Please add title on page in WordPress

Jakość danych w biznesie

24-25 października 2024, on-line

Rosnąca ilość danych w organizacjach w większości przypadków nie idzie w parze z ich jakością. Różne źródła danych, różne formaty, różni właściciele, niespójne procesy zarządzania danymi, to wszystko generuje rosnący problem z jakością informacji i jakością decyzji podejmowanych na ich bazie. W ramach szkolenia uczestnicy poznają procesy biznesowe związane z zarządzaniem danymi, ustalaniem odpowiedzialności za dane oraz mierzenia jakości informacji prezentowanych na raportach.

Zakres szkolenia

  • Znaczenie, dobór i przetwarzanie danych
  • Definiowanie jakości danych
  • Ocena jakości przechowywanych danych
  • Poprawa jakości danych
  • Profilowanie danych
  • Praktyczne przykłady oceny jakości zbioru danych
  • Systemy wspomagające utrzymanie jakości danych: MDM, DQM i inne
  • Demonstracja systemu wsparcia jakości danych i jego wpływ na jakość informacji
  • Dyskusja nt. nabytej wiedzy i doświadczeń Cogit z wdrożeń

Odbiorcy szkolenia

  • Osoby odpowiedzialne za zarządzanie danymi w firmie,
  • Chief Data Officer,
  • członkowie zespołów kompetencyjnych Business Intelligence,
  • architekci hurtowni danych i rozwiązań Business Intelligence
  • oraz inne osoby, dla których jakość danych jest kluczowym elementem pracy.

Forma szkolenia

Szkolenie jest zaplanowane w formie warsztatów (wykłady teoretyczne połączone z ćwiczeniami praktycznymi). Czas trwania: 2 dni po 8 godzin lekcyjnych po 45 minut.

W przypadku szkoleń dedykowanych możliwe jest rozszerzenie lub skrócenie zakresu merytorycznego.

W trakcie szkolenia uczestnicy zostaną zaznajomieni z teoretycznymi podstawami każdej z sekcji szkolenia a większości tychże sekcji będą oni mogli utrwalić nabytą wiedzę w formie ćwiczeń wykonywanych na indywidualnych stanowiskach komputerowych (zapewniamy sprzęt).

Wypełnij formularz

Wypełnienie poniższego formularza jest tylko wstępną deklaracją zainteresowania szkoleniem i nie obliguje do niczego tzn. na jego podstawie ustalamy termin szkolenia, ilość uczestników itp. Jeżeli termin jest już ustalony z uczestnikami, przesyłamy oficjalny formularz rezerwacji – dopiero jego wypełnienie i odesłanie jest deklaracją uczestnictwa.

    Administratorem przesłanych danych osobowych będzie Cogit sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie, ul. Postępu 21. Twoje dane będą przetwarzane w celu realizacji zapytania związanego z realizacją szkolenia. Więcej informacji na ten temat znajduje się wPolityce Prywatności Cogit.

    Program szkolenia

    1. Ogólne informacje o znaczeniu, doborze i przetwarzaniu danych

    W pierwszej części szkolenia przedstawione zostaną założenia teorii informacji w zakresie opisywania procesów biznesowych poprzez dane; definicja danych; ich znaczenie dla realizacji bieżących i przyszłych potrzeb biznesowych.

    Zostanie także omówione pochodzenie danych ze względu na źródło (ręczne wprowadzanie, import (push vs pull), integracja z innymi systemami, transformacje wewnętrzne, inwentaryzacja biznesowa i techniczna (metadane) oraz ocena użyteczności danych vs wymagania biznesowe.

    Pierwsza sekcja zakończy się przeglądem systemów przechowywania danych: lokalne i rozproszone bazy danych, pliki tekstowe, arkusze kalkulacyjne, XML, Big Data, relacyjne, wielowymiarowe i dokumentowe bazy danych, EAV.

    2. Definiowanie jakości danych

    W trakcie tej sekcji uczestnicy zapoznają się z podstawowymi wiadomościami o procedurach opisu danych względem informacji, jakie mają przechowywać:

    • Typy danych, dziedziny, zakresy
    • Sekcja ta zakończy się ćwiczeniami w zakresie prezentowania typów danych oraz każdego z omówionych typów błędów danych.

    Sekcja ta zakończy się ćwiczeniami w zakresie prezentowania typów danych oraz każdego z omówionych typów błędów danych.

    3. Ocena jakości danych

    Niniejsza sekcja pozwoli uczestnikom na szersze spojrzenie na jakość danych jako część procesu ich zarządzania poprzez pracę z całymi zestawami danych (w porównaniu z poprzednią sekcją skupioną na pojedynczych atrybutach). Jej temat obejmie swoim zakresem:

    • Definiowanie „mierzalności” jakości danych (miary jakości, umowne zakresy poprawności)
    • Raportowanie pomiarów jakości danych
    • Analizowanie błędów i badanie przyczyn złej jakości danych

    Mając wiadomości o tworzeniu analizy jakości danych uczestnicy zbudują przykładowy raport jakości danych.

    4. Zarządzanie danymi w organizacji

    W tej krótkiej części zostaną zaprezentowane podstawy budowy procesów zarządzania danymi od strony biznesowej

    • Katalog danych, grupowanie atrybutów, encje i pochodzenie ich atrybutów, ocena atrybutów pod kątem kryteriów jakości danych (dokładność, dostępność, kompletność, rozkład, duplikacja, itp.)
    • Formalne zarządzanie danymi jako aktywami wewnątrz organizacji (dostępność, użyteczność, integralność oraz bezpieczeństwo)
    • Rola data stewarda

    Na zakończenie uczestnicy zapoznają się z przykładami arkuszy klasyfikacji danych jako narzędzi pomocnych w zarządzaniu informacją.

    5. Poprawa jakości, metadane oraz profilowanie danych

    Ze względu na niekiedy ograniczoną możliwość korekty danych w systemach źródłowych należy tę operację wykonać w trakcie przetwarzania danych. Niniejsza część szkolenia skupi się na metodach zwiększania jakości danych. Będą to m.in.:

    • Profilowanie danych
    • Ocena i walidacja
    • Strategia oczyszczania
    • Oczyszczanie i wzbogacanie
    • Monitorowanie

    Uczestnicy będą także mieli okazję sami przyjrzeć się przykładowemu narzędziu, które pozwala na dostarczanie kompleksowych informacji o danych, w tym o ich jakości.

    6. Systemy wspomagające utrzymanie jakości danych: MDM, DQM

    W tej części słuchaczom zostaną zaprezentowane dwa rodzaje aplikacji wspomagających utrzymanie jakości danych:

    • Master Data Management – zarządzanie „złotym rekordem” w organizacji
    • Data Quality Management – automatyczna korekcja danych

    7. Dyskusja nt. nabytej wiedzy i doświadczeń Cogit z wdrożeń

    Ostatnia część szkolenia obejmie pytania i praktyczne podejście do kwestii jakości danych w różnego rodzaju organizacjach (m.in. instytucjach finansowych).

    Prowadzący

    Zapewniamy praktyków, a nie teoretyków.

    Hubert Kobierzewski
    Hubert pracuje w firmie Cogit jako BI Practice Lead i pomaga klientom zebrać ich dane oraz przekonwertować je w wartościowe informacje. Od lat związany z tematyką szeroko rozumianych rozwiązań Business Intelligence – od integracji, jakości danych, hurtowni danych, po zaawansowane systemy analityczne i raportowe. Realizował projekty dla wielu firm w Polsce, Irlandii, UK, czy Szwajcarii. Poza pracą Hubert prowadzi dwie grupy społecznościowe: warszawski oddział Data Community Poland oraz Warsaw Power BI User Group. Jest także wykładowcą na Akademii Leona Koźmińskiego, kierunku Big Data i Data Science w zarządzaniu oraz Politechnice Warszawskiej, na studiach podyplomowych Wizualna analityka danych.

    Terminy

    • Najbliższy termin 24-25 października 2024
    • Data kolejnego szkolenia jest ustalana z osobami zainteresowanymi po zebraniu min. ilości uczestników.

    Miejsce

    • on-line (zajęcie zdalne)
    • W przypadku szkolenia dedykowanego lub zebrania grupy zainteresowanej inną lokalizacją – miejsce może być ustalane indywidualnie.

    Cena

    Cena szkolenia: 1600 pln + VAT.  (Cena obejmuje: uczestnictwo w zajęciach, materiały szkoleniowe.)

    Regulamin

    Regulamin szkoleń otwartych.