单位

1. MIS 中的人工智能和业务-IT 桥梁 2. 需求分析和利益相关者需求分析 3. 数据建模、数据字典和企业数据架构 4. 商业智能 (BI)、报告和指标设计 5. 流程自动化：RPA 与人工智能的结合 6. ERP 集成和企业流程中的人工智能 7. CRM、客户数据和分析 8. 仪表板设计和数据可视化 9. 无代码/低代码平台和人工智能 10. 数据治理、质量和主数据管理 11. 数据安全、隐私、道德和负责任的实践

单位 10 / 11

数据治理、质量和主数据管理

收益：

能够解释数据治理、数据所有权、数据质量维度和主数据管理 (MDM) 的概念。
能够在人工智能支持下起草数据质量规则、数据目录和谱系文档
能够运用业务背景和所有权确认来验证人工智能驱动的数据质量建议的规则

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