Практическое руководство данными (Data Governance)

Руководство данными (Data Governance) — это деятельность по осуществлению руководящих и контрольных полномочий (планирование, мониторинг и обеспечение выполнения) в отношении управления информационными активами. В организациях, где действует программа руководства данными, реализация полномочий по руководству и контролю носит более осознанный и целенаправленный характер. Именно грамотно выстроенная и скоординированная программа выступает определяющих фактором повышения ценности и монетизации дата-активов компании.

Как спроектировать и реализовать такую эффективную и сбалансированную систему руководства данными, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе «Практическое руководство данными (Data Governance)».

В результате прохождения курса «Практическое руководство данными (Data Governance)» вы получите практические навыки руководства данными.

В рамках курса вы будете выполнять проект, в результате которого вы разработаете стратегию, политику, дорожную карту и операционный план управления данными, а также научитесь решать практические задачи с использованием инструментов руководства и контроля качества данных на примере DataHub.

Также в рамках курса у вас будет возможность разобрать интересующие вас вопросы и обсудить перспективы применения полученных знаний и рассмотренных инструментов в контексте решения ваших рабочих задач.

Аудитория
Практический курс по руководству данными предназначен для руководителей высшего и среднего звена, руководителей функции данных, владельцев и распорядителей данных, владельцев платформ данных, ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.

Уровень подготовки
Владение SQL на базовом уровне.

Длительность: 6 дней
Программа курса «Практическое руководство данными (Data Governance)»

1-ый день

1. Руководство данными

• Датацентричная организация: основные характеристики.
• Стратегия организации и руководство данными.
• Драйверы внедрения руководства данными.
• Руководство данными и руководство ИТ
• Цели и принципы руководства данными
• Сравнительный анализ фрэймворков руководства данными: DAMA-DMBOK2, COBIT, DGI, SAS Data Governance Framework, BCG Data Governance Framework, PwC Enterprise Data Governance Framework, Eckerson Data Governance Framework.
• Компоненты руководства данными

2. Оценка зрелости управления данными

• Цели и принципы оценки зрелости управления данными
• Работы по оценке зрелости
• Инструменты и методы оценки зрелости
• Рекомендации по внедрению оценки зрелости
• Руководство управлением зрелостью

3. Практическое задание: Оценка зрелости организации на примере практических кейсов

2-ой день

4. Активности (Activities)

• Определение задач и функций руководства данными в организации
• Разработка стратегии руководства данными
• Проведение оценки готовности
• Выявление возможностей / угроз и согласование с бизнесом
• Создание точек взаимодействия внутри организации
• Определение стратегии руководства данными
• Определение операционных фреймворков руководства данными
• Выработка целей, принципов и политик
• Поддержка проектов в области управления данными
• Внедрение практики управления организационными изменениями
• Внедрение практики управления проблемными вопросами
• Оценка требований по нормативно-правовому соответствию
• Внедрение руководства данными
• Поддержка стандартов и процедур
• Разработка бизнес-глоссария
• Координация взаимодействия с архитектурными группами
• Оказание содействия в финансовой оценке данных
• Внедрение распоряжения данными

5. Практическое задание: Разработка стратегии, политики, дорожной карты и операционного плана управления данными

3-тий день

6.Инструменты и техники (Tools and techniques)

• Онлайн-присутствие / Веб-сайты
• Бизнес-глоссарий
• Инструменты для управления потоками данных
• Инструменты для управления документами
• Оценочная ведомость руководства данными

7. Практическое задание: Интеграция DataHub c источниками метаданных. Создание бизнес-глоссария. Решение практических задач с использованием бизнес-глоссария.

4-тый день

8. Управление метаданными

• Цели и принципы управления метаданными
• Работы по управлению метаданными
• Инструменты управления репозиторием метаданных
• Отслеживание происхождения данных и анализ влияния
• Рекомендации по внедрению управления метаданными
• Руководство метаданными

9. Практическое задание: Анализ происхождения (Data Lineage) дата-активов. Классификация дата-активов. Разбор практических кейсов.

5-тый день

10. Качество данных

• Цели и принципы управления качеством данных
• Работы по управлению качеством данных
• Инструменты управления качеством данных
• Инструменты профилирования данных
• Инструменты формирования запросов к данным
• Инструменты моделирования данных и средства ETL
• Шаблоны правил качества данных
• Репозитории метаданных
• Методы управления качеством данных
• Превентивные меры
• Корректирующие меры
• Программные модули проверки и аудита качества
• Эффективные метрики качества данных
• Статистическое управление процессами
• Выявление и анализ корневых причин
• Рекомендации по внедрению управления качеством данных
• Руководство качеством данных

11. Практическое задание: Создание дата-контрактов. Контроль качества данных. Разбор практических кейсов.

6-той день

12. Рекомендации по внедрению руководства данными (Implementation Guidelines)

• Организация и культура
• Согласование действий и коммуникации

13. Метрики руководства данными (Implementation Guidelines)

14. Практическое задание: Решение практических задач с применением тестов метаданных. Управление инцидентами качества данных.

Чему вы научитесь

• эффективно применять фрэймворки руководства данными
• разрабатывать стратегии, политики, дорожные карты и операционные планы управления данными
• настраивать интеграцию инструментов руководства данными и управления качества данных с источниками данных
• создавать бизнес-глоссарии и использовать их для решения практических задач по управлению данными
• проводить анализ происхождения данных (Data Lineage)
• эффективно применять на практике инструменты контроля качества данных и управления дата-контрактами
• использовать тесты метаданных для решения практических задач
• использовать инструменты управления инцидентами качества данных
• эффективно применять инструменты и техники руководства данных
• использовать принципы, метрики и модели эффективного руководства данными.

Что вы получите
Окончив курс «Практического руководства данными (Data Governance)» в нашем учебном центре, вы получите сертификат установленного образца, который может засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.

Контактная информация: info@bigdatakz.com, +7(771) 998 11 02