DAMA考试和认证
协会情况
DAMA是一个全球性的非营利性机构，由数据管理和相关的专业人士组成，厂商中立。
协会自1980年成立以来，一直致力于数据管理和数字化的研究、实践及相关知识体系的建设，先后发行了《DAMA 数据管理字典》和《DAMA 数据管理的知识体系》等。该知识体系目前已被广泛使用，并已成为业界的标杆和权威。
DAMA 开发了 “数据管理专业人士认证” (Certified Data Management Professional，CDMP) 。该证书国际通用，行业认可，是数据管理领域最专业的职业认证之一。
2DAMA 培训
DAMA 中国通过授权，由专业培训机构提供如下课程：
类别 | 课程名称 | 说明 |
认证类 | CDMP初级 | 由DAMA国际提供，国际认证，行业认可；一门课/考试 |
CDMP高级 | 由DAMA国际提供，国际认证，行业认可；一门课/考试 | |
CDMP专项 | 由DAMA国际提供，国际认证，行业认可；共有8个专项 | |
CDGA | 由DAMA国际提供，国际认证，行业认可；一门课/考试 | |
CDGP | 由DAMA国际提供，国际认证，行业认可；一门课/考试 | |
知识类 | 数据管理和数字转型 | 一般性课程，所有人均可参加 |
数据管理和智能制造 | 一般性课程，专门为制造业开设，需要有相关行业知识 | |
数据管理和数字政务 | 一般性课程，专门为数字政务开设，需要有相关行业知识 | |
数据管理和数字金融 | 一般性课程，专门为金融业开设，需要有相关行业知识 | |
数据管理和医药卫生 | 一般性课程，专门为医药卫生行业开设，需要有相关行业知识 | |
数据管理和城市大脑 | 一般性课程，专门为智慧社区和城市大脑行业开设，需要有相关行业知识 | |
数据和认知科学 | 专业课程，数据和脑科学 | |
数据和区块链 | 专业课程，包括隐私计算、数据链上和链下的管理 | |
企业内训 | 特制课程，按照客户具体需要设计和提供的培训，比如航空业数据治理 |
唯一由 DAMA 直接提供的培训是相关认证考试的考前冲刺辅导。该辅导集中安排在 DAMA 年会期间，一般一年最多不超过两次。
3DAMA 认证
目前我们提供的 DAMA 认证主要有两种：
CDMP：由 DAMA 国际统一命题，全英文考试。
CDGA/CDGP（Certified Data Governance Associate/Certified Data Governance Professional）：由 DAMA 中国统一命题，中文考试。
CDMP 证书是 DAMA 国际推出的一项数据管理领域专业认证，因为该认证以全英文考试，对国内考生存在较大的学习障碍，为了便于国内广大数据从业者学习和获取相关的认证，DAMA 中国结合国内实际需求对 CDMP 认证考试的考试语言、考试形式、证书名称、证书类型等进行了适当的本地化重构，重构后认证考试分为 “认证助理数据治理师”（Certified Data Governance Associate 简称CDGA）、和“认证高级数据治理师”（Certified Data Governance Professional 简称 CDGP）两种。DAMA 中国通过主要以考试加资料审核为依据的资质认证，以便推动国内数据治理行业的发展和为个人在数据治理方面取得的成就提供资质证明。
考试类型 | 报考条件 |
助理数据治理师认证考试 | 在校大学生，或专科及以上学历获得者 |
高级数据治理师认证考试 | 博士学位获得者 |
硕士学位获得者，从事IT相关工作1年以上 | |
本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者 | |
本科毕业后，从事IT相关工作5年以上者 |
考试时间暂定设置在每年的 3 月份和 10 月份。
考试地点以一线城市为主，具体考试地点的选择参照考生报名选项。
3.3合格标准及证书颁发标准助理数据治理师（简称 CDGA）认证考试满分为 100 分，60 分及格，且每部分成绩不得低于 40%。笔试合格且提交的材料通过审查者，授予助理数据治理师证书。
高级数据治理师（简称 CDGP）认证考试满分为 100 分，75 分及格，且每部分成绩不得低于 40%。笔试合格且提交的材料通过审查者，授予高级数据治理师证书。
3.4考试主要内容及题库准备考试内容主要以 DC 翻译出版的《DMBOK2》为主要教材，每个 DMBOK 知识领域考试题占比参考附件；认证题库题目由 DAMA 中国会员、数据管理领域专家，专业讲师等以志愿或有偿的方式提供，经过复核后纳入题库。每次考试从题库按照对各知识领域按比例抽取题目形成试卷，按照保密要求举办考试并批改试卷得到考试成绩。
助理数据治理师 每次认证费 2000 元人民币。推广期减半收取。
高级数据治理师 每次认证费 4000 元人民币。推广期减半收取。
4证书价值
数据治理师（助理数据治理师 CDGA 和高级数据治理师 CDGP）以《DAMA-数据管理知识体系指南》为主要认证内容，辅助个人提交其他工作经验及资料证明，比较客观的评价了认证人对数据管理知识体系的掌握情况。
企业雇佣具有相关认证的员工，对提升企业自身的数据管理成熟度和数字转型具有很大的帮助，目前上海已经有企业提出政策要求，对持有数据治理师认证的个人优先录用。
目前国际上数据管理领域的认证体系多为具体技术领域的专业认证，如各类数据库产品的 DBA 认证，数据分析师认证，各类大数据技术认证等。以数据管理知识体系为核心的认证据只有 DAMA 国际的 CDMP 认证。
国内以数据管理知识体系为核心的认证只有 DAMA 中国推出的数据治理师认证（助理数据治理师 CDGA 和高级数据治理师 DGCP）。
5知识体系
无论是 CDMP 考试还是 CDGA/CDGP 考试，都以 DMBOK 内容为主，这包括：
序号 | 认证内容 | 具体内容 |
1 | 数据管理基础 | 讨论数据管理作为一种职业的出现 |
讨论数据和信息的联系与区别 | ||
讨论数据作为组织资产 | ||
讨论数据管理的指导目标 | ||
讨论数据管理的指导原则 | ||
讨论数据管理的挑战 | ||
讨论数据管理的战略 | ||
了解数据管理的常见框架 | ||
描述数据管理的 DAMA 框架 | ||
讨论数据管理 DAMA 框架的进化 | ||
了解 DAMA 和 DMBOK | ||
2 | 数据治理 | 讨论数据治理的指导原则 |
了解数据治理的关键驱动因素 | ||
确定数据治理的主要组成部分 | ||
理解关键数据管理术语和定义 | ||
分析数据治理的关键指标 | ||
描述数据治理的关键输出 | ||
讨论数据治理中的基本角色职责和责任 | ||
确定数据治理的关键工具 | ||
应用数据治理的策略 | ||
评估数据治理理论 | ||
将理论应用于现实场景 | ||
3 | 数据架构 | 了解数据架构管理中的关键术语和定义 |
讨论数据架构管理的指导原则 | ||
了解数据体系结构管理的关键驱动因素 | ||
确定数据架构的主要组成部分 | ||
分析数据架构的关键指标 | ||
描述数据架构的关键输出 | ||
讨论数据架构中的基本角色职责 | ||
确定数据架构中的关键工具 | ||
应用数据架构的策略 | ||
评估数据架构理论 | ||
将理论应用于现实场景 | ||
数据架构管理的治理 | ||
4 | 数据建模和设计 | 理解数据建模和设计中的关键术语和定义 |
讨论数据建模和设计的指导原则 | ||
确定数据建模和设计的主要组成部分 | ||
分析数据建模和设计的关键指标 | ||
描述数据建模和设计的关键输出 | ||
讨论数据建模和设计中的基本角色职责和责任 | ||
确定数据建模和设计中的关键工具 | ||
数据建模和设计的应用策略 | ||
评估数据建模和设计的理论 | ||
将数据建模和设计理论应用于现实场景 | ||
数据建模和设计中的治理 | ||
5 | 数据存储和操作 | 理解数据存储和操作中的关键术语和定义 |
讨论数据存储和操作的指导原则 | ||
了解数据存储和操作的关键驱动因素 | ||
确定数据存储和操作的主要组成部分 | ||
分析数据存储和操作的关键指标 | ||
描述数据存储和操作的关键输出 | ||
讨论数据存储和操作中的基本职责和责任 | ||
确定数据存储和操作的关键工具 | ||
数据存储和操作的应用策略 | ||
评估数据存储和操作理论 | ||
将数据存储和操作理论应用于现实场景 | ||
数据存储和操作中的管理 | ||
6 | 数据安全 | 了解数据安全管理的关键术语和定义 |
讨论数据安全管理的指导原则 | ||
了解数据安全管理的关键驱动因素 | ||
确定数据安全管理的主要组成部分 | ||
分析数据安全管理的关键指标 | ||
描述数据安全管理的关键输出 | ||
讨论数据安全管理中的重要角色职责 | ||
识别数据安全管理的关键工具 | ||
数据安全管理中应用策略 | ||
评估数据安全管理理论 | ||
将数据安全理论应用于现实场景 | ||
数据安全管理中的治理 | ||
7 | 数据集成和互操作 | 了解数据集成和互操作性的关键术语和定义 |
讨论数据集成和互操作性的指导原则 | ||
了解数据集成和互操作性的关键驱动因素 | ||
确定数据集成和互操作性的主要组成部分 | ||
分析数据集成和互操作性的关键指标 | ||
描述数据集成和互操作性的关键输出 | ||
讨论数据集成和互操作性中的基本角色职责和责任 | ||
确定数据集成和互操作性的关键工具 | ||
数据集成和互操作性的应用策略 | ||
评估数据集成和互操作性理论 | ||
将数据集成和互操作理论应用于现实场景 | ||
数据集成和互操作性中的治理 | ||
8 | 参考数据和主数据管理 | 了解参考数据和主数据管理中的关键术语和定义 |
讨论参考数据和主数据管理的指导原则 | ||
了解参考数据和主数据管理的关键驱动因素 | ||
确定参考数据和主数据管理功能的主要组成部分 | ||
分析参考数据和主数据管理的关键指标 | ||
描述参考数据和主数据管理的关键输出 | ||
讨论参考数据和主数据管理中的基本职责和责任 | ||
确定参考数据和主数据管理的关键工具 | ||
应用参考数据和主数据管理的策略 | ||
评估参考数据和主数据管理理论 | ||
将参考数据和主数据管理理论应用于现实场景 | ||
主数据管理中的治理 | ||
9 | 数据仓库和商务智能 | 理解数据仓库和商务智能中的关键术语和定义 |
讨论数据仓库和商务智能的指导原则 | ||
了解数据仓库和商务智能的关键驱动因素 | ||
识别数据仓库和商务智能功能中的主要组件 | ||
分析数据仓库和商务智能的关键指标 | ||
描述数据仓库和商务智能的关键输出 | ||
讨论数据仓库和商务智能中的重要角色职责 | ||
识别数据仓库和商务智能的关键工具 | ||
应用数据仓库和商务智能管理中的策略 | ||
将数据仓库和商务智能理论应用于现实场景 | ||
数据仓库和商务智能中的治理 | ||
10 | 文件和内容管理 | 理解文件和内容管理中的关键术语和定义 |
讨论文件和内容管理的指导原则 | ||
了解文件和内容管理的关键驱动因素 | ||
确定文件和内容管理功能中的主要组件 | ||
分析文件和内容管理功能的关键指标 | ||
描述文件和内容管理的关键输出 | ||
讨论文件和内容管理的基本角色职责和责任 | ||
确定文件和内容管理的关键工具 | ||
应用文件和内容管理中的策略 | ||
将文件和内容管理理论应用于现实场景 | ||
文件和内容管理的治理 | ||
11 | 元数据管理 | 了解元数据管理的关键术语和定义 |
讨论元数据管理的指导原则 | ||
了解元数据管理的关键驱动因素 | ||
确定元数据管理功能的主要组成部分 | ||
分析元数据管理的关键指标 | ||
描述元数据管理的关键输出 | ||
讨论元数据管理中的基本角色职责 | ||
确定元数据管理的关键工具 | ||
应用元数据管理中的策略 | ||
将元数据管理理论应用于现实场景 | ||
元数据管理中的治理 | ||
12 | 数据质量管理 | 理解关键数据质量术语和定义 |
讨论数据质量的指导原则 | ||
了解数据质量的关键驱动因素 | ||
确定数据质量功能的主要组成部分 | ||
分析数据质量的关键指标 | ||
描述数据质量功能的关键输出 | ||
讨论数据质量职能的基本职责和责任 | ||
确定数据质量的关键工具 | ||
应用数据质量管理的策略 | ||
将数据质量理论应用于现实场景 | ||
数据质量管理中的治理 | ||
13 | 数据伦理 | 讨论数据管理的驱动因素 |
讨论数据伦理准则 | ||
了解数据伦理中的关键术语 | ||
讨论数据伦理文化的建立 | ||
数据伦理中的治理 |
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