АВТОРСКИЙ DATA ТУР
ОСНОВЫ DATA GOVERNANCE
АВТОРСКИЙ DATA ТУР
ОСНОВЫ DATA GOVERNANCE
  • Место встречи
    Ваш конференц-зал,
    или наш приятный лофт
    Онлайн здесь не работает :(
  • Время
    Инфо запрос до 10 дней
    Подготовка до 10 дней
    Фасилитационная сессия 2 дня
    Обработка результатов до 10 дней
  • Стоимость
    Не дешево и
    не супердорого
  • Экскурсионная группа
    До 15 человек:
    IT, Бизнес и BI лидеры - все, кому
    не все равно
Обычно, если речь заходит о data governance, на ум приходят:
- полу-эзотерические презентации, с картинками-иероглифами, испещренными множеством пиктограмм, рассуждениями и рекомендациями создать комитет под руководством кого-нибудь из топ-менеджеров.
- Всё это описывается на высочайшем уровне абстракции
- неминуемо заканчивается предложением купить стек технологий у какого-нибудь мега-вендора.
- Или в крайнем случае, изучить DATA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными.
Все это будет и у нас +скепсис +заземление
Наша пешеходная экскурсия поднимет скилл не только аналитикам, но и всем специалистам, которые так или иначе имеют в своём арсенале бесконечные эксели, дивизии ВПР ()ов и необходимость переводить это на язык, понятный руководителям.
Задачи курса
01
Сформировать понимание темы data governance (DG) среди участников
- Каковы основные модели DG: процессы и технологии
- Почему это важно, в чем реальная ценность для бизнеса и как 'продавать' проект менеджменту
02
'Примерить' основные принципы, процессы и технологии DG на существующие реалии
Разобрать кейс с управлением customer data на примерах
03
Сформировать (в своем сознании) первичный коллективный 'образ' проекта для своей компании
Темы, которые мы с вами разберём:
01
Сформировать понимание темы data governance (DG) среди участников
- Каковы основные модели DG: процессы и технологии
- Почему это важно, в чем реальная ценность для бизнеса и как 'продавать' проект менеджменту
02
'Примерить' основные принципы, процессы и технологии DG на существующие реалии
Разобрать кейс с управлением customer data на примерах
03
Сформировать (в своем сознании) первичный коллективный 'образ' проекта для своей компании
Для кого
  • CDO, CIO, Heads of IT, Heads of BI
    Всем тем, кто решает задачу внедрения программы data governance (или ее элементов)
  • Business Data stewards
    Всем тем, кому предстоит участвовать в программе data governance: будущая команда проекта
  • Других профессионалов информационного менеджмента
    Кто хочет узнать больше про развивающуюся (до сих пор? – до сих пор) область
  • Операционный директор
    Если BI проект в зоне вашей ответственности - без паники -
    это же отлично
Для кого
  • CDO, CIO, Heads of IT, Heads of BI
    Всем тем, кто решает задачу внедрения программы data governance (или ее элементов)
  • Business Data stewards
    Всем тем, кому предстоит участвовать в программе data governance: будущая команда проекта
  • Других профессионалов информационного менеджмента
    Кто хочет узнать больше про развивающуюся (до сих пор? – до сих пор) область
  • Операционный
    директор
    Если BI проект в зоне вашей ответственности - без паники -
    это же отлично
Модули программы
1
Основы Information Management
  • Обзор области знаний информационного менеджмента.
  • Data modeling и metadata management.
  • Content management и enterprise information management.
  • Data quality и data governance.
  • Data integration, data warehousing, master data management.
  • Business intelligence, business analytics, performance management.
  • Data mining и predictive analytics.
  • Профессионалы в области информационного менеджмента.
2
Основы Data Governance
  • Предпосылки для программы Data Governance.
  • Основы внедрения, отбора данных и определения целей.
  • Стандарты, политики, процессы, роли и технологии.
  • Управление и измерение проекта Data Governance.
  • Data Governance развивающихся информационных решений: Big Data; Cloud Applications.
3
Основы Data Stewardship
  • Основы Data Stewardship: понятия , роли, границы ответственности.
  • Требования к компетенциям роли data steward.
  • Cпецифика внедрения и факторы успеха.
4
Как развернуть и поддерживать программу Data Governance
  • Обзор подходов.
  • Начало проекта, Создание команды развертывания; Оценка текущего состояния.
  • Разработка программы Data Governance.
  • Разработка и согласование концепции, определение бизнес ценности.
  • Разработка функциональной модели проекта.
  • Разработка организационной структуры проекта data governance.
  • Разработка детальной дорожной карты. Развертывание и поддержка программы Data Governance. Обзор шаблонов артефактов для управления программой.
  • Вызовы и ответные меры для устойчивого развития data governance.
  • Организация управления изменениями. Примеры случаев программ управления данными: успешные и неуспешные.
5
Управление и оценка эффективности DG
  • Привязка к финансовым показателям (RDI)
  • Привязка к бизнес-ценности
  • Модели оценки зрелости DG
  • DG Scorecards, обзор метрик эффективности
6
Технологии DG и переосмысление практик
  • Привязка к финансовым показателям
  • Привязка к бизнес-ценности
  • Технологии в DG
  • Основные элементы системы DG
  • Переосмысление DG практик
  • Вызовы DG
Модули программы
1
Основы Information Management
  • Обзор области знаний информационного менеджмента.
  • Data modeling и metadata management.
  • Content management и enterprise information management.
  • Data quality и data governance.
  • Data integration, data warehousing, master data management.
  • Business intelligence, business analytics, performance management.
  • Data mining и predictive analytics.
  • Профессионалы в области информационного менеджмента.
2
Основы Data Governance
  • Предпосылки для программы Data Governance.
  • Основы внедрения, отбора данных и определения целей.
  • Стандарты, политики, процессы, роли и технологии.
  • Управление и измерение проекта Data Governance.
  • Data Governance развивающихся информационных решений: Big Data; Cloud Applications.
3
Основы Data Stewardship
  • Основы Data Stewardship: понятия , роли, границы ответственности.
  • Требования к компетенциям роли data steward.
  • Cпецифика внедрения и факторы успеха.
4
Как развернуть и поддерживать программу Data Governance
  • Обзор подходов.
  • Начало проекта, Создание команды развертывания; Оценка текущего состояния.
  • Разработка программы Data Governance.
  • Разработка и согласование концепции, определение бизнес ценности.
  • Разработка функциональной модели проекта.
  • Разработка организационной структуры проекта data governance.
  • Разработка детальной дорожной карты. Развертывание и поддержка программы Data Governance. Обзор шаблонов артефактов для управления программой.
  • Вызовы и ответные меры для устойчивого развития data governance.
  • Организация управления изменениями. Примеры случаев программ управления данными: успешные и неуспешные.
5
Управление и оценка эффективности DG
  • Привязка к финансовым показателям (RDI)
  • Привязка к бизнес-ценности
  • Модели оценки зрелости DG
  • DG Scorecards, обзор метрик эффективности
6
Технологии DG и переосмысление практик
  • Привязка к финансовым показателям
  • Привязка к бизнес-ценности
  • Технологии в DG
  • Основные элементы системы DG
  • Переосмысление DG практик
  • Вызовы DG
Твой гид в мир BI-стратегии
  • Ваш Гид - Александр Бараков
    Аккредитованный Tableau-экскурсовод,
    Viz-энтузиаст, Head of BI, ироничный человек
Твой гид в мир BI-стратегии
  • Ваш Гид - Александр Бараков
    Аккредитованный Tableau-экскурсовод,
    Viz-энтузиаст, Head of BI, ироничный человек
Отправь заявку на курс
Даем скидки хорошим людям и фанатам tableau
Контакты
Телефон: +79095897302
Почта: go@datanature.ru
Санкт-Петербург, Россия
Контакты
Телефон: +79095897302
Почта: go@datanature.ru
Санкт-Петербург, Россия