Capacitação do Analista de Governança de Dados – Practitioner
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Sobre o Objetivo do treinamento:
Ao concluir este curso, o aluno terá adquirido os conhecimentos essenciais (com visão prática), conforme definidos pelo DAMA-DMBoK®, para iniciar ou avançar na carreira de Analista de Governança de Dados.
*
“Meu objetivo neste curso é capacitar o aluno a pensar, ter postura e competências para saber atuar realmente como um Analista de Governança de Dados, em times / escritórios de Governança. Assim, não é um curso simplesmente para passar teorias ou para capacitar o profissional em Arquitetura ou Engenharia de Dados, nem mesmo em LGPD ou ainda ser um especialista em tecnologias de integração, MDM etc. Eu quero é que o aluno saia preparado, em um *nível suficiente, para saber como apoiar a Orquestração das áreas de conhecimento da gestão de dados para o sucesso da jornada data-driven de nossas empresas.”
*Claro que não tenho a pretensão de formar o aluno completamente em todos os temas abordados, pois isto requer um treinamento mais longo e com carga horária bem extensa. Porém, procurei condensar em cada Aula / Sprint a essência de cada tema para que o aluno, ao sair deste curso, possa iniciar ou aprimorar-se na carreira de Analista de Governança de Dados atuando com a “bagagem” suficiente para ter um ótimo desempenho.”
*Este curso não contempla capacitação em ferramentas de Governança de Dados.
Carlos Caldo
Para quem é este treinamento:
- Profissionais que desejam iniciar na carreira de Analista de Governança de Dados
- Profissionais que atuam como Analistas de Governança de Dados e querem aprimorar / reciclar suas competências.
- Profissionais interessados nas práticas de Governança de Dados para as utilizarem em suas áreas de atuação, tais como:
Arquiteto de Dados, Engenheiro de Dados, Profissionais que trabalham com privacidade Dados, Curadoria etc.
Carga horária:
24 horas (6 aulas de 4 horas, veja agenda com próximas turmas).
Pré-requisito:
É necessário possuir bons conhecimentos gerais sobre desenvolvimento de sistemas e bancos de dados. Não é exigida experiência prévia, mas é importante compreender conceitos básicos, como o que são sistemas de informação e bancos de dados.
Como você irá aprender:
- Utilizamos, principalmente, a passagem de teoria respaldada por dinâmicas de grupo e discussões dirigidas pelo instrutor e com fornecimento de exemplos (para os itens mais importantes) baseados em casos reais, o que faz com que o aluno aprenda mais rapidamente e ainda leve modelos para orientá-lo no desempenho de seu papel como Analista de Governança de Dados.
Conteúdo
Tópico 1 -Entendendo o que é Governança de Dados na prática
O que você irá aprender:
Os fundamentos sobre Governança de Dados, explanados com uma visão prática de mercado, para conhecer o contexto em que o Analista de Governança de Dados pode atuar.
Principais itens:
- Governança de Dados na prática.
- O que é.
- Motivações para implementar.
- Estruturas organizacionais para exercício da Governança de Dados.
- Modelos Operacionais
- Papéis e responsabilidades em Governança de Dados.
- DAMA-DMBoK®
- O que é.
- Explanação sobres as principais Áreas de conhecimento da Gestão de Dados.
- Discussão dirigida sobre os conceitos de Gestão de Dados e Governança de Dados.
Tópico 2 – Elaboração de Assessments sobre a Gestão de Dados – Políticas, Normas, Processos, Procedimentos e Regimentos
O que você irá aprender:
- Uma abordagem para a realização de diagnósticos de maturidade da Gestão de Dados e proposição de planos de ação para garantir o alinhamento com a Estratégia de Dados da organização.
- Uma abordagem para elaborar Políticas, Normas e Procedimentos de Governança de Dados e Regimentos para Comitês.
Principais itens:
- Visão geral do assessment.
- O que é e seus benefícios.
- Planejamento e Execução de um assessment.
- Apresentação / fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de assessment (baseado em casos reais).
- Políticas, Normas, Processos e Procedimentos.
- Conceitos.
- Apresentação / fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de Política de Governança de Dados e Normas associadas (baseado em casos reais).
- Regimentos para Comitês de Governança de Dados.
- Conceito.
- Apresentação / fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de Regimento para um Comitê tático de Governança de Dados (baseado em casos reais).
Tópico 3 – Identificação de Domínios de Dados – Data Owners e Data Stewards
O que você aprenderá:
- Visão de abordagens para identificar Domínios de Dados e os respectivos Data Owners e Data Stewards.
Principais itens:
- Conceitos essenciais sobre Arquitetura de Processos, Capacidades de Negócio, Modelagem de Dados, etc.
- Domínio de Dados e identificação de Data Owners e Data Stewards
- Conceito.
- Abordagem para identificação Domínios de Dados e Data Owners e Data Stewards
- Dinâmica: Mapeando Domínios de Dados (exemplo de uma abordagem) e Identificando Data Owners e Data Stewards.
Tópico 4 – Metadados e Privacidade de dados (LGPD)
O que você aprenderá:
- O que é o Gerenciamento de Metadados e as responsabilidades da Governança de Dados neste gerenciamento.
- O que é Gerenciamento de Segurança e Privacidade de Dados (foco em LGPD) e as responsabilidades da Governança de Dados neste gerenciamento.
Principais itens:
- Metadados
- O que são Metadados e sua importância.
- Tipos de Metadados.
- Metamodelo
- Linhagem de Dados.
- Dicionários de dados x Glossário de Negócio x Catálogo de Dados.
- Dinâmica de Glossário de Dados
- Catálogo de Dados:
- Exemplo de aplicabilidade
- Falando sobre ferramentas de mercado.
- Uma palavra sobre Curadoria de Dados.
- Responsabilidades da Governança de Dados no Gerenciamento de Metadados.
- LGPD (visão geral)
- O que é.
- Principais Conceitos.
- Dinâmica sobre Dados Pessoais.
- Responsabilidades da Governança de Dados no Gerenciamento da Segurança e Privacidade.
Tópico 5 – Qualidade de Dados e Dados Mestres
O que você aprenderá:
- O que Qualidade de Dados, Dados Mestre e de Referência e as responsabilidades da Governança de Dados neste escopo.
Principais itens:
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- Qualidade de Dados
- O que é Qualidade de Dados (Data Quality)
- Dimensões da Qualidade de Dados.
- Dinâmica sobre Dimensões da Qualidade de Dados
- Processos de Data Quality (profiling, assessment, etc).
- Responsabilidades da Governança de Dados no gerenciamento da Qualidade de Dados.
- Dados Mestres
- O que são Dados Mestres e de Referência
- O que é Gestão de Dados Mestres.
- Principiais conceitos envolvidos.
- Responsabilidades da Governança de Dados no gerenciamento de Dados Mestres.
- Governança de Dados e ambiente Analítico: um ponto fundamental.
- Dinâmica de Revisão final
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