火龙果软件工程技术中心
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2026年6月，火龙果科技公开课《基于模型的数据治理与数据中台建设》培训完成，学员的培训需求如下：
1. 数据治理的工作成果很难量化，该如何设计考核指标，向管理层体现价值？
2. 现有业务系统（如 SAP）如何和数据治理工具打通，实现数据联动管控？
3. 数据治理该由 IT 牵头还是业务牵头，各部门职责如何划分？
4. 业务人员普遍不重视、配合度低，有哪些方式提升全员数据意识与参与度？
5. 项目制治理结束后，如何转为常态化运营，防止问题反弹？
6. 希望了解PLM系统数据治理的方向
7. 关于机械,电气，液压图纸设计结果如何进行数据评价？
8. 线下流转的重要环节业务数据如何处理，是否梳理出来业务流中那些重要数据在线下流转，然后评估是否线上化管理？是否还有别的方向？
9. 一个业务数据在多个环节流转如何表达，比如投标阶段勾选的信息表和合同阶段勾选的信息表，且勾选表模板和填写部门不是同一部门。
10. 数据资产梳理时，是否基于梳理清楚的元数据，按需梳理数据模型、指标数据、报表数据？
11. 是否要基于数据来源如SAP CRM等系统梳理后，抽象出业务层数据表，这个环节以业务部门为主？标准是怎样的？
12. 如何更直观体系数据治理的价值，是否从上到下的治理专题更合适，比如管理层需要的报表数据涉及多个数据源，基于此需求在数据平台打通不同数据源后获取？ |
火龙果在培训前充分调查了学员的培训需求，培训由火龙果实践经验丰富的资深技术顾问实施。培训中讲师有在系统化讲解的基础上结合学员工作中的实例有针对性地回答了学员的关键问题，使培训收到了很好效果。火龙果始终倡导的互动案例式教学，真实工作场景演练的培训模式，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。
教材封面与目录：
学员收益：
 系统学习并掌握数据建模的标准流程与核心方法，能够运用建模工具，为数据治理建立技术底座。
深刻理解了软件开发过程中的数据治理标准，学习了如何找到业务痛点与问题分析的切入点。
学习了如何实现数据治理与研发流程的深度结合。
理解软件开发过程标准，提供了问题分析的切入点。
学习了如何基于企业级数据模型规划数据架构，有效避免数据孤岛，提升企业整体数据资产的复用率与规范性。
建立了结构化的问题分析思维。
了解了以数据模型为基础，将数据标准、质量规则、架构设计串联在一起。
通过一个贯穿始终的完整实战示例，把基于模型的数据治理都串联起来了，收获很大。 |
培训结合客户实际工作问题进行了深入探讨，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。
火龙果基于20年行业经验，梳理IT人员能力模型，提供能力规范、能力培养、评测服务。
课程大纲：基于模型的数据治理与数据中台建设
