社会背景

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  信息化需求

  数据资产管理是政府和企业信息化和建设数字中国的迫切需求。

  2020年，我国的数据量达到8060EB，但是大量的数据沉睡在各个角落，未能发挥出拥有的价值。将数据进行统一、科学、有效的

  管理，对数据进行集中管理，是进行数据分析、数据应用的基础，是提升数据应用效率，挖掘数据价值的重中之重。

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  政策要求

  数据资产管理是国家政策重点支持和扶持的领域

  为规范和提升数据资产管理的发展，国家进行了全方位、多领域的政策支持，不断优化政策环境和创新环境，促进数据科学管理和标

  准化管理，以提升数据应用价值

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  人才需求

  数据资产管理是信息化从业人员最需要提升的专业能力

  企业和院校均注重大数据从业人员的培养，但在课程设计和培训项目设计方面，更偏重数据挖掘和数据分析、数据可视化的内容，对

  于数据资产管理涉及较少，增强数据资产管理能力，是各相关岗位需要具备的最重要的专业能力

课程优势

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  完整的大数据技术平台

  ◎大数据技术与应用开发平台

  ◎大数据应用场景

  ◎大数据应用产品

  ◎大数据行业/领域应用方案

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  大量的数据资产管理实施案例

  ◎政府数据资产管理实施项目

  ◎企业数据资产管理实施项目

  ◎院校数据资产管理实施项目

  ◎行业数据资产管理实施项目

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  丰富的教学培训经验

  ◎项目类数据资产管理培训

  ◎院校合作数据资产管理教学

  ◎专职课程开发人员与专职讲师

  ◎院校、企业协同开发及人才培养

• 优势一：完整的大数据产品体系

  

• 优势二：丰富的大数据领域方案和应用场景

  

• 优势三：大量的数据资产管理案例（部分案例）

  

• 优势四：丰富的教育培训经验

  

证书标准

数据资产管理职业技能标准、结构及任务

书证融通

采取融合、对接、单列等多种方式，推进数据资产管理证书在学校的教学和考证工作

• 融合

  机制

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  ◎数据资产管理证书课程与大数据相关课 程完全融合，将数据资产管理课程作为一门专业课程，补充进院校的课程体系中
  ◎在学生完成原定专业课程后，直接参加证书的考核

  模式

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  与院校共同系统化地开发专业技能课程，进行深层次的产教融合、专业共建

• 对接

  机制

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  数据资产管理课程与学校专业对接度较高，部分内容已经在原有的课程体系中进行教学，可新增1-2个较小的数据资产管理接口课程模块与原有课程体系进行对接，完成后进行X证书考证

  模式

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  与院校共同开发X接口课程，进行双师教学，推进X证书的考核

• 单列

  机制

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  对于非大数据专业学生，或大数据专业中还没有设计数据资产管理的课程，以及暂时还无法做到课程融合或课程对接的学校，可以采取数据资产管理进行单独的培训，并且组织学生进行考证

  模式

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  进行课程导入、教师培训，协助院校教学与考证、实习实训等工作