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DATA GOVERNANCE E DATA QUALITY

Come gestire i Dati in chiave di business: Modelli e casi pratici

C’è una crescente esigenza di ordine, qualità, conoscenza e controllo dei dati aziendali, soggetti ad una situazione di crescente caos dovuta a:
- Diffusione disordinata di Database e piattaforme tecnologiche più o meno interconnesse tra loro;
- Proliferazione di applicazioni che espongono e manipolano i dati internamente ed esternamente al perimetro aziendale;[br[ - Nuove esigenze di compliance a policy aziendali e nuovi adempimenti normativi;
- Nuovi paradigmi (SOA, Data Warehouse, Big Data, Blockchain);
- Fusioni o comunque riorganizzazioni aziendali;
- Nuove esigenze di auditing e di certificazione dei dati (PCI, GDPR,Solvency …);
- Nuovi tipologie di Stakeholder;
- Conflittualità tra soluzioni gestionali proposte da differenti specialisti e aree di business (Modeling, Quality, Security, Privacy, …)

E’ necessario un governo dei dati, una Data Governance, che affronti e armonizzi questi aspetti:
- in modo trasversale tra ambiti tecnologici, organizzativi, normativi e umani,
- favorendo controllo, trasparenza e reattività aziendale in un quadro di business basato sul valore e sul rischio ma non sulla burocrazia.

Questo corso, grazie al ricorso a numerosi esempi e casi pratici, esamina questi argomenti anche alla luce degli standard internazionali e definisce gli Stakeholder, le architetture, le soluzioni tecnologiche ed organizzative necessarie:
- alla formulazione di un corretto ed efficace Programma di Data Governance,
- e all’elaborazione di un sistema di metriche, KPI e KQI di controllo e di reporting per il management.



Risultati Attesi:

- Capacità di comprendere in azienda quali siano i segnali deboli e quelli forti che esprimono una necessità di una strategia di Data Governance, anche parziale
- Capacità di eseguire un Data Quality assessment per fissare i dati più critici per il business e per la compliance e gli obiettivi strategici – tattici di Data Governance per la propria organizzazione;
- Capacità di definire uno schema organizzativo realistico e sostenibile di Data Governance coinvolgendo le aree maggiormente sensibili e con esse fare un piano strategico ed operativo;
- Capacità di definire un sistema di metriche, KQI e KPI, adattando gli obiettivi generici della Data Governance alle esigenze della propria azienda secondo criteri di necessità e sostenibilità;
- Comprendere le nuove professionalità aziendali necessarie, il loro ruolo e il modello organizzativo nonché gli stakeholder interni ed esterni necessari al setup iniziale ed all’evoluzione futura di un sistema di Data Governance.


Destinatari:

Il corso è indirizzato a IT Auditor, IT Manager, Data Quality & Compliance Manager and Administrators, Data base administrator, Analisti e Progettisti funzionali, SW Architects

DURATA: 3 GIORNATE

CREDITI: 23 CPE validi ai fini del mantenimento delle certificazioni ISACA

CERTIFICAZIONE:

-

ENTE CERTIFICANTE:

-

CORSO EROGATO DA:

Profice
I fondamenti della Data Governance:
- 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;
- ESEMPI E BUONE PRATICHE

Data Modeling:
- Il Ciclo di vita di un Modello dati;
- Un modello ed un processo organizzativo, best practice e deliverable di processo
- Metadata Discovery;
- Reverse e Foreward Engineering;
- Lineage semantico e Data Lineage;
- ESEMPI E CASI PRATICI

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 e gli economics: possiamo mette 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;
- ESEMPI DI KPI e KQI applicati

Le normative e la Data Governance:
- Normative e Data Governance, un’interazione PUSH PULL;
- Data Governance come fattore abilitante;
- ESEMPI DI NORMATIVE: GDPR e Circolare 285 di BancadItalia;

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;
- ESERCITAZIONE PRATICA: costruzione di un programma di Data Governance per gli Stakeholders e strategia di comunicazione al management
Suggerita, ma non obbligatoria, la conoscenza delle principali problematiche legate alla gestione dei dati

PREZZO SOCI AIEA:

1.040,00 € + IVA

PREZZO NON SOCI:

1.200,00 € + IVA

SCONTO EARLY BIRD 5%

SCONTO >3 PARTECIPANTI 10%

PROSSIME EDIZIONI:

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