Nowe szkolenie Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji

Poznaj nowe szkolenie Data Management – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji to szkolenie dla osób, które chcą lepiej uporządkować sposób pracy z danymi i ograniczyć problemy wynikające z chaosu informacyjnego. Będzie przydatne zarówno specjalistom biznesowym i IT, jak i osobom odpowiadającym za jakość danych, procesy, raportowanie lub zgodność. Kurs pomaga zrozumieć, jak traktować dane jako zasób strategiczny, jak budować odpowiedzialność za dane w organizacji data-driven oraz jak poradzić sobie z typowymi wyzwaniami, takimi jak niespójność informacji, brak właścicieli danych, niska jakość danych czy trudności we współpracy między biznesem a IT. To praktyczny temat dla firm, które chcą podejmować trafniejsze decyzje i pracować na danych w sposób bardziej świadomy.

Dlaczego zarządzanie danymi stało się kluczowe w pracy zawodowej i biznesie

W wielu firmach dane przestały być tylko efektem ubocznym pracy w systemach. Dziś są zasobem strategicznym, od którego zależą decyzje operacyjne, raportowanie, automatyzacja procesów, zgodność z wymaganiami i skuteczność projektów analitycznych. Właśnie dlatego Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji staje się ważny nie tylko dla IT, ale też dla osób odpowiedzialnych za procesy biznesowe.

• Uporządkowane zarządzanie danymi pomaga ograniczać błędy wynikające z niespójnych, nieaktualnych lub zdublowanych informacji.
• Organizacje data-driven potrzebują jasnych zasad pracy z danymi, aby szybciej podejmować decyzje i opierać je na wiarygodnych źródłach.
• Coraz większe znaczenie mają role i odpowiedzialności takie jak Data Owner, Data Steward czy Data Custodian, bo bez nich trudno skutecznie dbać o jakość i dostępność danych.
• W praktyce biznesowej rośnie potrzeba wdrażania Data Governance, polityk danych i procedur, które porządkują sposób tworzenia, używania i kontrolowania informacji.
• Problemy z jakością danych wpływają bezpośrednio na raporty, obsługę klientów, planowanie, finanse i współpracę między działami.
• Znajomość obszarów takich jak Master Data Management, Metadata Management czy Data Quality ułatwia budowę jednego, spójnego obrazu klientów, produktów, dostawców i innych danych podstawowych.
• Nowoczesne środowiska danych wymagają rozumienia standardów i frameworków takich jak DAMA-DMBOK, DCAM oraz dobrych praktyk ISO, bo pomagają one porządkować działania w skali całej organizacji.
• Rosnące znaczenie chmury, integracji systemów, katalogów danych i śledzenia przepływu informacji sprawia, że kompetencje Data Management są potrzebne w coraz większej liczbie ról zawodowych.
• Bez dobrego zarządzania danymi trudniej zadbać o bezpieczeństwo informacji, zgodność z RODO, retencję danych i przygotowanie do audytów.
• Rozwój analityki i AI dodatkowo zwiększa wymagania wobec jakości danych, bo słabe dane prowadzą do słabych wyników modeli i błędnych wniosków.
• Firmy coraz częściej oczekują od pracowników nie tylko obsługi narzędzi, ale też data literacy, współpracy biznesu z IT i świadomego podejścia do odpowiedzialności za dane.

Korzyści z nauki Data Management na praktycznych przykładach

Największą wartość daje tu nauka na sytuacjach, które naprawdę występują w firmach. Dzięki temu uczestnik nie poznaje Data Management tylko w teorii, ale od razu widzi, jak uporządkować role, poprawić jakość danych, ograniczyć chaos informacyjny i lepiej połączyć potrzeby biznesu z działaniami IT.

• Na przykładach związanych z jakością danych łatwiej zrozumieć, jak wykrywać braki, niespójności i duplikaty oraz jak ustawić prosty proces profilowania, czyszczenia i monitorowania danych.
• Praca na scenariuszach biznesowych pokazuje, jak przypisać odpowiedzialność za dane do ról takich jak Data Owner, Data Steward i Data Custodian, zamiast zostawiać problem bez właściciela.
• Ćwiczenia z Data Governance pomagają szybciej przełożyć wiedzę na praktykę, bo uczestnik uczy się tworzyć polityki, procedury i model współpracy biznesu z IT możliwy do wykorzystania w organizacji.
• Na konkretnych przypadkach z Master Data Management łatwiej zobaczyć, jak powstaje Golden Record, jak eliminować duplikaty klientów lub produktów oraz jak budować jedno wiarygodne źródło danych.
• Praktyczne omówienie metadanych, Data Catalog i Data Lineage ułatwia późniejsze porządkowanie słowników danych, dokumentacji oraz śledzenie przepływu danych między systemami.
• Case studies z obszaru bezpieczeństwa i zgodności pomagają lepiej rozumieć klasyfikację informacji, retencję danych oraz przygotowanie procesów pod wymagania RODO i audyty.
• Ćwiczenia dotyczące integracji i architektury danych pokazują, kiedy sprawdza się hurtownia danych, data lake, lakehouse oraz jak planować przepływy ETL, ELT i integrację przez API.
• Warsztatowe podejście skraca czas wdrożenia nowych umiejętności, bo po kursie uczestnik ma gotowe schematy działania do wykorzystania przy analizie dojrzałości organizacji, mapowaniu procesów danych i planowaniu zmian.

Program szkolenia Data Management – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do Data Management

• rola danych w nowoczesnej organizacji:
  • dane jako zasób strategiczny,
  • organizacja data-driven,
  • najważniejsze wyzwania związane z zarządzaniem danymi,
• kluczowe pojęcia i obszary:
  • Data Management,
  • Data Governance,
  • Master Data Management (MDM),
  • Data Quality,
  • Metadata Management,
  • Data Stewardship,
• standardy i frameworki:
  • DAMA-DMBOK,
  • DCAM,
  • ISO i dobre praktyki zarządzania danymi.

2.Organizacja i odpowiedzialność za dane

• role i odpowiedzialności:
  
  • Data Owner,
  • Data Steward,
  • Data Custodian,
  • komitety i struktury governance,
• model zarządzania danymi:
  • centralny vs zdecentralizowany model danych,
  • Data Mesh i Data Fabric,
  • polityki i procedury zarządzania danymi,
• budowa kultury pracy z danymi:
  • świadomość jakości danych,
  • współpraca biznesu i IT,
  • data literacy w organizacji.

3.Zarządzanie jakością danych

• wymiary jakości danych:
  
  • kompletność,
  • poprawność,
  • spójność,
  • aktualność,
  • unikalność danych,
• proces poprawy jakości danych:
  • profilowanie danych,
  • identyfikacja błędów,
  • czyszczenie danych,
  • monitorowanie jakości danych,
• KPI i mierniki jakości danych:
  • wskaźniki jakości danych,
  • dashboardy jakości,
  • raportowanie problemów danych.

4.Master Data Management (MDM)

• dane podstawowe w organizacji:
  
  • klienci,
  • produkty,
  • dostawcy,
  • pracownicy,
  • lokalizacje,
• Golden Record i Single Source of Truth:
  • tworzenie centralnych rekordów,
  • eliminacja duplikatów,
  • synchronizacja danych między systemami,
• architektura i wdrożenie MDM:
  • modele MDM,
  • integracja systemów,
  • governance danych podstawowych.

5.Metadata Management i Data Catalog

• zarządzanie metadanymi:
  
  • słowniki danych,
  • klasyfikacja danych,
  • biznesowe i techniczne metadane,
• Data Catalog:
  • katalogowanie danych,
  • wyszukiwanie źródeł danych,
  • dokumentacja danych,
• Data Lineage:
  • śledzenie przepływu danych,
  • analiza pochodzenia danych,
  • wpływ zmian w danych.

6.Bezpieczeństwo i zgodność danych

• bezpieczeństwo danych:
  
  • klasyfikacja informacji,
  • kontrola dostępu,
  • bezpieczeństwo danych w systemach i chmurze,
• GDPR / RODO:
  • dane osobowe,
  • retencja danych,
  • anonimizacja i pseudonimizacja,
• Compliance i audyty:
  • polityki zgodności,
  • dokumentacja procesów,
  • przygotowanie do audytów danych.

7.Architektura i integracja danych

• architektura danych przedsiębiorstwa:
  
  • hurtownie danych,
  • data lake,
  • lakehouse,
  • nowoczesne platformy danych,
• Integracja danych:
  • ETL / ELT,
  • integracja między systemami,
  • API i automatyzacja przepływu danych,
• chmura i nowoczesne platformy:
  
  • Microsoft Fabric,
  • Snowflake,
  • Databricks,
  • Microsoft Purview.

8.AI Governance i nowoczesne podejście do danych

• dane dla AI i analityki:
  
  • przygotowanie danych pod AI,
  • jakość danych dla modeli AI,
  • zarządzanie wiedzą organizacji,
• AI Governance:
  • odpowiedzialne wykorzystanie AI,
  • bezpieczeństwo modeli AI,
  • ompliance dla AI i LLM,
• automatyzacja zarządzania danymi:
  • workflow danych,
  • monitorowanie jakości danych,
  • automatyczne klasyfikowanie danych.

9.Warsztaty praktyczne

• analiza dojrzałości Data Management:
  
  • identyfikacja problemów organizacji,
  • mapowanie procesów danych,
  • analiza ryzyk,
• projekt modelu Data Governance:
  
  • role i odpowiedzialności,
  • polityki danych,
  • plan wdrożenia,
• case studies i dobre praktyki:
  • przykłady wdrożeń,
  • typowe błędy organizacji,
  • rekomendacje wdrożeniowe.

Zapisy na szkolenie Data Management – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

03-04 wrz

16 godzin lekcyjnych

7000 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

17-18 wrz

16 godzin lekcyjnych

7000 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

28-29 wrz

16 godzin lekcyjnych

7000 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

01-02 paź

16 godzin lekcyjnych

7000 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie zarządzania danymi po szkoleniu

Po ukończeniu Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji uczestnik może od razu przełożyć wiedzę na codzienną pracę z danymi, procesami i współpracą między biznesem a IT. To kurs, który pomaga nie tylko lepiej rozumieć zasady zarządzania danymi, ale przede wszystkim sprawniej porządkować informacje, ograniczać błędy i wspierać decyzje oparte na wiarygodnych danych.

• uporządkuje role i odpowiedzialności za dane, dzięki czemu łatwiej przypisać zadania takim osobom jak Data Owner, Data Steward czy Data Custodian
• sprawniej zidentyfikuje problemy z jakością danych, oceni ich wpływ na procesy i wdroży działania naprawcze oparte na monitorowaniu oraz prostych wskaźnikach jakości
• wykorzysta zasady Data Governance do tworzenia polityk, procedur i modelu pracy z danymi dopasowanego do potrzeb organizacji
• lepiej przygotuje organizację do pracy na danych podstawowych, porządkowania rekordów i ograniczania duplikatów w wielu systemach
• ułatwi wyszukiwanie i dokumentowanie danych przez stosowanie słowników, katalogowania danych oraz opisu przepływu informacji między źródłami
• bezpieczniej zaplanuje dostęp do danych i działania związane ze zgodnością, w tym klasyfikację informacji, retencję oraz pracę z danymi osobowymi
• sprawniej odnajdzie się w projektach integracji i nowoczesnej architektury danych, gdzie znaczenie mają ETL, ELT, API, chmura i współczesne platformy danych
• lepiej przygotuje dane do analityki i AI, dbając o ich jakość, przejrzystość procesów oraz odpowiedzialne wykorzystanie modeli i automatyzacji

Najczęstsze błędy w zarządzaniu danymi i jak szkolenie pomaga ich unikać

W wielu organizacjach problemem nie jest sam brak danych, ale brak zasad ich porządkowania, właścicieli, kontroli jakości i wspólnego języka między biznesem a IT. Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji pokazuje, jak rozpoznawać typowe błędy na wczesnym etapie i jak budować procesy, które ograniczają chaos, duplikaty i ryzyko niezgodności.

• Brak jasno przypisanej odpowiedzialności za dane – szkolenie wyjaśnia role takie jak Data Owner, Data Steward i Data Custodian oraz pokazuje, jak uporządkować odpowiedzialność w modelu governance.
• Traktowanie danych wyłącznie jako problemu IT – kurs uczy współpracy biznesu i IT, dzięki czemu dane stają się realnym zasobem wspierającym decyzje i procesy.
• Niska jakość danych i brak mierników – uczestnik poznaje wymiary jakości danych, sposoby profilowania oraz monitorowania KPI, co pomaga szybciej wykrywać błędy i poprawiać spójność informacji.
• Duplikaty i niespójne dane podstawowe – szkolenie pokazuje, jak działa MDM, Golden Record i Single Source of Truth, co ułatwia porządkowanie danych o klientach, produktach czy dostawcach.
• Brak wiedzy skąd pochodzą dane i jak są przetwarzane – omawiane są metadane, Data Catalog i Data Lineage, dlatego łatwiej dokumentować źródła danych i oceniać wpływ zmian.
• Zbyt słabe podejście do bezpieczeństwa i zgodności – kurs porządkuje kwestie klasyfikacji informacji, kontroli dostępu, retencji oraz pracy z danymi osobowymi zgodnie z wymaganiami organizacji.
• Chaotyczna integracja danych między systemami – uczestnicy poznają podstawy architektury danych, ETL i ELT, API oraz nowoczesnych platform, co pomaga lepiej planować przepływ danych.
• Wdrażanie analityki lub AI na nieprzygotowanych danych – szkolenie pokazuje, dlaczego jakość danych, governance i odpowiedzialne podejście do AI są niezbędne przed dalszą automatyzacją.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji uczestnik będzie potrafić samodzielnie uporządkować kluczowe obszary pracy z danymi i przełożyć wiedzę na konkretne działania w firmie. To kurs, po którym łatwiej podejmować decyzje dotyczące jakości danych, ról, procesów i zgodności, a także lepiej współpracować z biznesem i IT.

• zidentyfikuje najważniejsze problemy związane z zarządzaniem danymi i oceni ich wpływ na działanie organizacji,
• rozróżni kluczowe obszary takie jak Data Management, Data Governance, MDM, Data Quality, Metadata Management i Data Stewardship,
• zaproponuje role i odpowiedzialności dla właścicieli danych, opiekunów danych oraz zespołów wspierających governance,
• dobierze podstawowe polityki i procedury zarządzania danymi do potrzeb organizacji,
• oceni jakość danych na podstawie najważniejszych wymiarów i przygotuje prosty sposób monitorowania KPI jakości,
• wskaże dane podstawowe wymagające uporządkowania oraz zrozumie, jak budować spójny Golden Record i ograniczać duplikaty,
• uporządkuje podejście do metadanych, słowników danych, katalogowania źródeł oraz dokumentowania przepływu danych,
• uwzględni wymagania bezpieczeństwa, zgodności i RODO w codziennej pracy z danymi,
• lepiej zrozumie architekturę danych, integrację systemów oraz rolę nowoczesnych platform danych i automatyzacji,
• przygotuje wstępny model Data Governance lub plan dalszych działań wdrożeniowych dla własnej organizacji.