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Practical Data Quality Management - Technology Transfer

Practical Data Quality Management

di Christopher Bradley
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Descrizione

L’informazione è il cuore di tutte le organizzazioni, simile al sangue che scorre nelle arterie e nelle vene. Ma molto spesso questa informazione non viene gestita in maniera professionale, con il necessario rigore e disciplina. Le implicazioni di una cattiva gestione dell’informazione possono essere catastrofiche, dalle sanzioni europee fino al collasso del business. Il Professor Joe Peppard ha così sintetizzato: “L’esistenza di una organizzazione può essere minacciata dalla cattiva qualità dei suoi dati”. Questo seminario spiegherà perché l’Information Management è un aspetto critico e fornirà metodi e pratiche per indirizzare le principali sfide della gestione dell’Informazione. In particolare indirizza gli aspetti chiave della gestione della qualità dei dati e fornisce delle guidelines che Vi permetteranno di cominciare un’iniziativa di Data Quality nella Vostra organizzazione. Il seminario si basa sulla disciplina della Data Quality così come definita nel DMBoK del DAMA. Il seminario è tenuto da un autorevolissimo esperto e autore di DMBoK 2.0 di DAMA e CDMP (Master).

Cosa Imparerete

  • Categorie di problemi di Data Quality
  • I drivers per la Data Quality e come collegare la qualità dei dati con le priorità di business
  • La differenza fra “Data Quality” e “Data Quality Management”
  • La relazione fra Data Quality Management e altre importanti discipline dell’Information Management, in particolare: Master Data Management, Data Modeling e Data Governance
  • I passi necessari per fare in modo che questo avvenga attraverso una framework pratica
  • Chi è coinvolto nel rendere le iniziative di Data Quality un successo?
  • I principali concetti che sono fondamentali per il Data Quality Management come una framework per l’Information Quality, il ciclo di vita dell’Informazione, dimensioni della Data Quality, tecniche di impatto sul business ecc.
  • Dove e come i tools possono avere un ruolo nell’iniziativa di Data Quality e quali sono le funzionalità chiave da ricercare in un tool di Data Quality
  • I principali concetti che sono fondamentali nell Data Quality Management: una Framework per l’Information Quality, il ciclo di vita dell’informazione, le dimensioni della Data Quality, le tecniche di impatto sul business ecc.
  • Dove i tool software e l’automazione possono giocare un ruolo in una iniziativa di Data Quality e le principali caratteristiche funzionali che ci si aspetta dai tools di Data Quality

Argomenti Trattati

  • Perché la Data Quality
  • Misurare la Data Quality
  • Valutare le cause e l’impatto della cattiva qualità dei dati
  • Una framework per il miglioramento della Data Quality
  • Supporti automatici per migliorare la Data Quality
  • Collocare la Data Quality all’interno di una framework globale di Information Management

Precedenti Edizioni

Dal 23 maggio 2019 al 24 maggio 2019
Dal 23 maggio 2019 al 24 maggio 2019


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