【课程导读】
本课程将为学员呈现出系统化的大数据知识体系，以大数据管理的概念和最终的价值意义出发，重点围绕方法论，分别从数据管理理念、数据管理体系、数据管理的模型、方法论来逐次展开，帮助学员搭建系统性知识体系，赋能日常业务运营。
【课程收获】
1. 理解数据管理的目的和意义
2. 了解数据管理的方法论
3. 了解大数据在各行各业中的应用
【课程时长】2-3天
【课程大纲】
一．定义大数据
1. 大数据概念
1.1 大数据的定义
1.2 大数据的产生与发展
1.3 大数据的特征
1.4 大数据、数据和数字化之间的区别与联系
2. 大数据的价值
2.1 大数据的价值
2.2 企业数字化转型与大数据之间的关系
2.2.1企业数字化转型的目的是提效降本
2.2.2数据分析是提效降本的手段
2.2.3数据价值化是数据分析的基础
2.3 数据资产的形成
2.4 大数据资产评估
2.3.1评估原则：可计量的资产
2.3.2评估方法：成本法、收益法、市场法
2.3.3其他方法：专家评价、剩余经济寿命法
3. 大数据价值的形成过程——数据管理
二．数据管理的方法论
1. 数据管理概念
1.1 管理
1.2 管理与治理
1.3 数据管理与数据治理
2. 数据管理，是数据价值形成的方法论
2.1 数据管理理念
2.2 围绕数据资产化展开的数据生命周期价值化管理体系
2.3 数据管理、数据治理、数据资产化、数据要素化区别与联系
3. 数据管理的框架体系
3.1 基础设施层：云、网、端
3.2 技术逻辑层：从数据采集-数据传输-数据存储-数据集成-数据管理-数据资产化-数据挖掘-数据安全-数据资产服务
3.3 数据功能层：数据可视化、数据分析、数据资产服务、数据交易市场、数据资产入表
3.4 数据应用层：行业应用、场景应用
4. 基础设施层
4.1 强大的数据存储要求
4.2 更强的传输能力
4.3 边缘计算、超算、智算、量子计算的支撑
4.4 面向AI大模型数据训练的智算技术
4.5 通过数据治理提升数据供给质量
4.6 数据流通与算力协同
5. 技术逻辑层
5.1 数据采集、传输与处理
5.2 数据集成与数据管理
5.3 数据资产化
5.3.1 数据资产确权
5.3.2 数据资产封装
5.3.3 数据资产定价
5.3.4 数据资产交易
5.4 数据挖掘
5.5 数据安全与隐私计算
5.5.1 数据安全与安全治理
5.5.2 数据资产梳理
5.5.3 隐私计算
5.5.3.1 隐私计算定义与概念
5.5.3.2 系统设计理论与架构
5.5.3.3 技术原理
5.5.3.4 应用场景
5.6 数据资产服务
6. 数据功能层
6.1 企业内部
6.1.1 数据可视化+数据分析
6.1.2 大数据平台+数据中台+数据治理+API
6.1.3 数据资产入表
6.1.3.1数据资产入表的概念
6.1.3.2数据资产入表的流程
6.1.3.3数据资产入表的相关标准
6.2 企业外部（跨行业、跨区域、跨领域）：可信数据空间与数据资产交易
6.2.1 可信数据空间
6.2.1.1 可信数据空间概念解析
6.2.1.2 技术框架
6.2.1.3 可信数据空间法规与标准
6.2.1.4 商业闭环与应用场景
6.2.1.5 安全与信任保障
6.2.1.6 关键举措
6.2.2 信任源
6.2.2.1 基于区块链联盟链的数据资产交易
6.2.2.2 基于国家数据交易平台的数据资产交易
6.2.2.3 基于数据资产交易所的数据资产交易
6.2.2.4 第三方数据交易平台
6.2.3 数据API
6.2.4 联盟体数据资产交易（会员制、直接交易、API、资源互换等）
6.2.5 基于分布区区块链的数据交易
6.2.6 数联网（DSSN）
6.2.6.1 数联网的概念
6.2.6.2 数联网的技术架构与核心功能
6.2.6.3 数联网的应用场景
7. 数据应用层
7.1 场景应用：数据建模、数据分析、优化决策
7.2 行业应用：
7.2.1 社会：公检法、医疗、教育、交通、文化、水、能源、天然气等
7.2.2 制造业：矿山、电厂、汽车、建筑、重工业、轻工业
7.2.3 零售服务业：物流、金融、零售、服务
7.2.4 农业：农业、农村
8. 数据管理的实施路径及保障体系
8.1实施路径
8.1.1业务数据化
8.1.2数据资源化
8.1.3数据资产化（产品化）
8.1.4数据资本化（要素化）
8.2具体流程
8.2.1数据确权与合规管理
8.2.2数据安全管理体系
8.2.3数据资源会计核算
8.2.4数据资产列示与纰漏
8.2.5入表后的定期重估审视
8.3具体步骤
8.3.1数据生产采集
8.3.2数据确权与合规管理
8.3.3数据治理：质量控制、数据标准化和数据分类分级管理。
8.3.4数据估值与定价
8.3.5数据封装计量：对数据进行标准化处理，便于后续交易和流通。
8.3.6数据交易与应用：制定统一的交易规则和流程，通过市场化手段实现数据的价值最大化
8.4 数据管理保障体系
8.4.1数据战略与规制
8.4.2数据系统与平台开发
8.4.3数据质量治理
8.4.4数据资产盘点与运营规划
8.4.5保障体系：组织、制度、技术与工具等
8.4.6管理体系建设与挑战：定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线
9. 最佳实践
9.1策略制定、实施步骤、组织架构建设、技术工具应用以及持续改进
9.2数据资产管理的首要工作：明确目标
9.3建立专门的数据管理组织架构师关键
9.4首要工作是数据资产盘点，形成企业数据资产框架和目录
9.5采用先进的数据管理工具和技术是实现高效数据资产管理的重要手段。
9.6数据治理是数据资产管理的核心内容，包括数据模型管理、数据标准管理和数据质量管理等
9.7数据资产化不仅仅是数据资源的管理和存储，更重要的是如何将数据转化为实际的经济和社会价值。
9.8数据资产管理是一个动态的过程，需要不断进行评估和优化。
9.9企业需要严格遵守国家相关数据要素市场化的一些政策和制度
三．大数据未来趋势及展望
1. 国家政策性趋势
2. 大数据技术自身发展趋势
3. 数据资产化、要素化的应用趋势
4. 技术与实体经济的融合趋势
枫影（王鸿华）