DAMA China 国际数据管理协会-中国分会

美国东部时间3月29日10:30，第19届企业数据世界EDW大会在华盛顿11街凯悦(Grand Hyatt)酒店如约而至，拉开了为期6天的数据盛宴！

观众是谁？

上次我们已经大致介绍了演讲专家的情况，所以这次主要说观众。根据我们拿到的参会人名单，观众人数总计864人，来自25个国家：美国、加拿大、德国、法国、英国、开曼群岛（看来避税天堂也有数据烦恼？）、意大利、丹麦、土耳其、爱尔兰、荷兰、乌克兰（国内局势这么紧张了还来海外参会，这是多爱数据啊！）、瑞士、比利时、以色列、巴西、秘鲁、澳大利亚、新西兰、中国、韩国、日本、印度、沙特阿拉伯、南非。特别注意的是，来自中国或者在海外工作的华人，有大概30人，发表主题演讲将有2人。真心期待有越来越多的中国好声音！也更希望有一天在国内办起我们自己的EDW！

简单看看哪些高大上的企业参会：世界银行、美联储（派出了23人的庞大阵容）、第一资本银行（Capital One，这是全球最早设置首席数据官的公司）、消费者金融保护局（CFPB）、房地美（Fannie Mae）、房利美（Freddie Mac）、其他如麦当劳、星巴克等所谓“传统行业”的知名企业就不一一列举了。值得注意的是，这次会议吸引了互联网公司Ebay、Google、大数据公司MapR（互联网巨头和新兴大数据公司以前是很少来的，看来在数据管理层面的“互联网+”也是趋势！）。国内企业以联想最为强大，有5人参会。看来，国际化之后的精细化数据管理、整合、应用是必经之路，在中国经济崛起并走向海外的大趋势下，国内企业不仅在资本和业务方面，更应该在数据管理方面未雨绸缪！

讲了什么？

确切的说，3月29日与30日是预热，主要是研讨和培训课程，还不是论坛的正式议程，正式论坛在3月31日开始。预热和论坛的区别在于，预热阶段以长时间研讨和培训为主，每个议程都会持续3个小时，以深度和细度为亮点；而正式论坛则以各行业客户的实践案例为主，每个议程45分钟，以跨行业、内容丰富为亮点。EDW另一特点在于形式一切从简，内容为主，并无安排政府领导讲话，观众注册后直接进入分会场，开始正题。

当然，也不能太过简单！在3月31日开幕和闭幕时会有主题演讲。今年的开幕主题演讲由美联储（Federal Reserve Board）的首席数据官Micheline Casey带来： 管理数据，做出影响世界的决策Managing the Data for Decisions that Affect the World。先剧透几张主题演讲，给小伙伴儿们热热身：

言归正传，说说3月29日第一天的内容。主要是两部分：

第一部分内容是CDMP备考说明，CDMP是DAMA国际开发的一套专注于数据管理的认证考试——数据管理专业人士认证（CertifiedData Management Professional）。现场有100多人来听认证备考的串讲，有30人左右报名参加考试。

考试是英文单选机考，三门考试，分别是信息系统核心考试、数据管理核心考试、数据管理专项考试，每一门90分钟，110道题。

国际上的数据管理从业者通过认证主要得到哪些实惠呢？“在公司内的可信度增加”，“在客户面前可信度增加”，“更强的自我尊重”，“解决问题能力提升”，“加薪“。

许多咨询公司给通过认证的顾问平均多付5000美金，报销培训费、考试费还多发奖金，政府机构给加薪15%，越来越多的招聘要求CDMP。

总之，CDMP意味着：高薪高职！

CDMP如今也已经进入中国：今年1月份，御数坊已经帮国内某企业完成CDMP内训和认证，现在中国已经有11位CDMP持证上岗人员了。要拿个证吗？有助于升职加薪哟~~关注公众号“御数坊”，发关键词“CDMP“，可以获得这次CDMP考试备考介绍资料。

第二部分内容是六大主题深度研讨，每个主题都是3小时的长课，每个主题各有看点。干货实在太多，来不及一一介绍，等回国以后专门安排分享，现在就简单给些点评吧。

御数速评

1. 数据之于战略：数据战略是最近两年才兴起的新话题，之前在数据管理知识体系中，只是作为数据治理的活动之一，而现在作为单独的课题来讨论。业务战略驱动数据战略、数据战略承接业务战略。企业要想实施好大数据、让数据资产真正创造价值，有关数据的愿景目标、数据资产范围、组织架构、技术路线必不可少。

2. 数据之于业务：数据不是孤立的，数据来源于业务流程。数据人员应该掌握业务分析方法，加强对业务本身的理解。

3. 数据治理要持续：数据治理的话题始终是企业最核心的关注。特别提“Program”一词，长期持续的工作计划，而非通常意义上的项目——“Project”。实践中，不应再把数据治理当成项目来做

4. 会数据，更要会营销：业务不懂数据、数据不懂业务，可谓数据管理的最大难点。数据人需要更有Selling skill，获得业务和高层的Buy-In。

5. 大数据的治理与管理：传统上的数据管理，更多围绕关系型数据库，而大数据的到来，势必要关注新型数据资产和技术环境，要关注两者的集成与融合。

6. 数据科学与数据管理相辅相成：数据管理提供保障，而数据科学真正让数据发挥出价值。以管理保障应用，以应用促进管理。

作者简介：

刘晨， 数据治理与管理领域专家 、御数坊 创始人。