TDWI Data Governance Fundamentals: Managing Data as an Asset Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Classroom / Virtual Classroom / Online
  • Süre: 1 Gün
  • PDF indir
  • Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Veri, her kuruluş için kritik bir kaynaktır. Kayıt tutmak, raporlar hazırlamak, bilgileri sunmak, performansı izlemek, karar vermek ve çok daha fazlası için her gün verilere güveniyoruz. Veri kaynağı, iş yapmanın temel bir bileşeni olarak finans ve insan kaynakları ile aynı kulvarda ama veri yönetimi uygulamaları genelde çok rastlantısal. Veri yönetimi ise finans ve insan kaynakları yönetilirken uygulanan disiplin seviyesinin aynısını veri yönetimine uygulamaktadır.

Bir veri yönetimi programının kurulması, yönetilen bir veri kaynağına yönelik belirli hedeflere ulaşmak amacıyla kişilere, süreçlere, politikalara, kurallara ve yönetmeliklere odaklanan karmaşık bir süreçtir. Başarılı ve etkin veri yönetimi, kuruluşunuzun ihtiyaçları, yetkinlikleri ve kültürü ile yönetim uygulamalarını eşleştiren, iyi yönetilmiş faaliyetlere ve açıkça belirlenen hedeflere bağlıdır. Bulut hizmetleri, büyük veri ve çevik geliştirme gibi trendler ile aynı tempoyu korumak içinse sürekli gelişmekte olan bir programa ihtiyaç vardır. Bu eğitim, yeni bir yönetim programını başlatmak veya var olan bir programı geliştirmek amacıyla temel nitelikteki veri yönetimi kavramları ve tekniklerinin anlaşılmasını sağlar.  

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Veri kalitesi ve veri yönetimi profesyonelleri, iş zekası/veri ambarı yöneticileri, mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri, veri sahipleri, veri mimarları ve veri yöneticileri, veri yönetimi veya veri kalitesi yönetiminde bir rolü olan herkes katılabilir.

  • Veri yönetimi tanımları ve boyutları
  • Bir veri yönetimi programı oluşturmanın temel noktaları ve güçlükleri
  • Veri yönetimi için gereken uygulamalar, roller, beceriler ve disiplinler
  • Veri sahipleri ve sahiplik organizasyonlarını daha iyi hale getiren özellikler
  • Veri yönetimini geliştirme, yürütme ve sürdürme süreçleri
  • Bir veri yönetimi programı oluştururken karşılaşılan faaliyetler, sorunlar ve seçenekler
  • Olgunluk modelleri veri yönetimine nasıl uygulanır
  • Büyük veri, bulut hizmetler ve çevik geliştirme yöntemleri gibi trendlere veri yönetimini uyarlamanın önemi

  • Module One: Data Governance Concepts
  • Defining Data Governance
    • Governance defined
    • Applying governance to data
    • The data-to-value chain
    • Governance through the information lifecycle
    • Why govern data?
  • Dimensions of Data Governance
    • People – organizations and individuals
    • Processes – defining, creating, and using data
    • Goals – quality, standardization, consolidation, compliance, usefulness
    • Constraints – standards, policies, procedures, rules, regulations, controls
  • Data Governance Challenges
    • What data to govern?
    • Who governs data?
    • Where, when, and how to get started?
    • How to fund data governance? How to staff data governance?
  • Fostering Participation
    • Participation and resistance
    • Awareness
    • Perception of value
    • Providing services
  • Module Two: Data Governance Organizations
  • Positioning Data Governance in the Enterprise
    • Connecting business strategy, information management programs, and data governance
  • Governance and Management Practices
    • Responsibility, accountability, & authority
    • Decision rights
    • Horizontal management in vertical organizations
  • Data Governance Roles
    • Data Ownership
    • Data Stewardship
    • Data Custodianship
    • Stakeholders
  • Data Governance Skills and Disciplines
    • Data architecture
    • Data definition
    • Metadata management
    • Issue resolution
  • Module Three: Data Stewardship
  • Stewardship Concepts
    • Responsibilities and accountabilities
    • Goals, purpose, and results
  • Stewardship Organizations
    • Kinds of data stewards
    • Stewardship and data domains
    • Councils, committees, and other organizational structures
  • Stewardship Skills and Knowledge
    • People skills – communication, facilitation, consensus building, etc.
    • Data skills – definition, naming, modeling, etc.
    • Business knowledge – business domain, data domain, rules, regulations, etc.
    • Governance knowledge – goals, standards, processes, procedures, etc.
  • Module Four: Data Governance Processes
  • Governance and Management
    • The processes of governing data
  • Data Management Processes
    • Stewardship of data
  • Program Development Processes
    • Policy alignment
    • Establishing decision rights
    • Designating accountabilities and responsibilities
    • Defining goals and measures
  • Program Operation Processes
    • Stakeholder support
    • Communication and training
    • Measurement and monitoring
    • Technology alignment
  • Program Sustaining Processes
    • Scope and priorities management
    • Issues management
  • Program Growth Processes
    • Change management
    • Capabilities development
  • Module Five: Building a Data Governance Program
  • Getting Started
    • Where to begin?
    • How much data?
    • How much governance?
    • What do you already have?
    • Top-down or bottom-up?
  • Planning & Preparation
    • The business case
    • Program charter
  • Building the Team
    • Organizational structure
    • Participants & roles
    • Responsibilities & accountabilities
    • Communication & coordination
  • Building the Infrastructure
    • Technology – metadata, wikis, portals, etc.
    • Standards – for processes, documents, deliverables, etc.
    • Services – for data providers, for data consumers, for system developers, etc.
  • Executing Governance
    • Program execution
    • Planning and executing projects
    • Supporting projects
    • Day-to-day governance
  • Module Six: Evolving Data Governance
  • Modernizing and Maturing Data Governance
    • Responding to change
    • Maturity models
  • Cloud Data Governance
    • Changing the data governance landscape
    • Data security and privacy in the cloud
    • Governance considerations
  • Big Data Governance
    • Big data sources
    • Governance considerations
  • Agile Data Governance
    • Agile teams
    • Agile considerations
    • Governing with agility
  • Module Seven: Summary and Conclusion
    • Summary of Key Points
    • References & Resources
    • Appendix A: Bibliography and References
    • Appendix B: Tools and Templates
      • Data Governance Motivations (Assessment)
      • Decision Rights (Template)
      • Data Stewardship Needs (Assessment)
      • Data Stewardship Skills (Assessment)
      • Stakeholder Census (Assessment)
      • Data Governance Program Charter (Template)


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!