大家都知道CDMP认证考试有四个级别。分别是A级（基础级）P级（实践级）M级（级）F级（大师级）。级别越高，考试难度就越大，分数比例要求也更高，相对应的考试的科目也会有所增加。无论是哪个级别的考试《数据管理基础》都是比考。而P级（实践级）以及M级（级）的考试增加了2门的选修课程。那么这些选修课程都是什么呢？咱们来聊一聊！

选修课程一共是七门，分别课为：主数据与参考数据、数据仓库和商业智能、数据集成与互动操作性、数据建模与设计考试、数据质量考试、元数据考试、数据治理考试。

主数据与参考数据

主数据：是有关业务实体(雇员，客户，产品等)的数据，这些实体为业务交易和分析提供了语境信息。

参考数据：用于描述或分类其他数据，或者将数据与组织外部的信息联系起来的任何数据。

数据仓库和商业智能

商业智能： 大型商业组织通常会从各种来源接收大量数据。这些数据始终可用于获取有助于做出更好业务决策的各种信息集。这些可操作的见解可能是描述性的、预测性的或规范性的。BI 代表用于收集、集成、分析和可视化业务信息的各种方法和工具。它可以被认为是数据分析的同义词，尤其是对商业世界而言。

数据仓库： 数据仓库是后端的系统和技术集，有助于从各种来源收集大量不同的数据并将其存储以供以后使用。良好的数据仓库具有商业意义，有助于未来的提取和分析。商业智能是利用数据仓库的应用程序之一。数据仓库通常遵循多维范式(与 OLAP 相关)，其中数据保存在事实表(包含收入或成本等数字的表)和维度(我们想要查看事实的事物，例如地区、办公室或周)中。

数据集成与互动操作性

数据集成与互操作性，描述了与数据存储、应用程序和组织内外部间的数据共享与分发的相关过程。

数据集成是（无论是物理，还是虚拟的）将数据整合，获得一致形式。

数据互操作性，用于多系统间的通信。

数据建模与设计考试

数据库的设计不仅需要处理规则的理解，更重要的是数据需求的理解与表达。
表达计算机世界的模型称为数据模型，而表达信息世界的模型称为概念模型。抽象是具有层次的，将现实世界的问题抽象成概念模型，就是数据建模的过程，而将概念模型抽象成数据模型的过程，就是数据库设计的过程。

数据质量考试

数据质量，是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。

在不同的业务场景中，数据消费者对数据质量的需要不尽相同，有些人主要关注数据的准确性和一致性，另外一些人则关注数据的实时性和相关性。因此，只要数据能满足使用目的，就可以说数据质量符合要求。

元数据考试

元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。

数据治理考试

数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理的终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

以上便是七门选修课的相关内容，如果是你，你会怎么选择呢？你更擅长哪一课呢？

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