CCRC-CDO首席数据官培训背景及价值
1、CCRC-CDO首席数据官课程的发证机构是？
发证机构是国内机关中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心（CCRC）
中国网络安全审查与市场监管大数据中心（英文缩写为：CCRC,原为中国信息安全认证中心）于2006年由中央机构编制委员会办公室批准成立，为国家市场监督管理总局直属正司局级shiyedanwei。依据《网络安全法》《网络安全审查办法》及国家有关强制性产品认证法律法规，承担网络安全审查技术支撑和认证工作；在批准范围内开展与网络安全相关的产品、管理体系、服务、人员认证和培训等工作。
2、CCRC-CDO课程适合哪些人群？
Ø 企业CDO或负责数字化转型的企业决策层，包括数据战略规划、数据架构师、数据建模人员、数据解决方案工程师等。
Ø 企业数据管理或利用数据赋能的相关中层管理者，涵盖业务支持、项目管理、质量管理等岗位，包括数据产品经理、数据分析师、数据质量与数据安全管理人员等。
Ø 有志于从事企业数据管理工作，有一定工作经验的的IT从业者。
3、CCRC-CDO的课程内容有哪些？
时间
知识模块
学习成果
天
数据治理与管理篇
1.“数据二十条”政策解读
了解国家数据政策和标准，通过案例理解数据要素市场对于企业发展的重大意义。
2. CDO 职业介绍
掌握CDO的职业定位、业务价值、思维模式、成功要素。通过课堂情景剧实践CDO该如何开展工作。
3. 数据管理
学习如何制定企业数据管理的整体战略。理解数据推动决策对于企业的意义，理解数据资产对于企业的价值。
4. 数据伦理
通过案例学习，了解数据处理不当产生的危害，知晓数据从业人员的基本责任和工作底线。
5. 数据治理整体规划
通过公司的数据治理案例，掌握如何开展数据治理工作。
第二天
数据技术与平台篇
6. 数据治理模块细分：元数据管理、主数据管理、数据质量管理
通过案例学习数据治理中的元数据管理、主数据管理、数据质量管理等三大重点模块。
7 数据架构
通过案例掌握数据架构的相关知识和技能。了解现在普遍的数据架构的痛点和如何改进。
8 数据建模与设计
通过案例掌握数据建模的设计规范、方法工具和佳实践。
9 数据资产运营
通过案例和课堂情景剧，掌握企业数据资产的开发、估值、管理、定价、运营等方面的知识。
第三、四天
数字化转型篇
10 数字化转型
学习企业数字化转型的背景、概念以及数字化的三大场景。
11产品创新场景——数据赋能产品创新
学习在数字化产品创新场景中，数据的赋能作用。
12组织转型场景——数据赋能组织转型
学习在组织级数字化转型场景中，数据对企业数字化商业模式的赋能作用。
13生态构建场景——数据赋能商业生态
学习在数字化转型的生态阶段中，如何理解商业生态的内涵与结构，以及数据对商业生态的赋能作用。
4、CCRC-CDO的认证收益是什么？
Ø 中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心（CCRC）官方认证的数据从业人员证书，为CDO及其后备人才、广大数据管理人员的能力提供beishu。
Ø 掌握CDO必备的职业素养、思维模式、价值定位、成功要素以及佳实践与工具模型。
Ø 掌握CDO所需的知识体系，涵盖数据管理、数据治理、数据资产运营、数字化转型等，建立清晰的职业发展路径。
Ø 增强组织数据管理文化，提升数据从业人员职业素养，助力企业成为数据要素国家战略的推动者。
Ø 通过案例拆解，提升学员对数据决策、数据资产运营的熟练程度，助力企业在大数据和AI时代获得新的竞争优势。
Ø 通过培训结识行业先锋，建立人脉，拓展业界资源。
5、“首席数据官”对企业的价值是什么？
当前，企业拥有海量数据资源，具备广泛数据应用需求，企业总体数字化基础程度较好，在完成生产经营流程信息化后，面临数据驱动企业整体变革的迫切现实需求。企业设立首席数据官可以提升企业数据资产意识、搭建数据管理体系、完善组织运营体系，长远可以实现企业数据治理、数据驱动、数据增值。
6、“首席数据官”对个人的价值是什么？
发挥数据价值，全面提升首席数据官五大核心能力：
Ø 数据战略与规划能力
Ø 数据治理与合规能力
Ø 数据分析与洞察能力
Ø 组织领导和影响力
Ø 数据资产运营增值能力
7、CCRC-CDO课程特色是什么？
Ø 课程采用情景式教学法，多维立体课程设计
Ø 创新情景式互动授课，模拟企业真实经营
Ø 不同角色协同经营，提高管理共情力
Ø 27个经典实践案例解构与分析
Ø 从理论到实操，有章可循
8、学员如何报名？
学员按时缴纳培训及考试费用，填写《CCRC-CDO课程报名表》即可。报名后即可加入学员群，有专门的助教老师进行对接，提前发放课程资料安排后续事宜。
9、课程费用、交付物、培训形式
Ø 培训及考试费用：人民币8,800元/人(含税金)，包括培训费、认证费、教材费、午餐及茶歇。
Ø 培训交付物：官方讲义、官方电子书、模拟题
Ø 培训形式：线上/线下
Ø 培训天数：4天，一般分成2个进行
10、课程费用是否能优惠？
Ø CCRC-CDO课程费用统一为人民币8,800元/人(含税金)，包括培训费、认证费、教材费、午餐及茶歇。
11、由于学员临时有事，无法参加培训的，如何处理？
培训机构会根据学员新的学习计划，合理安排其参加下一期的课程，学员的相关权益保持不变。
12、课程是否有回看？如果本次课程课程有缺课，下期课是否可以补听？
我们提供有效期3个月的课程回看，方便学员进行课程的复习。如果本期课程有部分缺课，学员可以在任何方便的课程时间进行复训，不限制复训次数。本期线上学员如果后期想感受线下课程，也可以免费复训任意一期线下课程。
13、考试一定要在本次培训完立刻参加吗？
我们会在培训完统一时间组织线上考试，如果学员备考不充分，可以申请缓考，在下一期考试时间再进行考试.
14、考试形式、考试时间及题型
Ø 考试形式：线上，使用个人电脑进行
Ø 考试时间：培训后单独进行，90分钟
Ø 考试类型：共100道，含单项选择题、多项选择题，是非题，答对75道即为通过。
Ø 考试语言：中文
15、CCRC-CDO课程考试通过率怎么样，如果考试未通过，是否可以补考？
我们的授课内容涵盖所有考点，在培训前会发放备考资料学习包，培训期间也会号召学员以小组为单位组建学习小组，充分备考。如果有未通过考试的学员，我们将免费赠送一次补考机会。
16、CCRC-CDO课程证书样式
CCRC为每位参与培训并通过考试的学员提供电子版认证证书，具体证书样式如示意图。
17、CCRC-CDO课程证书有效期多久？
CCRC-CDO课程证书有效期：三年。超过有效期后，需按照中心证书统一的继续教育政策进行续证。
18、CCRC-CDO证书多久后可以获得？
一般考试完成后2周会获得CCRC提供的电子证书。我们将在考试完成一个月内为学员额外邮寄纸质证书。
19、什么是“企业首席数据官”？
企业首席数据官(Chief DataOfficer，以下简称“CDO”)，CDO的定义如下：
Chief，首席，表示首席数据官要有zhuoyue的领导力，制定数据战略目标，组建并带领团队从混沌走向光明。
Data，数据，这是首席数据官要和CIO，CTO区别的主要方面，要熟练掌握数据管理知识体系，注意是数据，不是信息技术。
Officer，官员，也是经理，要具有良好的管人理事能力，以及和业务看齐，服务于组织业务战略的觉悟。
企业首席数据官是源于数字化转型需要而产生的一个新型管理者。企业CDO是有效管理和运用企业数据资产、充分挖掘数据价值、驱动业务创新和业务转型变革的企业负责人。企业CDO具备宽广视野和战略眼光，熟悉企业的各项业务流程，具有业务数据价值洞察力，要及时掌握各类数字化技术发展动态，能够围绕企业信息系统产生的大规模数据资源进行数字化运营，通过数据支撑引领业务创新和商业模式创新，提升内外部客户的满意度和应用体验，帮助企业降本增效创新增长。
20、“企业首席数据官”的发展
首席数据官这一职务早出现在20世纪90年代，但当时只有一些国家的少数大型企业中设置这个岗位，有据可查的是雅虎公司在2004年任命了CDO职务，负责雅虎整体数据战略，构建其数据政策和系统，以及管理公司数据分析和数据处理的基础设施。
2010年以后，随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始认识到整合数据管理的重要性，首席数据官的职务数量开始在大量增长，如2012年7月，阿里巴巴在集团管理层设立了中guoqi业界位首席数据官。据了解，目前在世界500强的企业中，大部分设立了首席数据官的职务。
目前，首席数据官在我国虽然还是一个新兴的岗位，但是我们欣喜地看到，对数据的重视已经上升到国家战略层面，我国一些行业主管部门和地方政府也深刻认识到了首席数据官在数字化转型过程中的重要作用，如：
（1）2018年5月23日银保监发〔2018〕22号《银行业金融机构数据治理指引》，明确鼓励银行业金融机构开展制度性探索，结合实际情况设置首席数据官；
（2）工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》的保障措施中提到：推广首席数据官制度，强化数据驱动的战略导向，建立基于大数据决策的新机制，运用数据加快组织变革和管理变革；
（3）2021年4月23日，广东省政府办公厅印发《广东省首席数据官制度试点工作方案》，以推动建立首席数据官制度，并在全国率先启动首席数据官制度试点。江苏、上海、浙江、山东等省市相继发布了类似文件。
21、目前，我国各省在打造建设的首席数据官制度，关注的工作目标与主要内容应该是哪些？
从数据生产和消费的全生命周期来看，各省CDO的工作重点大致会涵盖以下几部分内容：（1）数据战略与规划（2）数据标准与规范制订（3）数据资源整合与治理（4）数据开放与共享（5）数据安全与风险管理。
不过由于各级经济发展和信息化建设水平上的差异，在具体工作中会有不同的侧重点。比如，对于前期已初步完成数据资源整合、尝试过公共数据开发利用试点的省市，对CDO更强调通过进一步的数据开放与共享，促进政府数据与社会数据融合，对智慧城市和数字政府提供深层次赋能，体现数据要素的生产力价值。而对于其他省市，CDO可能首先面临解决政府单位在数据采集、汇聚和使用上“各自为政”的问题，消除政府内部“数据孤岛”，实现数据在公共服务与城市治理层面的有效应用。
我们从成都、广东、北京、海南四个较具代表性的城市来看。其中，北京属于行业级公共数据授权运营模式。通过成立金融公共数据专区，授权具有公益性、公信力、技术能力和金融资源优势的市属guoyouqiye对专区及金融公共数据进行运营；广东采用了数据资产凭证模式。推出张“公共数据资产凭证”，以政府beishu的模式将企业的用电数据明细或均值，终以数据查询产品形式，用于银行的企业侧信贷；成都是集中授权模式。将数据运营权集中授权给国资控股的市大数据集团，通过“数据安全协议”和“三方协议”来规范数据的接入和使用场景中的各方权责和安全合规边界。海南采取了数据产品超市模式。以公共数据产品超市的方式承担数据资产化和授权运营职能。其本质是公共数据产品交易市场模式。
22、“首席数据官”与“数据安全官”有什么区别？
我国《数据安全法》规定，重要数据的处理者应当明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任。《数据安全法》对数据安全的定义是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
从以上定义来看，数据安全官偏向于部门经理的定位，主要对数据安全问题负责。而首席数据官的内涵更全面，首席数据官不仅对数据安全负责，还肩负企业管理职责，需对企业数据处理工作制定发展战略、统筹企业数据管理与分析工作、使数据为企业创造商业价值。
根据《数据安全法》，数据的内涵是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。由此可知，数据的外延是非常广泛的，包括信息、隐私等概念在内。如果企业设置了首席数据官制度，数据安全管理、数据分析处理、信息安全、隐私保护等工作都应该是首席数据官的工作职责。但现实却是，针对数据安全与信息管理工作，不少企业设置了首席信息官（ChiefInformationOfficer，简称CIO），如中国银行；针对数据隐私合规管理，又有企业设置了首席隐私官（ChiefPrivacyOfficer，简称CPO），如苹果、360。
23、首席数据官制度适用于哪些行业？是否有必要设置？
2022年1月，普华永道发布《首席数据官研究报告》，面向全球大的2,500家上市企业，对其首席数据官的岗位设置和作用进行了深入分析。根据该报告，任命了首席数据官的前五大行业分别为：保险业占比46%；银行业占比42%；零售业占比40%；传媒娱乐业占比29%；IT/技术业占比28%。
银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》第11条第2款规定，银行业金融机构可根据实际情况设立首席数据官。首席数据官是否纳入管理人员由银行业金融机构根据经营状况确定；纳入管理人员管理的，应当符合相关行政许可事项的要求。
Gartner杰出研究副总裁AndrewWhite表示：“即便在有首席数据官的企业机构中，首席数据官的主要任务也往往是收集、存储和保护数据。但如果您想建立一个善于以数据和分析为依据做出决策的数据驱动型文化，您就需要一名首席数据官。”另外，Gartner总结，数据和分析对现代企业决策能力的重新设计至关重要，因此企业机构需要一名负责任的高管来执行数据和分析。出现以下三种情况之一的企业机构需要一名数据和分析。
（1）企业数据管理不善、不知道自己有什么资产或者治理和问责制度不均衡。首席数据官对企业数据和分析资产以及此类资产价值的内部和外部评估、管理与变现负有行政责任；
（2）企业希望建立数据驱动型文化并将数据和分析纳入到所有行动中；
（3）营销分析对企业十分重要。相比向首席营销官或其他营销报告的团队，向首席数据官报告的营销分析团队更有可能在收入和利润上远超同行。
企业是否设置首席数据官取决于企业的主营业务及规模，若主营业务涉及大量数据，设置首席数据官也未尝不可。首席数据官制度在金融行业比较常见，尤其适用于大型金融机构。企业规模大且业务量多的，涉及的数据量必然大，适用首席数据官制度能够完善企业组织管理结构，减少数据安全管理漏洞。
24、首席数据官的职责是什么？
根据江苏省工信厅的解释，“首席数据官”作为企业高层管理者，其主要职责是将数据战略引入企业的商业规划中，协调企业整体范围内数据管理和运用，管理企业整体数据处理和数据挖掘过程，并带领企业构建、激活并保持企业的数据管理能力。
普华永道在《首席数据官研究报告》中总结，首席数据官应在以下几个方面发挥作用：
（1）与首席执行官保持沟通，确保董事会对数据战略和数据管理的关注和认可；
（2）制定企业的数据战略，确定数据战略如何为企业战略和业务目标提供支撑；
（3）管理企业自由数据以及与生态系统合作伙伴的关系，开展数据采集、共享和商业化；
（4）推动或支持企业层面具有战略意义的数据项目，例如大同组织和职能部门孤岛的商业智能、分析和机器学习；
（5）监督员工技能提升计划，从而在整个企业中广泛建立更扎实的数据能力；
（6）负责并监控整个企业的数据质量和治理，涵盖原则、政策、程序以及监管和法律合规性。