PRDG «Практическое руководство данными (Data Governance)»
Как спроектировать и реализовать эффективную и сбалансированную систему руководства данными, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег.
Спикеры: Сергей Самсонов, Никита Ни
Чему вы научитесь
- Эффективно применять фреймворки руководства данными
- Разрабатывать стратегии, политики, дорожные карты и операционные планы управления данными
- Настраивать интеграцию инструментов руководства данными и управления качеством данных с источниками данных
- Создавать бизнес-глоссарии и использовать их для решения практических задач
- Проводить анализ происхождения данных (Data Lineage)
- Применять инструменты контроля качества данных и управления дата-контрактами
- Использовать тесты метаданных для решения практических задач
- Использовать инструменты управления инцидентами качества данных
- Эффективно применять инструменты и техники руководства данными
- Использовать принципы, метрики и модели эффективного руководства данными
Программа курса
5 дней · 13 модулей · 6 практических заданий
1-й день · Руководство данными и оценка зрелости3 модуля
1. Руководство данными
- Датацентричная организация: основные характеристики
- Стратегия организации и руководство данными
- Драйверы внедрения руководства данными
- Руководство данными и руководство ИТ
- Цели и принципы руководства данными
- Сравнительный анализ фреймворков: DAMA-DMBOK2, COBIT, DGI, SAS Data Governance Framework, BCG Data Governance Framework, PwC Enterprise Data Governance Framework, Eckerson Data Governance Framework
- Компоненты руководства данными
2. Оценка зрелости управления данными
- Цели и принципы оценки зрелости управления данными
- Работы по оценке зрелости
- Инструменты и методы оценки зрелости
- Рекомендации по внедрению оценки зрелости
- Руководство управлением зрелостью
3. Практическое задание
- Оценка уровня зрелости организации
2-й день · Активности руководства данными2 модуля
4. Активности (Activities)
- Определение задач и функций руководства данными в организации
- Разработка стратегии руководства данными
- Проведение оценки готовности
- Выявление возможностей / угроз и согласование с бизнесом
- Создание точек взаимодействия внутри организации
- Определение стратегии руководства данными
- Определение операционных фреймворков руководства данными
- Выработка целей, принципов и политик
- Поддержка проектов в области управления данными
- Внедрение практики управления организационными изменениями
- Внедрение практики управления проблемными вопросами
- Оценка требований по нормативно-правовому соответствию
- Внедрение руководства данными
- Поддержка стандартов и процедур
- Разработка бизнес-глоссария
- Координация взаимодействия с архитектурными группами
- Оказание содействия в финансовой оценке данных
- Внедрение распоряжения данными
5. Практическое задание
- Разработка дорожной карты повышения зрелости руководства данными в организации
3-й день · Инструменты и техники2 модуля
6. Инструменты и техники (Tools and Techniques)
- Онлайн-присутствие / веб-сайты
- Бизнес-глоссарий
- Инструменты для управления потоками данных
- Инструменты для управления документами
- Оценочная ведомость руководства данными
7. Практическое задание
- Инструменты и техники руководства данными
4-й день · Управление метаданными2 модуля
8. Управление метаданными
- Цели и принципы управления метаданными
- Работы по управлению метаданными
- Инструменты управления репозиторием метаданных
- Отслеживание происхождения данных и анализ влияния
- Рекомендации по внедрению управления метаданными
- Руководство метаданными
9. Практическое задание
- Управление метаданными
5-й день · Качество данных и внедрение4 модуля
10. Качество данных
- Цели и принципы управления качеством данных
- Работы по управлению качеством данных
- Инструменты управления качеством данных
- Инструменты профилирования данных
- Инструменты формирования запросов к данным
- Инструменты моделирования данных и средства ETL
- Шаблоны правил качества данных
- Репозитории метаданных
- Методы управления качеством данных
- Превентивные меры
- Корректирующие меры
- Программные модули проверки и аудита качества
- Эффективные метрики качества данных
- Статистическое управление процессами
- Выявление и анализ корневых причин
- Рекомендации по внедрению управления качеством данных
- Руководство качеством данных
11. Рекомендации по внедрению руководства данными (Implementation Guidelines)
- Организация и культура
- Согласование действий и коммуникации
12. Метрики руководства данными
13. Практическое задание
- Создание дата-контрактов. Контроль качества данных. Разбор практических кейсов
Требования
- Владение SQL на базовом уровне
- Доступ к сети Интернет во время обучения (обеспечивает заказчик)
Для кого этот курс
- Руководители высшего и среднего звена, руководители функции данных
- Владельцы и распорядители данных, владельцы платформ данных
- Корпоративные, системные и бизнес-архитекторы, архитекторы решений и данных, ИТ-архитекторы
- Дата-инженеры, SQL-программисты, разработчики фронтальных систем и микросервисов
- Участники E2E-команд, владельцы продуктов, менеджеры проектов и QA-инженеры
Описание
Руководство данными (Data Governance) — это деятельность по осуществлению руководящих и контрольных полномочий (планирование, мониторинг и обеспечение выполнения) в отношении управления информационными активами. В организациях, где действует программа руководства данными, реализация этих полномочий носит более осознанный и целенаправленный характер. Именно грамотно выстроенная и скоординированная программа выступает определяющим фактором повышения ценности и монетизации дата-активов компании.
О курсе
Руководство данными — центральная и координирующая функция управления данными. Его цель — обеспечить надлежащее управление данными в соответствии с политиками и лучшими практиками. Именно эта функция определяет, как принимаются решения по управлению данными и как должны работать люди и процессы.
В рамках курса вы выполните проект: разработаете стратегию, политику, дорожную карту и операционный план управления данными, а также научитесь решать практические задачи с помощью инструментов руководства и контроля качества данных на примере DataHub.
Также у вас будет возможность разобрать интересующие вопросы и обсудить применение полученных знаний и инструментов в ваших рабочих задачах.
Что вы получите
По окончании курса вы получите сертификат установленного образца, который может засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.
Кто проводит курс
Сергей Самсонов
Основатель казахоязычного сообщества BIG DATA KZ
Опыт работы в сфере больших данных — более 10 лет. Лидировал проекты по внедрению и поддержке Data Lake в Альфа-Банке, Росбанке, ВТБ, международных стартапах и государственных информационных системах РФ, включая ГАСУ «Национальные проекты». Контрибьютор open-source проектов по Big Data.
Scrum-мастер с опытом более 5 лет, сертификаты Agile Fundamentals (ICP) и Agile Team Facilitation (ICP-ATF).
Никита Ни
Эксперт в области управления данными
Опыт в управлении данными — более 5 лет, преподавательский опыт — более 2 лет. Лидировал внедрение процессов управления данными с использованием инструментов Data Governance (OpenMetadata и др.) в ТОО «Мобайл Телеком-Сервис» (стримы CVM, CEM, Core Product, CC, b2b, Digital), АО «Home Credit Bank», IDF Eurasia, Finstar.
Руководил разработкой и внедрением end-to-end проектов, автоматизацией аналитики и A/B-тестирования в казахстанских и международных компаниях. В августе 2025 года проводил демо возможностей OpenMetadata и DataHub для АО НК «КазМунайГаз».