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Data Governance - Technology Transfer

Data Governance



Dal 12 novembre 19 al 14 novembre 19
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, Blockchain)
  • 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.
E, se la Data Governance sembra comunque un programma non sostenibile, si può sempre optare per un progetto di Data Catalog, del tutto Bottom Up a partire dalla discovery dei dati fino a un processo di governo ridotto e agile.

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 Catalog e Data Governance

  • Che cosa è un Data Catalog
  • Metadata Discovery
  • Reverse Engineering
  • Lineage semantico e Data Lineage
     

Data Modeling

  • Il Ciclo di vita di un Modello dati
  • Foreward Engineering
  • Un modello e un processo organizzativo, best practice e deliverable di processo
     

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 e gli economics: possiamo mettere il valore dei dati a bilancio?
  • 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, partire da ciò che c’è già: ITIL? COBIT? ISO 9001?
  • Passi del progetto e ruoli coinvolti
  • Auditing e reporting
  • Architetture e tecnologie
  • Data Governance per il Cloud e la Blockchain

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