图片




各有关单位：
《产业数字人才研究与发展报告（2023）》指出，当前数字人才总体缺口为2500万—3000万。为贯彻落实《中共中央关于深化人才发展体制机制改革的意见》（中发〔2016〕9号）、《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》（中办发〔2018〕6号）、《制造业人才发展规划指南》，以及2024年人社部、中组部、中央网信办、工信部等部委联合发布《加快数字人才培养支撑数字经济发展行动方案》，明确要求扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动，增加数字人才有效供给，在持续推进，企业数智化转型的过程中，企业人才的综合数智素养成为转型成效的重要影响因素。
2025年12月，国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部5部委印发《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，强调数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，承担着培养深化数据要素市场化配置改革和数据赋能人工智能高质量发展所需各类人才的重大使命，是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础。数据治理需要一支既懂技术、又懂业务、还懂数据的复合型人才队伍。组织应加强数据人才引进与培养，建立数据管理、数据工程、数据分析等专业团队，形成稳定的组织保障。现将本期培训有关事项通知如下：
Part 01

培训时间和地点

时间：2026年3月13日-3月15日

地点：待定（2026年3月5日前确认培训地点）

Part 02

培训对象

包括但不限于：

（一）数据相关工作的管理层领导（如CDO、数据部门负责人）；
（二）主数据管理团队及专、兼职数据管理人员（如主数据专员、数据治理项目经理）、数据相关项目的解决方案提供者；
（三）业务部门数据分析和报表统计人员（如财务、采购、生产领域数据分析师）；
（四）信息科技部门主数据平台开发、运维及安全管理人员（如数据架构师、数据安全工程师）；
（五）数据管理领域的研究人员（如高校科研人员、行业智库专家）；
（六）负责开发和提供数据管理信息系统和课程的学者、技术人员等。


Part 03

培训课程特点和认证简介



（一）培训课程特点
1. 紧跟政策与行业趋势
课程紧跟数据管理领域政策与行业前沿，以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》筑牢合规根基，深度融入全国数据标准化技术委员会《数据标准体系框架图》、《高质量数据集建设指南》等核心政策，提供新一代数据治理体系和数据相关技术内容，确保学员同步掌握政策动向与行业前沿，契合《加快数字人才培养支撑数字经济发展行动方案》对高阶数据人才的能力要求。

2. 逻辑递进：遵循 “基础→治理→可信→应用→价值”学习路径
课程按数据管理的核心逻辑排序：先夯实数据标准化、数据架构等基础能力，再深入主数据、时序数据等专项治理，同步推进高质量数据集建设与数据体系顶层规划设计，接着强化数据安全与质量管控，最后落地数据应用与资产入表，符合“先懂规则、再做治理、后用数据”的认知规律，避免知识碎片化。

3. 核心全覆盖：聚焦高质量数据集与可信数据空间核心议题
将高质量数据集、数据体系顶层规划设计作为核心模块融入课程体系，形成“传统治理+新兴专题”的完整覆盖：
确保学员紧跟行业前沿，掌握数字化转型关键新技能。

4. 基础扎实：聚焦数据标准化与架构，筑牢治理根基
将数据标准化作为核心开篇内容，详细拆解数据分类、编码、描述模板的制定方法，同步讲解企业级数据架构设计（概念/逻辑/物理模型），确保学员掌握“数据治理的通用语言”，为高质量数据集建设、数据体系顶层规划设计等后续模块打下坚实基础。

5. 专项深入：覆盖全场景数据治理，适配企业实际需求
针对企业核心数据类型与新兴场景分层讲解：主数据（黄金数据）、指标数据（管理抓手），每个专项均包含“标准制定→工具实操→案例拆解”，解决不同场景下的治理痛点（如数据质量不达标、跨主体数据共享难）。

6. 安全可信并重：贯穿数据全生命周期，保障合规流通
在全课程中融入“安全+可信”双逻辑：数据标准化阶段明确质量与安全分类要求，可信数据空间模块强化访问控制与确权机制，在数据应用环节强调隐私保护与合规使用，形成“质量合格→安全可控→可信流通”的闭环，符合《数据安全法》《个人信息保护法》及数据要素市场化政策要求。

7. 权威认证：衔接岗位能力要求，保障学习含金量通过考核的学员将获得工业和信息化部人才交流中心颁发的《工业大数据管理师（中级）证书》，证书纳入工业和信息化人才数据库，可作为企业数据管理岗位上岗、薪资调整、职业定级的参考依据。
（二）大数据管理师认证简介
为贯彻落实《中共中央关于深化人才发展体制机制改革的意见》、《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》、《制造业人才发展规划指南》和中央经济工作会议精神，开展工业互联网产业人才培养标准化工作，做好《工业互联网创新发展行动计划（2021—2023年）》人才保障服务。由工业和信息化部人才交流中心发起，联合国内重点领域龙头企业和机构，共同打造工业互联网、智能制造、区块链、物联网等重点领域岗位人才能力评价认证体系。2020年12月完成全国首批工业互联网人才岗位中工业大数据工程师、工业大数据管理师、工业大数据架构师的人才岗位认证评价。以上岗位评价主要针对工业企业有意向从事工业大数据管理和应用相关工作的人员。


（三）培训讲师简介

国内数字化转型和数据治理领域的一流专家团队，分别来自腾讯、IBM、HP、用友、普元等国际国内数字化领先企业，从事信息化战略咨询、数据治理、数字化转型咨询和体系建设等业务平均年限超过20年，其中有中国大数据技术标准推进委员会数据资产专家，中国数据标准化及治理大会“中国数据标准化及治理专家”十大专家之一等业内知名专家。

蔡春久老师，国内著名的数据治理专家
中国信息协会数字治理专业委员会副主任兼秘书长、原腾讯首席数据架构师、技术总监、中国电子信息行业联合会DCMM培训专家、中国数据工匠俱乐部发起人。中国数据标准化及治理大会组委会评为“中国数据标准化及治理专家”十个专家之一。数治云（北京）科技有限责任公司联合创始人。具有25年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验，近15年专注数据治理及标准化、数据架构、数据平台、智能工厂等咨询工作。主导编写《数据治理：工业企业数字化转型之道》、《数据标准化：企业数据治理基石》、《数据体系规划和应用场景设计》、《数据价值化与标准实践》，参与编写《首席数据官知识体系指南》、《中国数字制造发展报告（2022—2023）》、《一本书讲透数据资产入表》等著作。作为项目负责人或主要成员，研制了十余项国家和行业标准，参加多个国家高技术研究发展计划（863计划）项目；为中国石化集团、国家电网、南方电网、国家能源集团、招商局集团、中国广核集团、中国兵器工业集团、中国航天科工集团等100余家500强的集团企业的提供数字化转型咨询和数据治理服务。

程华军老师，数治云CEO，联合创始人
原腾讯云能源行业总经理、央企总部IT公司CEO、用友副总裁；清华大学本科、北京大学国际MBA毕业。30年工作与管理经验；中国电子商务的开拓者之一，主持开发了中国第一个全功能B2C网站北京图书大厦网上书店（1999年6月上线）；主导了中国石化等大型企业集团的信息化规划和建设工作；目前国内顶级管理咨询顾问（数字化战略规划与治理相关）之一，对于大型企业集团信息化/数字化规划、人工智能与大数据结合、能源生产与营销数字化等方面有深刻的理解和丰富实操经验；是目前国内能源行业以及碳中和数字化领域主要专家之一。

杨晓晨老师，原中国广核集团数字科技公司总工程师；具有近40年超大型企业信息化规划、管理和项目建设经验。近年来专注于数字化转型、数据治理和大数据应用等工作，参加了能源局《关于推进核电数字化转型发展的指导意见》编制、国资委《国资央企数据共享技术体系和工作机制》课题研究以及中电联、核能行业协会关于网络安全和数字化转型等多个文件、技术标准的编制和讨论。

杨宝刚老师，数字化、工业互联网领域资深专家
原天津财经大学教授，17年高校教学科研工作经验，20年企业管理软件，ERP,数字化转型,智能制造，工业互联网等软件开发与实施工作经验。工信部两化融合领导小组成员，TC573（两化融合），TC268（物流信息化）国家标准委员会委员，工业互联网联盟产业发展副主席。智能制造联盟专家等同时担任工信部两化融合领导小组成员，TC573（两化融合），TC268（物流信息化）国家标准委员会委员，工业互联网联盟产业发展副主席等。

史森老师，工业大数据应用技术国家工程实验室技术专家
原北京大学计算机系讲师；具有28年的特大型集团企业IT管理工作经验，参与中国移动、中国联通、中国电信IT服务管理规范编写，参与编写《数据标准化：企业数据治理的基石》。近6年专注数据治理及标准化咨询工作，为国家电投集团、国家电网、国家能源集团、中国核工业集团、中国航天科技集团、中广核集团、东北电力设计院、中国电建11局等10余家500强企业提供数据治理服务。

李天白老师：1986年毕业于中南大学地质系，1991年获东北大学硕士研究生学位，中级工程师，中国大数据技术标准推进委员会数据资产专家、工业大数据应用技术国家工程实验室技术专家。参与编写《数据治理：工业企业数字化转型之道》。1997年加入联想集团，具有24年的特大型集团企业IT咨询服务和数据治理行业工作经验。近10年专注数据治理及标准化咨询工作，为中国石化集团、国家电网、国家能源集团、中国外运集团、中国核工业集团、中国航天科工集团、中国航天科技集团、中国兵器工业集团、中国电子科技集团、中国有色金属矿业集团、中国华录集团、北汽集团、云南中烟等20余家500强企业的提供数据治理服务。

于万钦老师：国内知名的智能制造专家
参与撰写出版了《自主变革的基石》、《面向服务的企业应用架构》、《若水之道—工业4.0智能平台构建策略》、《数据治理-工业企业数字化转型之道》 、《信息物理系统（CPS）典型应用案例集》、《工业软件白问》等6本专业著作。

（四）培训目标和提纲内容

模块一、数据治理知识体系（第一天上午）

目标：数据管理知识体系概述、学员可以了解数据治理宏观政策、发展趋势及基本概念；了解主流数据治理框架体系、工具和实施方法论。以案例讲解数据治理的策划、治理、建设、管理以及应用等全周期的数据治理过程

内容：数字化转型中数据治理相关背景和挑战、数据治理体系与数据资产相关概念和知识体系、解读《数据治理》核心内容及数据治理能力提升相关建议。

序号

模块

主要内容

课程1

数据治理体系

9：00-12:00

1、数智化转型中数据治理相关背景和挑战

1.1数字化转型的概念及相关政策解读

1.2数据能力成为企业核心能力

1.3国内外数据治理困难与挑战

1.4数据资产管理主流发展趋势

2、《数据治理》核心内容

2.1概篇：典型数据治理相关概念、典型数据治理框架体系及方法论

2.2体系篇：数据治理是一个系统工程

2.3实施篇：实施数据治理有章可循，数据治理的方法论如何落地

3、企业数据治理未来展望

3.1数据治理项目实施策略及原则建议

3.2企业数据人才培养和发展


板块二：数据标准化治理（数据资产目录、数据指标、主数据等核心内容）（第一天下午）


目标：了解数据标准化挑战和困难；了解标杆集团企业数据标准化体系、实施步骤和案例。

内容：为什么要做数据标准化、框架体系的内容方法、实施过程方法、标杆企业典型案例。数据资产的识别、建设以及应用案例。解读《数据标准化》核心内容。

章节

模块

培训内容

课程2

标杆集团企业数据标准化

下午14:00-17:00

1、为什么要做数据标准化（为什么）

1.1数据管理挑战与困难

1.2数据标准化的作用

1.3数据资产的识别、建设以及应用案例

2、数据标准化体系框架体系的内容（是什么）

2.1数据分类分级方法

2.2元数据管理

2.3数据指标管理

2.4数据标签管理

2.5主数据管理

2.6数据标准管理

3、如何实施数据标准化项目（怎么做）

3.1管理支撑（组织、制度、人员）

3.2实施方法和步骤

4、标杆企业典型数据标准化案例分享


板块三：数据质量管理与数据安全与合规（第二天上午）


目标：了解数据质量及数据安全相关术语、定义、内涵，以及在数据治理各个域的关系；了解数据质量和数据安全管理框架重点及难点；获得数据质量和安全工具相关知识，数据质量项目案例及数据安全案例。

内容：数据质量管理面临挑战与发展趋势，数据质量管理框架体系及方法、数据质量工具及实施难点、数据质量管理项目建设案例及相关启示。数据安全挑战及发展趋势；基于大数据架构数据安全框架体系。

章节

模块

培训内容

课程3

数据质量管理

9:00-10:20

1数据质量面临挑战与发展趋势

1.1术语与重要概念理解

1.2数据质量问题及原因

1.3高质量数据集相关政策

2、数据质量管理框架体系及方法

2.1数据质量管理框架体系

2.2数据质量管理方法

2.3高质量数据建设方案

3、数据质量工具及质量评估

3.1数据质量工具

3.2数据质量评价方法

4、数据质量管理项目案例及相关启示

课程4

数据安全与和合规管理

10:20-12:00

1、数据安全与合规挑战及发展趋势

1.1数据安全与合规面临主要挑战

1.2 宏观政策及相关数据安全法规、安全标准

1.3 数据安全与合规发展趋势

2、基于大数据架构数据安全框架体系

2.1 大数据架构数据安全框架

2.2 数据存储安全

3、常见数据安全与合规工具介绍

4、常见数据安全场景及案例介绍


板块四：数据资产目录盘点及数据管控体系、数据体系顶层规划设计（第二天下午）


目标：了解数据资产目录搭建、数据资产盘点方法和步骤；了解数据管控体系主要内容，数据伦理相关理念及数据文化内容；解数据资产顶层架构设计方法论和业内典型数据治理框架中数据战略核心内容

内容：数据资产目录搭建、数据资产盘点方法和步骤；标杆集团企业数据管控体系（组织机构、职责、制度、流程、绩效）介绍,数据文化和伦理等；数据体系顶层架构设计方法论；数据战略管理和企业数据战略制定方法和案例。

章节

模块

培训内容

课程5

数据资产目录搭建、数据资产盘点方法和步骤13:30-15:00

数据资产目录类型及定义

数据资产目录搭建方法

为什么要进行数据资产盘点

数据资产盘点方法和步骤

数据资产目录工具及相关案例介绍

课程6

企业数据管控体系及数据素养及文化和伦理

15:20-16:20

标杆集团企业数据管控体系（组织机构、职责、制度、流程、绩效）介绍。数据文化和伦理等。

1、标杆集团企业数据管控体系（组织机构、职责、制度、流程）介绍，数据文化和伦理等。

1.1组织机构：数据平台团队内部组织建设和分工

1.2 职责：相关角色职责（CDO等职责）

1.3 制度：数据平台相关制度

1.4 流程：数据管理流程（比如：数据认责流程）和运维管理流程

1.5 考核：应用考核规范等管理制度

2、数据治理素养和文化介绍

3、企业数据管控体系及数据文化和伦理

课程7

数据体系顶层规划设计

16:30-17:30

1、数据体系顶层架构设计方法及步骤

1.1数据体系顶层设计方法介绍

1.2数据治理体系设计关键步骤和方法

1.3企数据战略要素、目标、方法及工具

1.4如何策划数据治理规划项目

2、标杆企业数据资产体系实践案例

课程8

讨论和交流

19:30-21:30

知识串讲


板块五：标杆集团企业数据平台案例（第三天上午）

目标：了解数据管理工具挑战和发展趋势；了解标杆集团企业级数据管理平台包含常见工具，了解数据管理平台实施路径。

内容：数据管理工具现状及发展趋势、企业级数据管理平台架构、数据平台实施路径及建议。工业数据全生命周期管理


章节

模块

培训内容

课程9

工业数据全生命周期管理

9:00-10:00

1、工业数据全生命周期管理


2、工业数据生命周期


4、工业数据汇聚


5、工业数据存储


6、工业数据治理


7、工业数据服务


8、工业数据应用


9、工业数据治理案例讲解

课程10

标杆企业数据平台案例（技术平台及工具）

10:10-12:00

以一个完整的大型集团数据平台为例，讲解数据平台应该包含哪些技术平台和工具，这些平台和工具应该怎么去选型

1、标杆企业数据资源中心案例

2、基于大数据架构下的数据资源中心技术架构（数据平台总体架构、功能架构、系统架构、安全架构等等）

3、数据仓库和大数据平台常见工具介绍

4、数据治理相关工具介绍(数据指标（元数据）管理工具、数据质量管理工具、数据安全工具) 

5、数据平台建设路径和难点分析


板块六：评价测试（第三天下午）

章节

模块

培训内容

第三天

下午

评价测试

按照《工业和信息化人才岗位能力评价通则》要求，采取理论和实践相结合的方式进行考核，通过岗位能力评测的学员，可获得相应等级的《IITC工业和信息化人才岗位能力评价证书》。


Part 04

相关要求


1、数据是新型生产要素，数据治理人才对企业数字化转型发展至关重要。培训前3个工作日前将填写后的培训回执表、最高学历扫描件与工作证明（个人简历或单位盖章文件均可）、电子版彩色照片（1寸或2寸）发送至指定邮箱。
2、本次培训统一订购教材。
3、本次培训三天，收取培训费6800元。食宿自理，如有需要，可统一安排。
4、评价考试合格者，由工业和信息化部人才交流中心颁发工业大数据管理师（中级）证书。对通过人才岗位认证的考生提供电子证书下载和查询（网址：https://pj.miitec.cn/），以下为证书样式：

6、培训费需要提前转账，转账时请注明参加工业大数据管理师（中级）认证培训。培训会务工作均由数治云（北京）科技有限责任公司承办、收款。

数治云（北京）科技有限责任公司开户银行及账号信息如下：
  • 名称：数治云（北京）科技有限责任公司
  • 纳税人识别号：91110108MA7LHQHY9M
  • 电话：010-82898746
  • 开户行：招商银行股份有限公司北京上地支行
  • 公司地址：北京市朝阳区北辰西路8号院2号楼1至14层101内12层1506号
  • 账号：110949314510805
  • 收款二维码如下：
Part 05

联系方式

本次培训班报名及会务咨询联系方式：

联系人及电话：
包老师：13951989388
苏老师：18500336026
Part 06

附件

附件1 培训报名回执表.docx

培训班报名回执表

工作单位

发票收件邮箱

  

邮编

发票类别

□增值税普通电子发票      □增值税专用电子发票

培训天数

□两天      □三天

发票抬头

请跟财务核实开票信息。需要增值税普通发票只需填写抬头和税号。

税   号

注册地址及电话

注册开户行及账号

姓名

性别

年龄

文化程度

职务

职称

手机号码

邮箱

备注

工信部考试报名需考生提供姓名、手机号、邮箱，信息注意正确填写。


附件2 大数据管理工程师认证说明.docx


大数据人才能力提升及评价简介

一、人才评价与能力提升工作背景

按照工业和信息化部《重点领域人才评价和能力提升任务揭榜工作方案》、《工业互联网产业人才岗位能力标准》（T/MIITEC 003-2020）及《工业和信息化人才岗位能力评价通则》（TT/MIITEC 004-2021）等要求，人才通过认定后可获得工业和信息化部人才交流中心《工业和信息化人才岗位能力评价证书》，并纳入工业和信息化人才数据库。相比其他考核证书，人才岗位能力评价证书是工业大数据领域的人才岗位能力评价证书，获得此人才岗位评价证书的人才需按照四个维度（专业知识、技术技能、工程实践、综合能力）进行评定，除考核外还包括其他相关成果评定，相比单纯的考核证书具备更多样且全面的人才认定角度和范围。

二、人才评价与能力提升主要方向及岗位

工业大数据管理师是由工业和信息化部人才交流中心按照国家工业和信息化人才岗位评价标准设立的、旨在为工业领域培养数据管理和应用人才的岗位，可作为企事业单位数据管理（应用）人员上岗、薪资待遇调整和员工职业发展（定级）之参考。工业大数据管理师分为初、中、高三个等级，可以直接申请中级，但申请高级必须具备中级资格。

本次培训针对工业大数据管理师（中级）岗位，具体说明如下：

表1 工业大数据管理师（中级）岗位能力评价资格说明

证书等级

参与评价资格

中级证书

具备下列条件之一者，可申请参与中级评价：
1.持有该专业初级证书；
2.硕士及以上学历，并从事相关岗位工作1年（含）以上；
3.本科或同等学历，并从事相关岗位工作3年（含）以上；
4.大专或同等学历，并从事相关岗位工作5年（含）以上。
5.经中心认可的全国性行业赛事获得决赛奖项的可直接申请评定。

附件3：工信部授权人才能力评价专业服务支撑机构授权机构证书.docx


查询网址：https://pj.miitec.cn/index/


图片
往期回顾
图片


为响应行业数据管理人才需求，工业大数据管理师培训以深化员工数据管理认知、强化专业技能、助力获取数字化转型关键能力认证为目标，赋能行业数字化转型与高质量发展。

数治云（北京）科技有限责任公司联合工业和信息化部人才交流中心共同举办工业大数据管理师（中级、高级）培训认证班。截至目前，认证班已在北京、深圳、武汉、青岛、南京、郑州、上海、哈尔滨、沈阳、重庆等城市成功举办超 50 场，培养各行业数据人才超 3 万余名。

dc02e99a08e981a4031e86c94cc5b32c.jpg
图片


图片
图片
图片
图片


图片
图片
图片
图片


图片
图片