Kurs Data Management – skuteczne zarządzanie danymi w organizacji

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

Model zarządzania danymi - Nauczysz się porządkować obszary Data Management, Data Governance, MDM i Data Quality, dzięki czemu łatwiej zaprojektujesz spójny model zarządzania danymi w swojej organizacji.

Role i odpowiedzialności - Zrozumiesz, jak rozdzielić odpowiedzialność między Data Ownera, Data Stewarda i IT, aby ograniczyć chaos decyzyjny, przyspieszyć działania i poprawić współpracę biznesu z technologią.

Poprawa jakości danych - Dowiesz się, jak oceniać kompletność, poprawność, spójność i aktualność danych oraz jak wdrożyć profilowanie, czyszczenie i monitoring, by szybciej eliminować źródła błędów.

Skuteczne MDM - Poznasz zasady budowy Golden Record i Single Source of Truth, dzięki czemu łatwiej ograniczysz duplikaty, uporządkujesz dane podstawowe i zsynchronizujesz informacje między systemami.

Lepsza dokumentacja danych - Nauczysz się tworzyć słowniki danych, katalogi i lineage, więc szybciej odnajdziesz źródła informacji, zrozumiesz ich pochodzenie i ocenisz wpływ zmian na procesy oraz raporty.

Bezpieczeństwo i zgodność - Zdobędziesz praktyczne podejście do klasyfikacji informacji, kontroli dostępu, retencji oraz RODO, co pomoże Ci lepiej chronić dane i przygotować organizację do audytów oraz wymogów compliance.

Nowoczesna architektura danych - Uporządkujesz wiedzę o hurtowniach, data lake, lakehouse, ETL i ELT oraz o platformach takich jak Snowflake, Databricks czy Fabric, aby trafniej dobierać rozwiązania do potrzeb firmy.

Dane gotowe na AI - Zrozumiesz, jak przygotować dane pod analitykę i AI, jak zarządzać ryzykiem modeli oraz gdzie automatyzować klasyfikację i kontrolę jakości, by bezpiecznie rozwijać inicjatywy oparte na AI.

Program szkolenia

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.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy pracy z danymi - Powinieneś rozumieć, czym są dane, raporty i źródła informacji w firmie, aby swobodnie analizować przykłady dotyczące jakości danych, katalogów i integracji systemów.

Orientacja w procesach biznesowych - Powinieneś znać podstawowe procesy w organizacji, takie jak sprzedaż, obsługa klienta czy finanse, aby łatwiej odnosić zagadnienia governance i MDM do realnych sytuacji.

Ogólna wiedza o systemach IT - Powinieneś mieć podstawową orientację w systemach firmowych i przepływie danych między aplikacjami, aby lepiej zrozumieć tematy integracji, architektury i odpowiedzialności za dane.

Gotowość do pracy warsztatowej - Powinieneś być gotowy do analizy przypadków, mapowania procesów i dyskusji o problemach danych w swojej organizacji, ponieważ szkolenie obejmuje część praktyczną i projektową.