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Data Governance - Technology Transfer

Data Governance


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Descrizione

La proliferazione di applicazioni tematiche in azienda (anche su piattaforme e tecnologie differenti) ha comportato la diffusione disordinata di database più o meno interconnessi fra loro. In questo ambito in caotico sviluppo è facile trovare la convivenza di versioni differenti e contraddittorie dello stesso dato che genera problemi di attendibilità informativa.

C’è una crescente esigenza di fare ordine nel caos dei dati anche alla luce di:

  • Nuovi paradigmi (SOA, Data Warehouse, Big Data)
  • Nuove esigenze di auditing e di certificazione dei dati (PCI, Privacy, 263 Banca d’Italia)

Il fenomeno della proliferazione delle basi di dati spesso non può essere arginato ma deve essere governato in tutti i suoi aspetti: non solo qualità in senso esteso (normativa ISO 25012), ma anche Business Glossary (ISO 11179) e Lineage fra le trasformazioni semantiche dei metadati, fino alla diffusione e alla gestione della comunicazione fra tutti gli stakeholder. In questo scenario si sta affermando inoltre una nuova funzione aziendale, il CDO (Chief Data Officer); il corso ne delinea il ruolo e il suo posizionamento all’interno dell’organizzazione aziendale.

La Data Governance è un processo incrementale (sarà fatto un confronto fra i tre principali framework: CMMI, DAMA e DGI) in cui bisogna partire dai dati più importanti, ovvero quelli che caratterizzano il business di un’azienda; tali dati, chiamati Master Data, sono quelli degni di maggiore attenzione nel processo virtuoso che coinvolgerà nel corso del tempo tutti i dati aziendali. Il corso si sofferma infine sul valore del dato e sull’analisi dei rischi connessi.

A chi si rivolge

  • Data administrator
  • Data base administrator
  • Capi progetto
  • Analisti
  • Progettisti
  • Architetti software

Prerequisiti

Conoscenza delle problematiche legate alla gestione dei dati.

Argomenti Trattati

Introduzione

  • Che cosa è la Data Governance
  • Gli ambiti della Data Governance e i suoi Stakeholder
  • Il Chief Data Officer (CDO)
  • Data Maturity Model (DMM), Data Management Association (DAMA) e DGI (Data Governance Institute)
  • Sorgenti dati (tradizionali, IoT – Internet of things, Big Data…)

Qualità dei dati

  • Il valore dei dati
  • La normativa ISO sulla qualità dei dati
  • Analisi del rischio
  • Problemi derivanti dalla non qualità: problemi legali, economici e d’immagine
  • Qualità della documentazione

Gestione dei metadati

  • Che cosa sono i metadati
  • Standard per la definizione dei metadati
  • Glossario di business e Dizionario dati
  • Gestione dei metadati aziendali, modelli e processi organizzativi, tecnologie
  • Definizione delle misure di Security e altri tipi di metadati

Integrazione dei dati

  • Basi di dati integrate e basi di dati replicate, reverse engineering e integrazione, problemi formali e semantici
  • Diffusione della documentazione delle modifiche ai gruppi di progetto
  • Master Data, modelli “canonici” per la SOA
  • Progetti di Data Warehouse
  • Integrazione con le nuove tecnologie (Big Data…)

Il progetto di Data Governance

  • Approccio incrementale al progetto
  • Passi del progetto e ruoli coinvolti
  • Auditing e reporting, schedulato e a self service
  • Architetture e tecnologie
  • Un approccio di minima e sostenibile

Esempi con l’utilizzo di CA ERwin e Web Portal

Precedenti Edizioni

Dal 23 maggio 2018 al 25 maggio 2018

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