Azerbaycan TDWI Data Quality Fundamentals Eğitimi

Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Veri kalitesinin yönetimi, bilgi yönetiminin en can sıkıcı sorunlarından biridir. Birçok kuruluş uzun yıllara dayanan ve gereksiz verilerin yarattığı zorluklarla, satın alınan uygulama ve veritabanları ile eski sistemlerdeki veritabanları ile birden çok veri sağlayıcısı ve tüketicisiyle eksik dokümantasyon ile ve veri kalitesinin tanımlanmasındaki belirsizlikler ile büyüyen ve serpilen veri kalitesi sorunlarıyla karşı karşıyadır.

Veri kalitesinin iyileştirilmesine çalışmak kolay bir süreç değildir. Hem kalite yönetimi ilkeleri ve uygulamalarının anlaşılmasını hem de bu uygulamaları karmaşık ve sürekli değişen bir veri kaynağına uyarlayabilme yetkinliğine sahip olunmasını gerektirir. Hedefiniz ister geniş kapsamlı bir kurumsal veri kalitesi programı isterseniz de hedefe yönelik bir veri kalitesi projesi olsun, önce veri kalitesinin değerlendirilmesi ve geliştirilmesine yönelik uygulamaları ve süreçleri anlayarak işe başlamalısınız. Bu eğitim sizlere özellikle bu temel bilgileri vermek üzere tasarlanmıştır.

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Bu eğitime veri kalitesi ve veri yönetişimi profesyonelleri, iş zekası/veri ambarı yöneticileri, mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri, veri sahipleri, veri mimarları ve veri yöneticileri, bilgi sistemleri analistleri tasarımcıları ve geliştiricileri, veri kalitesi veya bilgi sistemleri testinde bir rolü olan herkes katılabilir.

Kalitenin tanımları ve boyutları
Veri kalitesinin eyleme dönüştürülebilir bir tanımı nasıl oluşturulur
Veri kalitesi sorunlarının genel nedenleri
Veri kalitesi yönetimindeki roller, sorumluluklar ve yükümlülükler
Veri kalitesi araçları ve teknolojilerinin rolleri, kullanım alanları ve sınırları
Veri kalitesinin değerlendirilmesi ve geliştirilmesine yönelik süreçler ve teknikler

Module One: Data Quality Concepts

Defining Data Quality

Common definitions of quality
Applying quality definitions to data
Data correctness and data integrity
Actionable data quality

Dimensions of Data Quality

Accuracy
Completeness
Consistency & dependency
Precision & granularity
Timeliness
Structural integrity

Common Causes of DQ Problems

Definition
Design & modeling
Data entry & data collection
Conversion and consolidation
Integration

Module Two: Data Quality Practices and Processes

Quality Management Practices

Quality Assurance (QA) vs. Quality Control (QC)
Quality economics
Inspection and detection
Correction and prevention

Quality Management and Data

Business applications and operational data
Integrated data and business information
Data quality and defect propagation

Data Quality Organizations

Governance
Ownership
Stewardship
Custodianship
Architecture
Usage (access, update, and application)

Data Quality Processes

Data profiling
Data quality assessment
Data cleansing
Process improvement

Data Quality Tools and Technology

Profiling
Verification & standardization
Matching & grouping
De-duplication
Data transformation

Module Three: Data Quality Assessment

Planning & Preparation

Project planning
Assessment team
Assessment resources

Conducting the Assessment

DQ Rule identification
DQ Rule execution
Analysis and tuning

Assessment Results

Error catalog
Data quality measures and metrics
DQ scorecard

Applied Results

Communication & expectations
Root cause analysis
Quality improvement
Process improvement
Data cleansing
Data governance

Module Four: Data Quality Improvement

Procedural Data Quality

Standardization
Verification
Classification
Parsing
Geo-coding Matching
Grouping
De-Duplication

Rule-Based Data Quality

Five kinds of data correctness rules
Six kinds of data integrity rules
Four kinds of timeliness rules
Applied DQ rules

IT Processes and Data Quality

System architecture & standards
Application and database development processes
Conversion & migration processes
Data warehousing & BI processes

Business Processes and Data Quality

Defining Data
Creating and updating data
Access, analysis, and reporting

Module Five: Summary and Conclusion

Summary of Key Points
References & Resources

TDWI Data Quality Fundamentals Eğitimi Azerbaycan

Kardeş ülke Azerbaycan (resmi adıyla Azerbaycan Cumhuriyeti) Kafkasya’da, Güney Kafkas Dağları bölgesinde bulunmaktadır. Çok zengin bir kültüren mirasa sahip olan Azerbaycan’ın, Hazar Denizi, Rusya, Gürcistan, Ermenistan ve İran gibi sınır komşuları vardır. Kafkasya’nın en büyük yüzölçümlü ülkesi olan Azerbaycan’da harika bir doğa çeşitliliği mevcut olup, hayvan yaşamının zenginliği de dikkat çekicidir. Üniter bir devlet olan Azerbaycan’ın Cumhurbaşkanı İlham Aliyev, resmi dili Azerice’dir.

Farsça Azar (Ateş) ve Payegan (Muhafız) kelimelerinin birlikteliğinden adını alan Azerbaycan Ateşler Ülkesi olarak da bilinmektedir. Bakü’de bulunan Flame Towers ülkenin en turistik yerlerinden biridir. Ülkede çok sayıda yanardağ ve petrol yatağı bulunmaktadır. Azerbaycan’ın mutlaka görülmesi gereken yerleri arasında Bakü’deki Alev Kuleleri, Kız Kalesi, Ateşgah, Targovi Caddesi ve Bakü Bulvarı’nın yanı sıra farklı şehirlerdeki Şeki Hanları Sarayı, Kobustan Milli Parkı, Han Bağı, Kebele ve Göygöl Milli Parkı sayılabilir.

Azerbaycan TDWI Data Quality Fundamentals Eğitimi

Önkoşullar

Kimler Katılmalı

Neler Öğreneceksiniz

Outline

Yakın tarihte açılacak eğitimler