李勇：运营商数据治理实战指南

单元

大纲

内容

单元一

数据治理基础与框架

1.数据治理概述

1.1 数据治理的定义与重要性

1.2 数据治理的核心原则与目标

1.3 数据治理的框架与组成要素

案例：某运营商数据治理体系构建案例

2.数据治理的标准与规范

2.1 数据标准的制定与实施

2.2 数据质量管理流程与工具

2.3 数据隐私与保护政策

案例：数据标准在运营商业务中的应用实践

讨论课题：如何建立有效的数据治理组织架构？

单元二

数据资产管理

1. 数据资产的概念与价值

1.1 数据资产的定义与分类

1.2 数据资产的价值评估方法

1.3 数据资产的管理策略

案例：运营商数据资产盘点与价值评估实践

2. 数据生命周期管理

2.1 数据生命周期的阶段与特点

2.2 数据存储、备份与归档策略

2.3 数据销毁与合规处理

案例：数据生命周期管理在运营商中的应用

讨论课题：如何优化数据资产管理流程，提高数据利用效率？

单元三

数据标准与数据质量

1.数据标准的制定与实施

1.1 数据标准的内容与要求

1.2 数据标准的推广与应用

1.3 数据标准与业务需求的对接

案例：运营商数据标准体系构建与实施

2.数据质量管理

2.1 数据质量问题的识别与分析

2.2 数据质量提升的策略与工具

2.3 数据质量持续改进机制

案例：数据质量管理在运营商业务中的实践

讨论课题：如何建立有效的数据质量监控体系？

单元四

数据治理工具与方法论

1 数据治理工具介绍

1.1 常见数据治理工具的功能与特点

1.2 工具选型与实施策略

1.3 工具与业务流程的融合

案例：数据治理工具在运营商项目中的应用

2 数据治理方法论

2.1 数据治理方法论概述

2.2 方法论在项目实施中的应用步骤

2.3 方法论的持续优化与迭代

案例：基于方法论的数据治理项目实施案例

讨论课题：如何选择适合运营商的数据治理工具与方法论？

单元五

能源行业数据治理场景与案例

1.能源行业数据治理概述

1.1 能源行业数据特点与挑战

1.2 数据治理在能源行业的重要性

1.3 能源行业数据治理的趋势与发展

案例：能源行业数据治理成功案例分享

2.能源行业数据治理特定场景

2.1 智能电网数据治理

2.2 新能源数据治理

2.3 能源交易数据治理

案例：特定场景下的数据治理实践

讨论课题：如何针对能源行业特点进行数据治理？1

单元六

企业数据治理困难与解决方法

1.企业数据治理常见困难

1.1 数据孤岛与数据壁垒问题

1.2 数据质量与数据准确性挑战

1.3 数据治理与业务融合难度

案例：企业数据治理困难实例分析

2.解决方法与策略

2.1 打破数据孤岛的策略与工具

2.2 提升数据质量的方法与技术

2.3 数据治理与业务融合的路径与实践

案例：企业数据治理困难解决案例

讨论课题：如何有效应对企业数据治理中的挑战？

单元七

数据治理与AI应用的结合

1.数据治理与AI的相互关系

1.1 AI对数据治理的需求与推动

1.2 数据治理对AI应用的支撑与保障

1.3 数据治理与AI的融合发展趋势

案例：数据治理与AI结合的应用实例

2.数据针对性调整与清洗整理手段

2.1 AI在数据清洗中的应用

2.2 AI在数据整合与标准化中的作用

2.3 AI在数据质量提升中的贡献

案例：AI在数据治理中的具体应用案例

讨论课题：如何更好地将AI应用于数据治理中？

单元八

数据资产价值提升

1.数据资产价值评估

1.1 数据资产价值的衡量指标

1.2 数据资产价值评估方法与模型

1.3 数据资产价值提升的策略与路径

案例：数据资产价值评估与提升实践

2.数据资产运营与管理

2.1 数据资产运营的模式与策略

2.2 数据资产管理的最佳实践

2.3 数据资产价值最大化的方法与技术

案例：数据资产运营与管理成功案例

讨论课题：如何有效提升并运营数据资产价值？

单元九

数据治理项目规划与实施

1.数据治理项目规划

1.1 项目目标设定与需求分析

1.2 项目范围界定与资源调配

1.3 项目计划与时间表制定

案例：数据治理项目规划实例

2.数据治理项目实施

2.1 项目实施步骤与流程

2.2 项目实施中的风险管理与应对

2.3 项目实施效果的评估与反馈

案例：数据治理项目实施案例分享

讨论课题：如何制定并实施有效的数据治理项目计划？

单元十

数据治理与业务融合

1.数据治理与业务战略对接

1.1 数据治理如何支撑业务战略

1.2 业务战略对数据治理的需求

1.3 数据治理与业务战略的协同机制

案例：数据治理与业务战略对接实践

2.数据治理在业务流程中的应用

2.1 数据治理如何优化业务流程

2.2 数据治理在业务流程中的实施步骤

2.3 数据治理对业务流程持续改进的支撑

案例：数据治理在业务流程中的应用实例

讨论课题：如何实现数据治理与业务流程的深度融合？

单元十一

数据治理的安全

1.数据保护原则与策略

1.1数据保护的基本原则，如保密性、完整性、可用性等。

1.2探讨数据分类与分级策略，以及针对不同级别数据的保护措施。

1.3分析数据加密、脱敏、备份与恢复等关键技术及其应用场景。

2.隐私合规与法规遵循

2.1)阐述个人隐私保护的重要性及相关法律法规（如GDPR、CCPA等）的要求。

2.2)讨论数据收集、存储、处理与传输过程中的隐私合规问题。

2.3)介绍隐私影响评估（PIA）与数据保护影响评估（DPIA）的方法与实施步骤。

3.访问控制与权限管理

3.1)分析访问控制模型（如RBAC、ABAC等）及其在数据治理中的应用。

3.2)探讨权限分配、审查与撤销的最佳实践。

3.3)介绍身份认证、单点登录（SSO）与多因素认证（MFA）等安全技术。

4.数据泄露防范与应急响应

4.1数据泄露的常见原因与后果。

4.2数据泄露预防策略，如监控、审计、入侵检测等。