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3分钟:一文看懂DAMA国内认证(CDGA/CDGP)最近,数据圈内火起来了一阵风,那就是DAMA认证,好多小伙伴都咨询我。想了想,就索性将国内体系的CDGA和CDGP的考试信息全部整理出来了,供大家了解参考哈~~
如果有考过的小伙伴也欢迎分享一下备考经验哈~~

关于DAMADAMA International(国际数据管理协会)成立于1988年,是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会,在世界范围内拥有40 多个分会,7500 余数据管理专业人士会员。多年致力于数据管理的研究、实践及相关知识体系的建设,在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验。先后出版的“DAMA 数据管理字典”和“DAMA数据管理的知识体系和指南”已成为从事数据管理工作的经典参考和指南,在全球范围内广受好评。在专业认证方面DAMA国际还开发了“数据管理专业人士认证” (Certified Data Management Professional - CDMP)。 国际版:数据管理专业人士认证 (CDMP),由国际数据管理协会(DAMA国际)建立 ,是目前全球唯一数据管理方面权威性认证。 中文版:为了便于国内广大数据从业者学习相关认证,DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础,结合国内实际需求,对DAMA国际数据管理专业人员认证 (CDMP)的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。重构后认证考试分为:数据治理工程师 (CDGA )和数据治理专家 (CDGP ),DAMA中国承担认证考试命题工作,并定期组织中文考试,对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。

*中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书国际通用,行业认可。 为什么要考取CDGA/CDGP/CDMP认证(含金量如何)?目前,越来越多的企业已开始把DAMA证书作为数据治理岗位招聘优先录取的一项内容,也有很大一部分企业鼓励在职的数据治理人员去考取DAMA证书,从中可以看出企业对数据治理岗位的要求越来越高,越来越规范化,国内多个知名互联网企业更是高薪大量聘请数据治理岗位,静等有能力居之,当然有DAMA证书是一个莫大的优势。 DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划,彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义,帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力,促进开展工作实践应用及实际问题解决,形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。
对个人而言: CDGA/CDGP/CDMP认证是目前全球唯一数据治理权威认证,是数据从业者的“敲门砖”、“专业能力认证”。 通过对数据治理方向实操技能的系统学习和掌握,从而实现理论+实践融会贯通,全面提高自己在日常工作中的实战水平。不仅为个人在数据治理方面取得的成就提供资质证明,也让数据人“持证上岗,先人一步”,使数据领域人才在未来激烈的市场竞争下占据“先机”;同时作为升职加薪的参考,更能获得更高的市场信誉和专业能力认可。
对企业而言: CDGA/CDGP/CDMP 认证能够提高员工的数据管理素质和技能,帮助企业培养和提升数据团队的能力;拓展企业数字化转型的视野,帮助企业全面推动数字化转型;帮助企业充分有效地发挥数据的作用,促进公司整体数据管理能力提升,形成企业所需的新数字经济下的核心竞争能力。 DAMA数据管理专业人士认证,是数据从业者的“黄金证书”。
适合报考人群所有大数据相关从业者,包括但不限于: - 企业CIO、CDO等信息化相关的高层领导;
- 数据管理或数据服务团队负责人、核心团队成员;
- 企业数据管理专家/专家委员会专员;
- 数据管理团队及专兼职人员;
- 业务部门信息化领导/经理/专员;
- IT部门总监/经理;
- IT项目管理办公室(PMO)总监/经理/数据管理专员/技术经理;
- 业务部门数据专责;
- 计划从事数据管理领域的应届毕业生;
- 有数据管理领域行业经验的人员;
- 有数据管理知识体系学习需求的企业;
报考条件符合在教育、工作经验和培训方面的以下相关要求,方可获得考试资格:

*需通过CDGA才能报考CDGP
考试范围及教材
以《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》为基础,并结合相关实践。

考试时间每季度安排一次,每年3、6、9、10(在上海加考一次)、12月,共5次。 考试一般安排在周末下午 CDGA:14:00-15:40 CDGP:14:00-16:10
考试地点北京、上海、广州、深圳等,考试地点根据考生报名情况确定。 (其他城市人数达到25人即可新增临时考点。往期新增考点:西安、成都、武汉、厦门、南京等。)
考试时长数据治理工程师(CDGA)考试时间为100分钟,平均每道题且答题时间为1分钟。 数据治理专家(CDGP)考试时间为130分钟,单选题为10道每道1分,多选题为15题每道2分,杂项题60分,共5道。
考试题型CDGA 单选题100题,60分及格 CDGP:第一类 单选题(10分,10道题) 第二类 多选题(30分,15道题) 第三类 论述题(60分,五/六大题)
考试合格标准①认证考试满分为100分,60分及格,且每部分成绩不得低于40%。 ②考试合格且提交的资料通过审查者,颁发数据治理工程师或数据治理专家证书。 ③考试完成后,15个工作日内以邮件的方式公布考试成绩,后继续提供线上查询服务。 ④自成绩公布之日起15个工作日内核查相关证件,制作证书,备案及颁发证书。
考试报名费目前推广期认证费用减半,现价:CDGA ¥ 1000元/人,CDGP ¥ 2000元/人。缴费成功后方可参加考试,未通过此次考试,费用不退还,可免费参加下一次认证考试。
报考流程
报名申请→资格审核→缴费约考→参与培训(可选)→参加考试→领取证书 (*CDGA/CDGP满分100分,60分及格,且每部分成绩不得低于40%,15个工作日内公布成绩)
证书样图

(CDGA证书-样图) 
(CDGP证书-样图)

(CDMP证书-样图) 此外,DAMA证书已开通了区块链证书查询服务,能保障证书身份唯一、不可篡改、可溯源,实现基于区块链技术的证书存证确权、防伪鉴真。
考试大纲
第一章 数据管理 掌握数据、数据与信息、数据作为组织资产、数据管理原则、数据管理挑战、数据战略基本概念;掌握数据管理框架基本内容包括:战略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。 1.1 简介 1.2 什么是数据? 1.3 数据与信息 1.4 数据作为组织资产 1.5 数据管理原则 1.6 数据管理面临的挑战 1.7 数据战略 1.8 数据管理框架 1.9 DAMA与DMBOK 1.10 总结
第二章 数据道德 了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德、不道德的数据处理和风险实践、建立数据道德文化、数据道德与数据治理。 2.1 简介 2.2 业务驱动因素 2.3 什么是数据道德 2.4 数据隐私背后的原则 2.5 数字化环境下的道德 2.6 不道德的数据处理和风险实践 2.7 建立数据道德文化 2.8 数据道德与数据治理 2.9 总结
第三章 数据治理 掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理的主要组成内容、数据治理关键指标、数据治理关键输入和输出、数据治理的主要工具、数据治理应用中的策略、数据治理评价理论、数据治理最佳实践。 3.1 简介 3.2 数据治理基本活动 3.3 数据治理工具和技术 3.4 数据治理实施指南 3.5 数据治理关键指标 3.6 数据治理最佳实践 3.7 总结
第四章 数据架构 掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标、数据架构关键输入和输出、数据架构的主要工具、数据架构应用中的策略、数据架构评价理论、数据架构最佳实践。 4.1 简介 4.2 数据架构基本活动 4.3 数据架构工具和技术 4.4 数据架构实施指南 4.5 数据架构关键指标 4.6 数据架构最佳实践 4.7 总结
第五章 数据建模与设计 掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标、数据模型关键输入和输出、数据建模的主要工具、数据模型应用中的策略、数据建模评价理论、数据建模最佳实践。 5.1 简介 5.2 数据模型基本活动 5.3 数据建模工具和技术 5.4 数据建模实施指南 5.5 数据模型关键指标 5.6 数据建模最佳实践 5.7 总结
第六章 数据存储与操作 掌握数据数据库设计指导原则、数据存储与操作驱动因素、数据库的主要组成内容、数据库管理关键指标、数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略、数据存储与操作评价理论、数据库管理最佳实践。 6.1 简介 6.2 数据库管理基本活动 6.3 数据库工具和技术 6.4 数据库实施指南 6.5 数据库管理关键指标 6.6 数据库管理最佳实践 6.7 总结
第七章 数据安全 掌握数据安全指导原则、数据安全关键驱动因素、数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具、数据安全技术、数据安全实施指南、数据治理最佳实践。 7.1 简介 7.2 数据安全基本活动 7.3 数据安全工具和技术 7.4 数据安全实施指南 7.5 数据安全关键指标 7.6 数据安全管理评价 7.7 数据安全最佳实践 7.8 总结
第八章 数据集成与互操作性 掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性的主要组成内容、数据集成与互操作性关键指标、数据集成与互操作性关键输入和输出、数据集成与互操作性的主要工具、数据集成与互操作性实施指南、数据集成与互操作性评价理论、数据集成与互操作性最佳实践。 8.1 简介 8.2 数据集成与互操作性基本活动 8.3 数据集成与互操作性工具和技术 8.4 数据集成与互操作性实施指南 8.5 数据集成与互操作性关键指标 8.6 数据集成与互操作性最佳实践 8.7 总结
第九章 文档和内容管理 掌握内容管理指导原则、内容管理关键驱动因素、内容管理的主要组成内容、内容管理关键指标、内容管理关键输入和输出、内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践。 9.1 简介 9.2 文档和内容管理基本活动 9.3 内容管理工具和技术 9.4 内容管理实施指南 9.5 内容管理关键指标 9.6 内容管理最佳实践 9.7 总结
第十章 参考数据和主数据 掌握参考数据和主数据指导原则、参考数据和主数据关键驱动因素、参考数据和主数据主要组成内容、参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具、参考数据和主数据实施指南、参考数据和主数据评价理论、参考数据和主数据最佳实践。: 10.1 简介 10.2 参考数据和主数据基本活动 10.3 参考数据和主数据工具和技术 10.4 参考数据和主数据实施指南 10.5 参考数据和主数据关键指标 10.6 参考数据和主数据最佳实践 10.7 总结
第十一章 数据仓库与商务智能 掌握数据数据仓库与商务智能指导原则、数据仓库与商务智能关键驱动因素、数据仓库与商务智能的主要组成内容、数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略、数据仓库与商务智能评价理论、数据仓库与商务最佳实践。 11.1 简介 11.2 数据仓库与商务智能基本活动 11.3 数据仓库与商务智能工具和技术 11.4 数据仓库与商务智能实施指南 11.5 数据仓库与商务智能关键指标 11.6 数据仓库与商务智能最佳实践 11.7 总结
第十二章 元数据管理 掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出、元数据的主要工具、元数据应用中的策略、元数据评价理论、元数据最佳实践。 12.1 简介 12.2 元数据管理基本活动 12.3 元数据管理工具和技术 12.4 元数据实施指南 12.5 元数据管理关键指标 12.6 元数据最佳实践 12.7 总结
第十三章 数据质量 掌握数据质量指导原则、数据质量关键驱动因素、数据质量的主要组成内容、数据质量关键指标、数据质量关键输入和输出、数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践。 13.1 简介 13.2 数据质量基本活动 13.3 数据质量工具和技术 13.4 数据质量实施指南 13.5 数据质量关键指标 13.6 数据质量最佳实践 13.7 总结
第十四章 大数据与数据科学 掌握大数据指导原则、大数据与数据科学关键驱动因素、大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具、大数据与数据科学应用中的策略、大数据评价理论、大数据与数据科学最佳实践。 14.1 简介 14.2 大数据与数据科学基本活动 14.3 大数据与数据科学工具和技术 14.4 大数据与数据科学实施指南 14.5 大数据与数据科学关键指标 14.6 大数据与数据科学最佳实践 14.7 总结
第十五章 数据管理能力成熟度 掌握数据管理能力指导原则、数据管理能力成熟度评估关键驱动因素、数据管理能力成熟度的主要组成内容、数据管理能力成熟度关键指标、数据管理能力成熟度关键输入和输出、数据管理能力成熟度的主要工具、数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践。 15.1 简介 15.2 数据管理能力成熟度基本活动 15.3 数据管理能力成熟度工具和技术 15.4 数据管理能力成熟度实施指南 15.5 数据管理能力成熟度关键指标 15.6 数据管理能力成熟度最佳实践 15.7 总结
第十六章 数据管理组织及角色 掌握数据管理组织模式、数据管理成功关键要素、建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践。 16.1 简介 16.2 数据管理组织模式 16.3 数据管理成功关键要素 16.4 建立数据管理组织 16.5 数据管理组织与其他组织间关系 16.6 数据管理组织中的角色 16.7 总结
第十七章 数字化转型下组织变革管理 掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。 17.1 简介 17.2 数字化转型下的组织变革管理原则 17.3 数字化转型下组织变革管理的八个误区 17.4 数字化转型下组织变革管理的八个阶段 17.5 数字化转型下组织变革的可持续发展 17.6 数字化转型下组织持续获得数据管理价值 17.7 数字化转型组织数据管理文化最佳实践 17.8 总结
最后,推荐两种学习模式,各位小伙伴视自身情况进行选择: 1、自学。建议熟读教材+刷题。适合学习能力强的伙伴,但切记:一定要给自己制定学习计划!!!免得拖延症 2、报培训课跟班学。跟着老师进度学,一般老师都会给大家讲考试重点知识点,比较省时省力。适合想系统学习的小伙伴。
以上,就是DAMA认证考试的全部信息,如果还有不清楚的地方,大家可在评论区留言或私信我,进一步咨询了解哈~~
最后,欢迎考过的小伙伴在评论区集合,给大家分享一下备考经验哈,同时还可加入“数据行业交流学习群”~~期待的搓手手~~
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