CDGP，即 Certified Data Governance Professional，数据治理专家认证，由数据管理国际协会中国分会（DAMA 中国）颁发。这一证书在数据治理领域具有极高的认可度，是专业能力的有力象征。
CDGP 证书的知识体系极为全面，涵盖数据治理的战略规划、组织架构、数据标准、数据质量、数据安全等多个关键领域。通过系统学习和备考 CDGP，考生能够深入掌握数据治理的核心理论和实践方法，构建起完整的数据治理知识框架。这不仅有助于在考试中取得优异成绩，更能在实际工作中发挥重要作用，解决复杂的数据治理问题。
在就业市场上，CDGP 证书的价值更是得到了充分体现。许多知名企业在招聘数据治理相关岗位时，都将 CDGP 证书列为优先考虑条件。持有 CDGP 证书的数据治理专业人员，往往能够获得更丰厚的薪资待遇和更广阔的职业发展空间。据统计，拥有 CDGP 证书的从业者，平均薪资比同行业无证书者高出 20% - 30%，且晋升机会更多。
第一章：
1、数据管理的直接目标或首要目标是：提高数据质量
2、数据管理的最终目标/终极目标-主要驱动力：实现数据价值。
3、数据管理的业务驱动还是技术驱动？业务驱动。
4、数据管理12个原则，涉及到两个知识领域：元数据和数据质量
5、企业数据架构包括两方面：企业数据模型、数据流或流设计
6、企业架构面向复杂性问题的解决方案方面：面向质量和创新
7、数据扫描：专有接口、和半专有接口。
8、识别数据微小变化，合并数据值的基本方法：确定性和概率性
9、数据科学过程中，工作量最大的两个步骤：获取数据和集成数据
10、数据管理基础活动：元数据管理，数据质量和数据安全
11、数据管理核心活动：元数据管理、数据资料和数据架构
12、DAMA车轮中，中心知识领域：数据治理
13、数据交易当中必须要解决的问题，难点?数据价值评估，不是确权。
14、数据作为生产要素需要进入流通环节进行交易。数据能否进行交易有赖于多项先决条件。请从下列选项中选择一项最重要的先决条件。数据确权。
15、数据价值-成本法（DAMA）、盈利法、市场法。
16、数据资产价值正确描述：数据资产在使用过程中不会产生消耗。
17、数据战略组成部分：谁写-CDO首席数据官，谁实施-数据治理委员会支持的数据管理团队实施
18、数据管理工作应该聚集于关键数据，而不是所有数据。
19、数据质量-企业关键数据。数据安全-个人数据
20、符合SMART原则：具体、可衡量、可操作、实现，有时间限制 短期(12-24个月）。
21、数据管理战略规划交付物：章程、范围、实施路线图。
22、战略一致性模型基本领域：业务战略、IT战略、组织流程和信息系统。
23、阿姆斯特丹信息模型和战略一致性模型的相同点都是：业务和IT
24、DAMA的数据管理框架：车轮图、六边形和语境关系图。
25、环境因素六边形图角色和职责、活动、工具、组织和文化，方法和交付成果。
26、DAMA语境关系图中活动为：计划，开发和运营，无定义。
27、环境因素六边形图包含：人员、技术，工具和方法
28、环境因素六边形图中的角色和职责、活动对应人员，过程
29、语境关系图中活动：计划，控制，开发和运营。
30、DMBOK金子答结构中
第一阶段：数据集成和互操作、数据存储和操作、数据建模和设计、数据安全
第二阶段：数据架构、数据资料和元数据
第三阶段：数据治理、
第四阶段：高级实践、数据挖掘、和大数据分析
31、DAMA功能领域依赖关系图：第一阶段和最底层：数据治理、元数据、数据安全、数据架构，参考数据。无主数据，数据参考。
32、数据二十条中明确提到数据确权，三权分置：数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权
33、数据交易难点：确权问题、价值评估、监管问题和利益分配机制
34、数据管理三道防线：数据生产方、数据管理方和数据使用方、审计部门
35、数据交易过程中，首先明确的是数据主体的权益、数据控制者的责任和义务
36、数据价值如何实现？传统业务业务赋能从而间接实现数据价值、数据资产入表和数据资产交易直接实现数据的价值
37、数据要素四项制度：数据产权制度、流通交易制度、利益分配制度和安全治理制度。
38、数据ROT：冗余、过时、不重要。
第三章
1、数据治理的定义是在数据资产管理过程中的行使权利和管控：计划，监控和实施， 无维护。
2、数据治理与IT治理要区分开。IT治理的作用：确保战略、投资与企业目标，战略一致性。
3、数据治理的最直接目标：合规性或法规遵从性
4、数据管理最直接目标；数据质量
5、数据管理终极目标：数据价值
6、数据治理程序的特征：可持续发展、可度量、嵌入式
7、数据治理原则：领导力和战略、业务驱动、共担责任、多层面、基于框架和原则导向。
8、数据管理大于数据治理；数据管理是身体，数据治理是脑袋；数据治理是数据管理的11分之1；数据管理是管理数据以达到既要的目标；数据治理确保数据被恰当地管理而不是直接管理数据，数据治理相当于将监督和执行的职责分离。
9、CDO：首席数据官：管好数据、做好转型、建好团队。数据资产
CIO首席信息官：IT有关的；数字底座，数据要上云、购买什么的数据库软件
数据管理专业是IT角色还是业务角色？业务角色
10、数据治理运营模型：集中式、分布式和联邦式
11、数据管理职责：创建和管理核心业务元数据，数据术语；记录规则和标准；管理数据质量问题；执行数据治理活动运营。。数据管理专员是业务角色，无立项和预算的权限。数据管理专员不太可能是数据owner，er立项和预算是数据owner权限。
12、DAMA数据资产10准则：问责、资产、审计、尽职调查、持续经营、持续经营、估值级别、责任、质量、风险和价值。
13、数据治理活动-流程：规划组织的数据治理-执行就绪评估，探索与业务保持一致、制定组织触点。制定数据战略、实施数据治理、嵌入数据治理。
14、数据治理活动-规划组织的数据治理-执行就绪评估：数据管理成熟度、变更能力、协作准备和与业务保持一致。
15、数据治理活动-规划组织的数据治理-定义数据治理运营框架：数据对组织的价值、业务模式、文化因素和监管影响。
16、数据治理战略的交付物：章程、运营框架和职责、实施路线图、为成功运营制定计划。
17、国内不重视的法规：支付行业、PCI-DSS；
国内国外都重视的法规：BCBS 239 和CPG 235
18、数据治理核心内容：
组织架构：是否设立CDO、关于委员会、数据onwer和认责机制，数据管理专员
规章制度建立：数据安全制度、数据安全实施细则、数据分类分级
组织架构调整：工作中最难的，数据治理和主数据
规则制度：国家法律、地方性法规、公司制度、实施细则
19、数字化转型步骤：现状评估、咨询规划、数据治理、转型实施、运营融创
20、数据为生产要素实现价值评估、治理、流通、赋能=数字化转型。
21、数据治理到底具体活动：规划数据治理活动，数据治理运营模式。
第四章
1、数据架构包括组件，组件的关系和设计原则。
2、数据架构活动前输入项：企业架构、业务架构、IT标准和目标、数据策略
3、数据架构语境关系图交付结果:数据架构设计，数据流、数据价值链、企业数据模型、实施路线图。
4、建立企业数据架构通常包括工作：活动。建立企业数据架构、与企业集成
5、关于企业数据架构项目实施活动描述：定义范围、理解企业需求、设计。
6、数据架构基本组成：数据架构成功、数据架构活动，数据架构行为。
7、企业数据架构类型：业务架构、数据架构、应用架构和技术架构。
8、企业数据架构描述必须：企业数据模型或数据流设计
9、最著名的企业架构框架：Zachman架构框架。企业架构理论起源。
10、架构定义：系统基本结构，组件，组件之间关系、管理其设计和演变的原则。
11、TOGAF架构：最广泛，欧盟的IT协会开发。
12、典型的企业架构：FEA联邦企业架构、Zachman架构框架、TOGAF架构和美国国防部架构框架DoDAF
13、建立企业数据架构，可串行或并行执行。战略，沟通与文化、组织、工作方法，结果。
14、企业数据架构项目相关活动：定义范围、理解业务需求、设计和实施
15、数据架构开发方式：瀑布式-实际应用较多、迭代式，敏捷式-依赖于现代数据架构、最重要特征：云端技术，云计算
16、数据架构的工具：数据建模工具、资产管理软件和图形设计应用
17、实施企业数据架构的工作：团队，开始，执行和认识。
数据架构实施指南包括：构件，活动和行为。
18、数据架构项目风险（重点和难题）：缺少管理层支持、成功与否缺乏证据、缺乏管理者信任、文化冲击、管理层错误觉察、单一维度视角。
19、数据架构项目风险（重点和难题）：万事开头难、组织协调难、技术更新难、持续改进难。
20、数据架构治理活动内容：项目监督、管理架构、定义标准、创建构件
21、企业数据架构度量指标：架构接受度、实施趋势、业务价值
22、数据架构输入：企业架构、业务架构、IT标准和目标、数据策略
23、数据架构的交付物：数据架构设计、数据流、数据价值链、企业数据模型和实施路线图。
24、概念模型跟逻辑模型（概念模型跟逻辑模型属于数据架构），但物理模型属不属于数据架构，它是数据建模的产物。
25、数据架构？
数据分布、数据流设计、数据价值链等。
数据模型：概念模型、逻辑模型、物理模型不是数据架构的产物，而是数据建模的产物。
数据模型：概念模型-数据架构师，偏向业务；逻辑模型-数据架构师，偏向业务。物理模型-是数据建模的输出物：DBA
数据发布图：数据流程图、数据价值链
数据架构目标是业务战略和技术实现之间建立一座畅通的桥梁。数据架构是企业架构中的一部分。
26、物理模型内容工作:添加属性细节、逆规范化、建立索引，建立分区，创建视图。
27、架构评估：成熟度模型、管理模型评估、规划评估、实施评估
28、数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理。
29、信息架构：数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布
30、数据仓库组件：数据源、数据清洗、数据存储、数据模型、数据查询分布
31、湖仓一体化组件：原数据湖、数据清洗、数据仓库、数据存储、数据查询和分析
32、战略性数据平台采购和建设
战略性，数据仓库，数据湖，数据中台、信创、开源-hadoop，上云
现代数据库架构三大特征：自助服务、敏捷、云原生和运优先；
基于云端的数据中心。核心是云计算。
特性：设置速度快、现收现付、即插即用、弹性计算、敏捷架构，数据始终可用。