CDMP認證知識體系深度錨定《DAMA數據管理知識體系指南(第2版)》(DMBOK2)國際標準，覆蓋數據治理、數據架構、數據建模等11個核心職能領域，并通過14個細分主題構建完整考核框架。其考試內容與行業實踐高度同步，既包含數據管理基礎理論，也融入前沿技術趨勢，形成“基礎能力+實戰應用”的雙層考核邏輯。

一、CDMP認證考試知識域權重分布

數據管理基礎考試通過14個主題的差異化分值占比，凸顯核心領域重要性。其中數據治理、數據建模與設計、數據質量、元數據管理四大領域均占11%，構成考試“重中之重”;主數據與參考數據、數據倉庫和商業智能各占10%，為次重點領域;其余領域占比在2%-6%之間，主要考查基礎概念理解。具體分值分布如下表所示：

二、三大高權重領域核心能力要求

1、數據治理(11%)

作為數據管理的“中樞系統”，該領域聚焦數據全生命周期的規則制定與執行，核心能力包括：

建立跨部門數據治理委員會，明確數據 steward(數據管家)職責與決策流程;

制定數據分類分級標準，結合隱私法律要求(如GDPR、個人信息保護法)實施合規管控;

推動數據資產盤點與價值評估，將治理要求嵌入業務流程(如信貸審批、客戶管理)。

2、數據建模與設計(11%)

該領域考核從業務需求到數據結構的轉化能力，重點包括：

掌握概念模型、邏輯模型、物理模型的設計方法，能使用ER圖、維度建模等工具表達業務規則;

理解數據建模與數據質量、元數據管理的協同關系，例如通過規范化設計減少數據冗余，提升一致性。

3、數據質量(11%)

圍繞“數據可用性”構建考核體系，核心能力涵蓋：

掌握數據質量六大維度(準確性、完整性、一致性、及時性、唯一性、有效性)的評估方法;

實施數據質量工程，包括質量規則定義、監控指標設置、問題根因分析及整改閉環管理。DMBOK2修訂版特別新增數據質量附錄，強化與元數據、主數據等領域的聯動機制。