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DAMA认证CDGA、CDGP考试

作者:青岛易佳盈通管理咨询有限公司 浏览: 发表时间:2021-12-30 16:15:11

在当今数字化转型的浪潮下,对数据治理人才的需求日趋迫切,尤其是掌握数据管理知识体系,又具备丰富实战经验的从业者,在市场上更是炙手可热。我们要如何获得行业的认可,在竞争中脱颖而出?

对此,DAMA中国主席汪广盛认为,“当今世界一切都在数字化,而数字化的基础是数据管理。当前,数据管理在认知、共享、评估、治理等各环节面临诸多难点和痛点,而要打造数据管理美好的未来,需要认清并坚持数据管理的核心内容,加快培育数据要素市场,实施增强式数据管理和增强式数据分析等。”



DAMA认证中文版CDGA、CDGP的诞生


国际数据管理协会(DAMA国际)是一个全球性的专业组织,由数据管理和相关的专业人士组成,非营利性机构,厂商中立。协会自1980年成立以来,一直致力于数据管理和数字化的研究、实践及相关知识体系的建设,先后发行了《DAMA 数据管理字典》和《DAMA数据管理知识体系》等。该知识体系目前已被广泛使用,并已成为业界的标杆和权威。


为紧贴国内数据治理和数字化的发展趋势,2020年10月起,国际数据管理协会中国分会(DAMA中国)对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为:

数据治理工程师—CDGA

( Certified Data Governance Associate)

数据治理专家—CDGP

( Certified Data Governance Professional )

DAMA中国承担认证考试命题工作,并定期组织中文考试,对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。


中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用,行业认可,是数据管理领域最专业的职业认证之一。证书有效期为三年,获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。



为什么需要DAMA认证中文版


首先,在几十种常见的对数据治理的定义中,DAMA(国际数据管理协会)、ISACA(国际信息系统审计和控制协会)、DGI(国际数据治理研究所)、IBM数据治理委员会和Gartner公司等权威机构提出的定义***代表性。而且在这当中,以DAMA给出的数据治理定义最为业界所接受。

其次,随着国内的互联网大潮飞涨,诸如数据中台、指标体系等中国特色的技术和管理涌现,因此就更需要符合国情的DAMA认证中文版。对个人而言,提供更具针对性的数据管理职业目标和晋升规划,从而获得数字化转型战略下的必备专业能力,促进实践应用的开展和实际问题的解决。

对企业而言,一方面能提高员工的数据管理素质和技能,另一方面,能够提升全员的数据管理意识,形成企业所需的新数字经济下的核心竞争能力。


最后,通过国际权威的数据管理知识体系DAMA-DMBoK2.0,与企业实际业务和管理场景相结合,扎实打造问题分析、方案设计及执行的能力,对数据治理获得体系化、结构化的提升。




备考从看透DAMA-DMBoK2.0开始


2020年6月《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》中文版全球***起,这部权威性著作给出数据管理总体框架和职能、术语、***实践方法的标准行业解释。

美国Technics出版社社长史蒂夫·霍伯曼说,“这本书包括三个目标,一是为数据管理工作提供指导原则,并说明如何在数据管理功能领域应用这些原则;二是为数据管理实践的实施提供功能框架;三是为数据管理概念建立通用词汇表。”


特别是由车轮图(由11个数据管理职能领域)和环境因素六边形图(由7个基本环境要素)共同构成的“DAMA数据管理知识体系”越发深入人心。


其中,数据管理职能包括数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文档和内容管理、参考数据和主数据管理、数据仓库与商务智能、元数据管理、数据质量管理。基本环境要素包括目标与原则、组织与文化、工具、活动、角色和职责、交付成果、技术。


所以对DAMA认证中文版CDGA、CDGP面向的人群来说,包括数据管理领域的各类技术、研究、管理和业务人员,各数据管理相关机构的领导和部门负责人,各企业部门的数据管理、数据分析人员以及咨询人员、项目交付人员等,从备考来讲的话,从看透DAMA-DMBoK2.0这一本考试教材开始。


数据是理解事实的符号,信息是带有逻辑的数据组合,知识是直接指导业务决策和行动,因而能直接产生价值,最后透过数据进行挖掘、分析和决策,从数据、信息到知识逐层递进,通过DAMA金字塔图(Aiken金字塔)中的四个阶段,全面深入学习、了解和掌握核心章节及有关内容:


第一阶段

首先,以数据建模与设计、数据存储与操作以及数据安全作为数据应用的起点;同时要使系统在其数据环境中运行,还需展开数据集成和交互操作方面的工作。



第二阶段

其次,要获得更高质量的数据,取决于可靠的元数据和一致的数据架构,使不同系统的数据能协同工作。



第三阶段

再次,管理数据质量、元数据和架构需要严格地实践数据治理,为数据管理活动提供体系性支持。数据治理还支持战略计划的实施,如文档和内容管理、参考数据管理、主数据管理、数据仓库和商务智能。



第四阶段

最后,充分利用良好管理数据的好处,不断提高挖掘和分析能力。



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