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Indice Corsi

INDUSTRIA 4.0

La gestione dei dati: i fondamenti

Questo corso fornisce una solida base e un vocabolario comune per la comprensione delle diverse discipline nell’intero spettro della Gestione dei Dati. Grazie a questo corso, i partecipanti potranno avere una panoramica complessiva di tutte le aree che devono essere incluse per gestire i dati come asset e risorsa aziendale.

Obiettivi

Le discipline trattate saranno tutte le aree di conoscenza del framework di DAMA International, in particolare: Data Governance, Data Quality Management, Master and Reference Data Management, Business Intelligence & Data Warehousing, Data Architecture & Data Modeling, Metadata Management, Data Security, Data Storage & Operations, Data Integration & Interoperability, Document & Content Management. Si approfondiranno inoltre i Data Management Roles and Organizations e i concetti di Data Handling Ethics. Alle conoscenze teoriche verranno affiancati esempi di metodologia e narrazione di casi d’uso che riguardano l’implementazione di soluzioni di gestione dei dati all’interno delle organizzazioni.

 

Programma

CONTENUTI
Modulo 1: Introduzione al Data Management secondo il DMBoK Framework di DAMA International; Data Governance, Data Ethics and Data Managements Roles and Responsibilities
• I Dati sono o non sono il «new Oil»?
• Introduzione al DAMA DMBOK2 Framework (DAMA Wheel, Environmental Factors Hexagon e Context Diagram)
• Cos’è la Data Governance e perché è così importante
• Tipici ruoli e responsabilità del Data Management
• Costruire una «Data Management Organization"
• Cosa significa Data Handling Ethics? Principi e rischi

Modulo 2: Data Architecture and Modeling; Data Storage and Operations
• Data Architecture. Qual è il suo ruolo nell’azienda?
• Cos'è un modello di dati e perché è importante
• Diversi schemi di modelli di dati per diversi obiettivi di business
• Definizioni e principi di Data Storage and Operations
• Tipi di ambienti di database

Modulo 3: Content and Document Management, Data Security
• Gestione di dati, documenti e contenuti non strutturati
• Obiettivi di Business per la Data Security
• Data at Rest e Network Security
• Data Security Risks
• Data Integration, come i dati vengono consolidati all'interno delle applicazioni

Modulo 4: Data Integration and Interoperability, Data Warehouse and Business Intelligence, Big Data and Data Science
• Data Integration, come i dati vengono consolidati all'interno delle applicazioni
• Cos'è il Data Warehouse, diversi approcci e tecniche che rispondono a diverse esigenze di business
• Sviluppare la Business Intelligence per consentire decisioni data-driven
• Cos'è la Data Science e perché ne abbiamo bisogno
• Architettura dei Big Data e differenza con il Data Warehousing

Modulo 5: Data Quality
• Cos'è la Data Quality e perché è importante per il business
• I rischi di Data Quality e come affrontarli
• Sviluppo delle metriche e degli indicatori di Data Quality
• Monitoraggio e controllo della Data Quality

Modulo 6: Metadata Management, Master and Reference Data Management
• Cosa sono i Metadata, i Reference Data, i Master Data
• Il ruolo chiave di un Metadata Repository, le opportunità e l’uso di business
• Architettura dei Metadata
• Categorie di Reference Data e Master Data
• System of Records, Trusted Source e Golden Records

 

Formatori
• Michele Valentini: Responsabile di tutte le attività di formazione relative alla gestione dei dati. Dopo aver conseguito il Dottorato in Matematica e aver insegnato per diversi anni, è passato al settore della consulenza dove ha affrontato diversi progetti relativi al Data Management. È certificato CDMC trainer, CDMP e Lean SixSigma Green Belt.
• Federico Baraldi: Da oltre vent’anni nel mondo della consulenza, Federico si occupa di Data Management in progetti di innovazione tecnologica da quasi 10 anni. Si occupa principalmente di questioni relative alla qualità e alla modellazione dei dati. Laureato in ingegneria, è certificato CDMC Trainer, CDMP, PRINCE2 e SixSigma Green Belt.
• Filippo Candela: PhD in Psicologia e certificato PMP e CDMP, Filippo ha maturato oltre 10 anni di esperienza in Data Management e Analysis collaborando con aziende, università ed enti non profit per supportare l’innovazione organizzativa attraverso la valorizzazione dei dati.

 

Destinatari

Il corso è rivolto e aperto sia alle professionalità di ambito business, sia IT aziendali, nonché ai livelli di responsabilità perché l’obiettivo principale del corso è di fornire una conoscenza comune e condivisa per affrontare le sfide della gestione del dato in maniera adeguata a livello aziendale.

 

Durata

18 ore

 

Quota di adesione:

850,00 € + IVA a persona per le aziende associate

950,00 € + IVA a persona per le aziende non associate

 

Date e Sedi di svolgimento

14/07/2022 09.00-13.00 - ONLINE

14/07/2022 14.00-18.00 - ONLINE

21/07/2022 09.00-13.00 - ONLINE

21/07/2022 14.00-18.00 - ONLINE

22/07/2022 09.00-13.00 - ONLINE

22/07/2022 14.00-18.00 - ONLINE