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Data Governance - Technology Transfer

Data Governance



Dal 12 dicembre 18 al 14 dicembre 18
Costo: 1.100,00 Euro + IVA


Visconti Palace Hotel
Via Federico Cesi, 37
00193 Roma (RM)

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Descrizione

I dati hanno un valore, normalmente misurabile o altrimenti stimabile, così come la catena del valore dei dati. Il rischio di perdere questi dati o di corromperli è quindi reale ed è stimabile anch’esso. La gestione di questi asset è quindi non solo un fenomeno tecnologico, ma anche organizzativo e normativo. La qualità dei dati assume una rilevanza critica in tutti i suoi aspetti, anche quello di single point of truth, ovvero: se ho più versioni di un dato, qual è quella di cui mi posso fidare? La proliferazione di applicazioni in azienda (anche su piattaforme e tecnologie differenti) ha comportato la diffusione disordinata di database più o meno interconnessi fra loro.

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

  • Nuovi paradigmi (SOA, Data Warehouse, Big Data)
  • Fusioni o comunque riorganizzazioni aziendali
  • Nuove esigenze di auditing e di certificazione dei dati (PCI, GDPR, 285, Solvency…)
  • Nuovi tipologie di Stakeholder

E’ necessario un governo dei dati, una Data Governance, che affronti questi argomenti per tracciare e coordinare le soluzioni proposte dai vari specialisti aziendali (Modeling, Quality, Security, Privacy) in un quadro di business aziendale basato sul valore e sul rischio ma non sulla burocrazia.

Il corso esamina questi argomenti anche alla luce degli standard internazionali e definisce gli Stakeholder (dal CDO ai Data Steward ecc.), le architetture, le soluzioni tecnologiche e organizzative necessarie alla formulazione del Programma di Data Governance.

La Data Governance è un processo incrementale in cui bisogna partire dai dati più importanti, ovvero quelli che caratterizzano il business di un’azienda o quelli critici dal punto di vista delle normative. Di qui, con un programma pluriennale, si arriverà a governare i dati aziendali secondo il proprio livello di necessità aziendale e secondo una caratteristica di sostenibilità progettuale.

A chi si rivolge

  • Data administrator
  • Data base administrator
  • Capi progetto
  • Analisti e 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 Office (CDO), i Data Steward, i Data Owner
  • Data Maturity Model (DMM), Data Management Association (DAMA) e DGI (Data Governance Institute)
     

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
     

Data Modeling

  • Il Ciclo di vita di un Modello dati
  • Un modello e un processo organizzativo, best practice e deliverable di processo
  • Metadata Discovery
  • Reverse e Foreward Engineering
  • Lineage semantico e Data Lineage
     

Data Catalog e Data Governance

  • Che cosa è un Data Catalog
  • Machine Learning per il Data Catalog
  • Il posizionamento: competitor o coopetitor?
     

Integrazione dei dati

  • Basi di dati integrate e basi di dati replicate, problemi formali e semantici
  • Modelli di sintesi
  • Master Data, modelli “canonici” per la SOA
     

Qualità dei dati e analisi dei rischi

  • 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
  • La Blockchain è una tecnologia utile per la qualità dei dati?
  • Qualità della documentazione
     

Le normative e la Data Governance

  • Normative e Data Governance, un’interazione PUSH PULL
  • Data Governance come fattore abilitante
  • Alcuni esempi di normative: GDPR e 285 BI
     

Il progetto di Data Governance

  • Approccio incrementale al progetto
  • Passi del progetto e ruoli coinvolti
  • Auditing e reporting
  • Architetture e tecnologie
  • Data Governance per il Cloud

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