Descripción
Preparación para el examen
Data Governance
La gestión de datos trata sobre el desarrollo, ejecución y supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que permiten entregar, controlar, proteger e incrementar el valor de los datos durante su ciclo de vida.
Con esta formación obtendrás una base sólida de los conceptos básicos de gestión de la Información. El desarrollo de la formación está organizada para trabajar con prácticas y ejemplos reales de cómo se aplica la arquitectura de la Información.
Objetivos:
- Cumplir la normativas y marcos legales locales e internacionales sobre privacidad y tratamiento de datos e información sensible.
- Explotar los datos para generar mayor valor de negocio.
- Mejores resultados al aplicar algoritmos, Business Intelligence, Analytics, Inteligencia Artificial y cualquier tipo de procesamiento basado en datos.
- Gestionar adecuadamente los riesgos de seguridad.
Dirigido a:
Profesionales que buscan reconocimiento y certificación profesional para la gestión de la información, incluidos:
- Desarrolladores y arquitectos de Business Intelligence & Data Warehouse
- Modeladores de datos
- Arquitectos de datos
- Analistas de negocios
- Gerentes de proyecto / programa
- Consultores de TI
- Gerentes de gobierno de datos
- Gerentes de calidad de datos
- Profesionales de calidad de la información
Contenidos:
Descripción general del profesional en gestión de datos:
- ¿Qué es el profesional en gestión de datos?
- ¿Cuáles son los niveles y cómo puede avanzar de un nivel al siguiente?
Introducción:
- ¿Qué es el gestión de datos, su propósito y la audiencia del gestión de datos?
- Cambios en marcos de referencia (TOGAF / COBIT, etc.).
- Descripción general de la profesional del dato que examenes existen
Gobierno de datos:
- ¿Por qué el gobierno de datos está en el corazón de la mensajería instantánea exitosa?
- Un modelo de referencia DG típico. DG roles y responsabilidades, el rol de la DGO y su relación con la PMO.
- Cómo comenzar con Data Governance.
Gestión de la calidad de los datos:
- Las dimensiones de la calidad de los datos, políticas, procedimientos, métricas, tecnología y recursos para garantizar que la calidad de los datos se mida y, en última instancia, se mejore continuamente.
- Modelo de referencia DQ. Capacidades y funcionalidad de herramientas para soportar la gestión de calidad de datos.
Gestión de datos maestros y de referencia:
- Diferencias entre los datos maestros y de referencia. Identificación y gestión de datos maestros en toda la empresa.
- 4 arquitecturas MDM genéricas y su idoneidad en diferentes casos.
- Evaluación de madurez de MDM para considerar los procedimientos comerciales para MDM y la provisión y adecuación de soluciones de MDM por área principal de sujeto de datos.
- Cómo implementar incrementalmente MDM para alinearlo con las prioridades del negocio.
Almacenamiento de datos y gestión de BI:
- Provisión de Business Intelligence (BI) para la empresa y la forma en que se gestionan los datos consumidos por las soluciones de BI y los informes resultantes.
- Particularmente importante si los datos se replican en un Data Warehouse. Tipos de BI, DW y Analytics.
Modelado de datos:
- Tipos y niveles de modelos de datos.
- Cómo desarrollar modelos de datos. Uso y explotación de modelos de datos, que van desde Enterprise, pasando por Conceptual a Lógico, Físico y Dimensional.
- Evaluación de madurez para considerar la forma en que se utilizan los modelos en la empresa y su integración en el Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Gestión de metadatos:
- Tipos y usos de metadatos.
- Fuentes de metadatos. Metadatos estándares y directrices.
- Provisión de repositorios de metadatos y los medios para proporcionar acceso de usuarios comerciales y glosarios a partir de estos.
Gestión de la arquitectura de datos:
- Enfoques, planes, consideraciones y directrices para la provisión de integración de datos y acceso.
- Consideración de P2P, ETL, CDC, Hub & Spoke, Arquitectura orientada a servicios (SOA).
- Virtualización de datos y evaluación de su idoneidad para los casos de uso particulares.
Gestión del ciclo de vida de los datos:
- Planificación proactiva para la gestión de datos en todo su ciclo de vida desde el inicio hasta la adquisición, el aprovisionamiento, la explotación y la destrucción.
- Esta disciplina de mensajería instantánea y su evaluación de madurez determinan qué tan bien se planifica y se logra.
Seguridad y privacidad de los datos:
- Identificación de amenazas y la adopción de defensas para evitar el acceso no autorizado, el uso o la pérdida de datos y, en particular, el abuso de datos personales.
- Exploración de categorías de amenazas, mecanismos y enfoques de defensa e implicaciones de violaciones de seguridad y privacidad.
Cumplimiento normativo:
- Las políticas y los procesos de aseguramiento que la empresa debe cumplir.
- Adaptación a los requisitos legales y reglamentarios cambiantes relacionados con la información y los datos.
- Evaluar el enfoque del cumplimiento normativo y comprender las sanciones por incumplimiento.
Gestión de riesgos de datos:
- Identificación de riesgos (no solo de seguridad) para los datos y su uso, junto con mitigación de riesgos, controles e informes.
Integración e interoperabilidad de datos:
- Diferentes enfoques para la integración de datos.
- Modos de interoperabilidad de datos.
- Desafíos, ventajas y riesgos de los diferentes enfoques de integración de datos e interoperabilidad.
Este curso incluye:
- Material de la formación
- Manual Data Management Fundamentals
- Encuesta de satisfacción
- Certificado de finalización
Aprendizaje
Nuestro equipo de docentes especializados te ayudarán a obtener los conocimientos que deseas adquirir.
Bonificación Fundae
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