朱立锋，原中国电子科技委副主任，中电互联党委书记、董事长

第十三届全国人大代表，研究员级高级工程师，享受国务院特殊津贴专家，长期在我国电子信息领域一线工作，在智能制造、工业互联网、数据治理、人工智能、区块链、信息安全、系统集成、产业标准化、产业投资等领域积累了丰富的理论知识和管理经验。

王继业  博士，教授级高级工程师，原国家电网公司副总信息师

自1988年以来长期从事电力信息化工作，曾担任中国电力信息中心副主任、国家电网公司信息化工作部副主任、国家电网公司信息通信部主任、国家电网公司大数据中心主任，从事过软件开发、运行维护、信息化建设、网络安全、电力大数据等工作，熟悉大数据、云计算、物联网等最新信息技术在电力系统的应用。发表论文90多篇，专著11部，获得国家、省部级科技进步奖励二十余项。

王同良 博士，教授级高级工程师，享受国务院政府特殊津贴专家，中国计算机用户协会副理事长

原任中国海洋石油集团有限公司信息化部总经理和科技信息部总经理、中国石油天然气集团公司信息管理部副主任、中国石油信息技术服务中心主任和中国石油经济和信息研究中心副主任。先后担任公安部网络安全专家、国资委信息化专家、工信部全国工业互联网大赛和创客中国大赛决赛评委等社会职务。深耕科技信息化工作 40 年，牵头编制油气行业多项信息化、数字化规划，出版多部专著与论文，斩获国家及多项部级科技奖项，其负责的中国海油信息化工作在国资委2019年和2020年组织的央企信息化工作对标排名第三，居央企前列。

蔡春久，国内知名的数据治理专家

数治云联合创始人、原腾讯首席数据架构师、技术总监、中国电子信息行业联合会DCMM培训专家、中国数据工匠俱乐部发起人。中国数据标准化及治理大会组委会评为“ 中国数据标准化及治理专家”十个专家之一 。具有27年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验，近20年专注数据治理及标准化、数据架构、数据平台、智能工厂等咨询工作。主导编写《数据治理：工业企业数字化转型之道》、《数据标准化：企业数据治理基石》、《数据体系规划和应用场景设计》、《数据价值化与标准实践》，参与编写《首席数据官知识体系指南》、《中国数字制造发展报告（2022-2023）》，参与翻译《DMBOK2.0数据管理知识体系指南》、《区块链如何改变游戏规则》等著作。

杨宝刚，原天津财经大学教授

原天津财经大学教授，原用友集团 副总裁，工业互联网首席专家， 17年高校教学科研工作经验，20年企业管理软件，ERP,数字化转型,智能制造，工业互联网等软件开发与实施工作经验。《数据价值化与标准实践》核心作者。工信部两化融合领导小组成员，TC573（两化融合），TC268（物流信息化）国家标准委员会委员、工业互联网联盟产业发展副主席、智能制造联盟专家等。

程华军，数治云总裁，联合创始人

原腾讯云能源行业总经理，腾讯云最有价值专家（TVP），曾任用友能源副总裁、央企总部IT公司CEO、用友副总裁；清华大学本科、北京大学国际MBA毕业。30年工作与管理经验；中国电子商务的开拓者之一，目前国内顶级管理咨询顾问（数字化战略规划与治理相关）之一，对于大型企业集团信息化/数字化规划、人工智能与大数据结合、能源生产与营销数字化等方面有深刻的理解和丰富实操经验；是目前国内能源行业以及碳中和数字化领域主要专家之一。在电力、煤炭、石油化工、军工、核能等多个行业协会担任理事或特聘专家，中石化智能工厂解决方案总设计师，《时序数据治理实践指南》核心作者。

史森，工业大数据应用技术国家工程实验室技术专家

原北京大学计算机系讲师,拥有28年以上的信息产业行业经验，长期进行大型企业的IT架构管理咨询工作，熟悉企业IT架构，具有多年的信息系统开发、测试、运维经验，作为专家组成员，参与中国三大电信运营商的运营规范编写工作，参与编写《数据标准化-企业数据治理的基石》。近6年专注数据治理及标准化咨询工作，为国家电投集团、国家电网、国家能源集团、中国核工业集团、中国航天科技集团、中广核集团、中国信科集团、东北电力设计院、中国电建11局等10余家500强企业提供数据治理服务。拥有ITIL Master，Cobit，CDFOM等专业证书。

石宝臣，数据安全专家

原SAP安全公司（SECUDE）产品经理、安全顾问。曾在多家国内安全公司从事PKI、PMI、SSO、密码等产品公司负责产品研发，曾服务军工、政企、能源、金融、交通及运营商等多个领域的安全咨询、建设实施。参与编写《数据治理第三版》数据安全与合规管理内容。拥有PMP、信息系统项目管理师、数据安全管理师、工业大数据管理师等高级证书。

模块一：数据政策解读

1. 数据要素总体发展形势

· 1.1 数据要素核心概念、核心特征与价值定位

· 1.2 国内外数据要素产业发展现状、行业差异与发展趋势

2. 国家级核心数据政策深度解读

· 2.1 《数据二十条》核心条款拆解与行业落地要求

· 2.2 数据资产入表、数据资产化相关配套政策和国标解读

3. 国家数据局重点专项工作政策解读

· 3.1 数据要素×行动计划落地路径与行业应用场景

· 3.2 《可信数据空间发展行动计划》核心内容与建设要求

· 3.3 全国数据标准化委员会组织架构、现行标准及在编标准进展

· 3.4 《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读

4. 相关建议

模块二：数据战略专业域

1. 对数据战略理解、挑战与难点分析

· 1.1 对数据战略的理解

· 1.2 数据治理挑战及数据战略的必要性

2. 数据治理体系顶层架构设计方法及步骤

· 2.1 企业数据战略要素、目标、方法、工具及评价指标

· 2.2 数据战略规划

· 2.3 数据战略实施

· 2.4 数据战略评估

3. 标杆企业数据治理体系设计实践案例及建议

模块三：管理能力域

1. DMP管理能力域相关术语与面临挑战

· 1.1 DMP管理能力域相关术语

· 1.2 数据治理在人方面面临挑战

2. DMP管理能力核心内容

· 2.1 数据治理常见组织架构及角色岗位

· 2.2 常见数据制度体系

· 2.3 常态化管理机制

· 2.4 项目管理、数据文化及相关

· 2.5 数据专业提升知识地图

3. 数据素养提升案例及建议

模块四：数据资源管理专业域

1. 数据资源管理在数据管理框架中的定位

2. 企业全域数据架构核心模块建设

· 2.1 基础术语与核心概念

· 2.2 数据目录设计与数据资源盘点

· 2.3 数据模型设计与管控

· 2.4 统一元数据与数据血缘管理

· 2.5 数据分布与数据流向管理

3. 全类别数据标准体系建设

· 3.1 数据标准基本概念理解

· 3.2 数据标准体系的总体框架和内容

· 3.3 数据元、主数据、指标数据的标准管理

4. 数据质量管理体系搭建

· 4.1 基础术语与核心概念

· 4.2 数据质量管理框架体系与方法

· 4.3 数据质量管理工具介绍

· 4.4 数据质量多维评价体系与评分方法

5. 数据全生命周期管理

· 5.1 基础术语与核心概念

· 5.2 数据全生命周期管理主要内容

模块五：数据应用专业域

1. 数据应用概述

· 1.1 数据应用相关术语

· 1.2 数据应用特点及趋势

2. 数据应用场景设计

· 2.1 数据应用场景定义与设计

· 2.2 数据应用场景管理

· 2.3 数据应用场景建设

· 2.4 数据应用场景建设案例

3. 数据分析

4. 数据服务

5. 数据应用指标与展望

模块六：数据运营专业域

1. 数据运营基础认知

· 1.1 数据运营核心术语、岗位分工与工作边界

· 1.2 数智化时代数据运营核心特点与发展趋势

2. 全链路数据运营核心工作内容

· 2.1 数据需求管理闭环

· 2.2 数据统一接入与规范管理

· 2.3 标准化数据加工与服务化处理

· 2.4 线上数据平台日常运维与故障保障

3. 团队组织架构与人员配置

· 3.1 数据运营组织形态与演进路线

· 3.2 核心岗位职责与能力矩阵

· 3.3 团队协同与跨部门沟通机制

4. 数据运营案例分享与展望

模块七：数据安全合规专业域

1. 数据安全基础概述

· 1.1 数据安全相关术语与官方定义

· 1.2 数据安全风险分析与合规挑战

· 1.3 法律法规及行业强制标准解读

2. 新一代全域数据安全合规治理体系

· 2.1 数据安全与合规管理概述

· 2.2 全域数据安全防护整体框架设计

· 2.3 数据伦理风险管控、合规红线治理办法

3. 核心数据安全技术与落地工具实战

· 3.1 主流数据安全防护工具、管控技术手段介绍

· 3.2 企业统一身份认证与权限管理系统落地实施案例

· 3.3 静态脱敏、动态脱敏技术演进路线与实操案例

4. 新一代数据安全常态化管理策略、落地实施步骤

5. 企业典型数据应用场景安全合规实施指南

6. 数据安全治理整体总结与未来合规建设趋势展望

模块八：数据流通交易专业域

1. 核心术语与政策背景

· 1.1 核心术语

· 1.2 政策背景

2. 数据流通交易专业域总览

3. 数据权属管理

· 3.1 权属管理的基础地位

· 3.2 六大关键动作

4. 数据价值评估与数据资产入表

· 4.1 三种评估方法对比

· 4.2 评估流程四步法

· 4.3 数据资产入表实操

5. 数据产品与开放管理

6. 数据交易

7. 数据资产运营

· 7.1 运营体系框架

· 7.2 运营体系五大支柱

· 7.3 全生命周期运营要点

8. 总结与答疑

模块九：技术能力域

1. 智能时代数据底座发展现状与技术迭代趋势

· 1.1 数据底座发展现状及挑战

· 1.2 数据底座技术发展趋势

2. 数据底座能力构建及落地案例

· 2.1 总体介绍

· 2.2 AI原生湖仓一体化大数据平台

· 2.3 数据治理工具集

· 2.4 可信数据空间

· 2.5 高质量数据集

· 2.6 AI与知识工程

3. 数据底座项目实施路径、难点破解与建设建议

· 3.1 分阶段实施方法论、标准建设步骤与常见难点拆解

· 3.2 经验启示与建议

能力水平评价考试+结业仪式（证书于考试结束后1个月内寄出）

联系人：

流小程 16601379371（同微信）

hetian@vogel.com.cn

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