家企业的数据部门负责人与核心骨干,共计15名学员参与。在为期三天的密集培训中,整个学习过程严谨而充实,氛围积极活跃。
沉浸式课堂学习:
在北京的线下主会场,学员们沉浸在浓厚的学习氛围中。赵老师深入浅出地讲解了“企业级数据架构设计”与“前沿技术应用”等核心模块,学员们全神贯注,认真听讲并细致记录笔记,展现了高度的学习热情。
第2天、第3天赵老师授课现场
现场学员认真听课做笔记
云端在线学习:
对于未能亲临现场的学员,我们通过高质量的直播技术确保了远程学习的临场感。线上学员积极参与课堂互动,通过实时评论与提问,与讲师及其他学员形成了良好的跨地域交流氛围,实现了“零距离”同步学习。

CDO首席数据官培训直播界面
课余交流与互动:
在课间休息时,学员们并未松懈,而是围绕讲师或组成小组,就实际工作中遇到的数据治理难题、数据资产化路径等话题进行深入探讨。现场交流气氛热烈,充分体现了学员勤思好问的专业精神。部分学员还借此机会合影留念,记录了这次宝贵的学习经历。

第一期CDO首席数据官,部分学员合影留念
严谨的成果检验:
培训尾声设置了现场考试环节。学员们沉着应对,认真作答,旨在全面检验三天的学习成果,并将理论知识系统化、固化,为后续的工作实践打下坚实基础。通过培训项目评价考核的学员,将获得由工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发的《首席数据官》证书。
CDO考试,对学习成果进行验收
电子标准院首席数据官证书样本
五、学员评价
本次培训在学员中引起广泛共鸣。大家普遍认为课程内容系统、案例详实、讲师专业,对实际工作具有很高的指导价值。以下是部分学员的真实评价节选:
某央企数据部门负责人:
“这次培训非常及时和实用,尤其是数据治理框架和DCMM评估部分,为我们接下来推动集团数据治理体系建设提供了清晰的路径。赵老师讲的‘数据资产入表’案例,直接解决了我们目前在数据价值衡量方面的困惑。”
金融行业数据总监:
“课程设计既有高度又接地气,王老师对AI在数据管理中应用的讲解令人印象深刻。跨部门数据共享那节课的实战方法,我们回去就能用上。小班教学也让交流更充分,认识了很多同行,收获远超预期。”
制造业数字化中心主任:
“作为非技术背景的数据管理者,这次培训帮我打通了从战略到执行的关键环节。老师把复杂的技术概念讲得通俗易懂,数据架构、湖仓一体这些内容终于不再抽象。希望后续能有更多行业细分场景的深度课程。”
某线上参与学员:
“由于时间和地域限制,我选择了直播学习方式,培训画面清晰、互动流畅,出现一些小的网络问题时,会务人员会第一时间解决,保证整体学习效果。课后还能回看录像,方便复习。
CDO首席数据官现场部分学员的反馈截图:



六、培训总结
为期三天的研修班圆满落幕,这是一段系统构建首席数据官知识体系的深度旅程。从CDO的角色定位与生存之道,到数据治理框架与资产化路径;从前沿数据架构与技术应用,到驱动业务创新的实战场景。学员们跟随两位专家的引领,完成了从战略视野到执行方法的全面进阶。
本次培训取得了远超预期的丰硕成果。全体学员通过专注的学习、积极的思辨与坦诚的交流,不仅收获了前沿、系统的知识方法论,获得了应对现实挑战的深刻启发,更结下了宝贵的同行情谊。
首期CDO首席数据官高级研修班的成功举办,不仅是一次高质量的职业赋能,更是一次前瞻性的行业呼应。我们深信,这批数据管理的领军者与践行者,必将为企业激活数据要素价值、赢得数字竞争新优势注入关键动力。
CDO首席数据官认证
- 标签: CDO首席数据官