数据管理知识体系概述 从数字化转型入手，介绍数据治理背景、发展历史以及相关方法论。以相关行业为例，说明数据治理环境以及数据治理在行业的实践以及指导作用，体系化介绍数据管理知识体系全貌，同时还介绍各个模块之间的关系、术语、重要概念以及沟通技巧。

说明数据治理的驱动原因、明确数据治理的目标与原则，通过关键管理活动来明确数据治理的内核，并说明DAMA数据治理和国内数据治理感念的差别。介绍金融行业的数据管理组织架构体系以及职责分工，并介绍管理组织的成功关键因素。

数据架构主要包括识别企业数据需求、设计维护总蓝图指导数据的集成 、控制数据资产 、对齐企业目标。本节课程将介绍数据架构的主要工作内容以及实践实操，并说明常见问题以及其解决方案。

介绍数据伦理的核心概念，说明数据操作与自然人、数据所有权归属与经济价值之间的关系。说明数据伦理的准则、各国当前的伦理法规，并通过案例说明数据伦理的应用情况。

数据模型与设计包括数据建模，明确概念、逻辑、物理的数据模型层级。本节课程主要介绍数据建模的主要工作内容以及再金融行业的优秀实践。

本章以数据仓库的构建以及商业智能应用的要点来介绍数据应用体系建设。包括数据仓库的构建理念、架构组件，商务智能的实施要点、与数据治理之间的关系处理

数据安全主要关注常见的黑客行为 、常见的系统安全风险、常见的数据滥用 、常见的数据威胁 、常见的恶意软件的安全规范，本节课程将介绍数据安全的技术、方法与工具，金融行业相关的数据安全法规以及实施的重点难点。

主数据与参考数据主要说明对数据不同的分类所划分的“最大公约数据”。了解领先实践主数据管理框架管理体系；了解标杆企业主数据资产相关术语、定义，实施策略和相关案例情况；获得主数据治理工具相关知识；主数据管理领域需要角色和相关知识结构。

课程9 元数据和数字资产目录管理 元数据做为描述数据属性的数据，本节课程主要介绍元数据管理的定义、类型、标准，以及元数据管理的方式方法、相关技术，并通过实践案例来加深对元数据管理的认知。

数据集成与互操作主要描述数据整合与传输的流程，本节课程主要介绍数据集成基本概念，如数据抽取、转换、加工等，数据集成模式、工作方法、工作工具等方面的内容。

元数据做为描述数据属性的数据，本节课程主要介绍元数据管理的定义、类型、标准，以及元数据管理的方式方法、相关技术，并通过实践案例来加深对元数据管理的认知。

数据质量是衡量数据价值、数据可用性的标尺，本节课程将介绍数据质量的基本概念、常见问题以及常用工具与技术，并通过介绍金融行业的相关案例来贯通数据质量管理的实施流程。

文件和内容管理将针对结构化与非结构化的数据的高效整合与高效利用方式方法展开说明。从工作方式方法、工作工具等方面介绍内容管理与分发方式、术语管理、数据地图、工作流等。

数据管理成熟度使用成熟度评估理论（CMM），主要针对数据治理的相关工作开展评估。本节课程将介绍数据管理成熟度的基本概念、评估标准体系、评估框架、评估实操以及评估结果的使用。