数据治理概论一门面向高校数据相关专业在校大学生的实用指南。该课程全面介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等各个领域的相关知识。通过本课程的学习可以帮助学生快速理解数据治理，并建立一套体系化的数据治理架构和基础方法，为后续的项目实战奠定扎实的理论基础。

1.了解数据治理基本概念，并熟悉主流数据治理框架及其作用；

2.了解数据战略规划的基础概念，熟悉数据战略从规划到执行的各项活动，掌握各类数据战略规划工具；

3.了解如何确定数据采集范围及不同业务需求下的数据存储方式，同时熟悉各类数据采集方法及数据存储架构设计思路，并掌握从概念模型到物理模型的数据模型设计步骤；

4.掌握元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理及数据安全管理等各数据管理域的定义、内容、管理方式等；

5.熟悉数据分析、数据共享、数据开放等各类数据应用的定义、方法及活动；

6.熟悉数据治理价值评估原则及方法，了解数据治理文化；

7.熟悉数据采集、数据存储、数据管理及数据分析相关领域的关键技术及典型工具。

建议在第四学期或者第五学期开设

建议在第四学期或者第五学期开设

提供课程教学大纲、课程讲义、慕课视频、实验手册、实验平台等全套资源包；并提供定制化师资培训项目服务。

基于企业数字化转型数据治理项目全流程实训，以某金融集团项目为例，结合项目全流程活动拆解、工作目标梳理、核心任务及实训项目内容，进行学生知识技能体系的综合应用。核心环节及关键任务设置示例（内容可裁剪）：

让学生在实训项目过程中将专业核心课程等知识体系进行系统应用，通过一个完整的项目了解数据治理的全貌，为学生后续职业方向选择、技能训练等提供支持，培养学生团队协作能力的同时也积累学生真实项目经验。

3~5人分组实训，理论讲解+小组研讨+答疑指导+成果汇报

建议为2~4周的集中实践，建议在第7学期开展。

提供实训过程完整的课程讲义、慕课视频、项目资料、产业数据、实训环境等，可提供产业导师全程带教服务。