日程安排：
上午
1. 数据标准化过程介绍：
- 数据标准化是将不同数据源和格式的数据进行规范化处理，以便在整个企业内部或跨组织之间实现数据的一致性和可互操作性。
- 数据标准化的过程包括收集需要标准化的数据、定义数据标准的规则和要求、进行数据清洗和转换、制定数据标准化的流程和方法，并最终实施和监控数据标准化的结果。
2. 数据标准管理主要内容：
- 数据标准管理包括对数据标准的定义和制定、数据标准的发布和共享、数据标准的维护和更新、数据标准的遵守和监控等内容。
- 数据标准管理还涉及到数据标准化的组织架构和流程设计、数据标准化工具和技术的选择和应用、数据标准化的培训和沟通等方面。
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3. 数据标准化的相关成果介绍：
- 数据标准化的主要成果包括数据标准和规范的制定和发布、数据集成和共享的实现、数据质量和可信度的提升、数据治理和合规性的加强等。
- 通过数据标准化，可以实现数据的一致性和可比性，提高数据的可用性和可信度，促进数据的有效管理和有效利用。
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4. 实施数据标准化的四步法：
- 第一步：明确数据标准化的目标和价值，确定数据标准化的范围和重点。
- 第二步：收集和整理需要标准化的数据，进行数据清洗和转换，建立数据标准化的基础。
- 第三步：制定数据标准化的规则和要求，定义数据标准化的流程和方法。
- 第四步：实施和监控数据标准化的过程和结果，进行数据标准化的持续改进。
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5. 业务建模方法- IBM组件化业务模型(CBM)：
- IBM组件化业务模型是一种基于组件化思维和服务导向的业务建模方法，旨在提高业务模型的可复用性和可扩展性。
- CBM将业务过程、业务规则和业务数据进行组件化建模，通过定义和设计可重用的业务组件，实现业务的灵活组合和快速变更。
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下午
6. 从企业业务架构推导出企业数据模型的原理：
- 从企业业务架构推导出企业数据模型是一种基于企业架构和数据架构的方法，用于将企业的业务需求转化为数据需求，实现业务和数据的一致性和协同性。
- 该方法通过分析和抽象企业的业务流程、业务实体和业务规则，推导出企业的数据对象、数据属性和数据关系，从而建立起企业的数据模型。
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7. 统一企业数据模型：
- 统一企业数据模型是一种整合和标准化企业各个数据模型的方法，旨在提高数据模型的一致性和互操作性。
- 通过对企业的各个数据模型进行分析和比较，识别和整合数据模型中的共性和差异，制定和实施统一的数据模型，以实现数据集成和数据共享。
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8. 关于数据标准的推行和落地：
- 数据标准的推行和落地需要建立良好的组织架构和管理机制，明确数据标准的责任和权限，确保数据标准的制定和遵守。
- 同时还需要进行相关人员的培训和沟通，提高数据标准的理解和认可，促进数据标准的应用和落地。
- 最后，需建立数据标准化的监控和评估机制，进行数据标准化的持续改进和优化。
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9.课程总结
- 总结课程内容和要点
- 课程结业模拟考试
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