Курс охватывает все составляющие сферы управления информацией в компании от организации сбора и хранения данных до доставки аналитики для принятия решений ключевым ролям в компании. Курс предназначен для компаний находящихся на средней и высокой стадии развития инфраструктуры анализа корпоративных данных, когда уже есть большое количество относительно нормализованных систем учета и хранения данных, развернута BI-система, но нет в полной мере упорядоченных процессов управления новыми сущностями: источниками данных, отчетами, аналитиками, смыслами, решениями.
Цели курса
Сформировать системное понимание:
- 14 дисциплин информационного менеджмента, взаимосвязей ролей, процессов, технологий.
- Основных концептов, принципов, факторов успеха, ролей и практик программы data governance.
- Предпосылки для data stewardship, требования к навыкам и опыту команды, первые шаги и план внедрения.
- Требований к BI-стратегии, согласованному организационному плану, отвечающему на вопросы, какие данные необходимо вносить, хранить и извлекать, как организовывать управление и доставку аналитики.
Аудитория
Курс разработан для тех:
- Кто работает в одной из областей информационного менеджмента и должен понимать систему взаимосвязей между смежными направлениями работы.
- Перед кем стоит задача внедрения программы data governance.
- Кто кто является потенциальным участником программы data governance (business data stewards; Data owners; Application developers; CTOs).
Краткое содержание программы
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.
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.
Основы Data Stewardship
- Основы Data Stewardship: понятия , роли, границы ответственности.
- Требования к компетенциям роли data steward.
- Специфика внедрения и факторы успеха.
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.
- Привязка к финансовым показателям (RDI)
- Привязка к бизнес-ценности
- Модели оценки зрелости DG
- DG Scorecards, обзор метрик эффективности
Технологии DG и переосмысление практик
- Привязка к финансовым показателям (RDI)
- Привязка к бизнес-ценности
- Технологии в DG
- Основные элементы системы DG
- Переосмысление DG практик
- Вызовы DG
Фотографии с курса:
