PRDG «Практическое руководство данными (Data Governance)»

На курсе вы узнаете, как спроектировать и реализовать такую эффективную и сбалансированную систему руководства данными, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег

350.000 тенге

По всем вопросам свяжитесь с нашим менеджером в рабочее время

Практический курс по руководству данными и обеспечению качества данных предназначен для руководителей высшего и среднего звена, руководителей функции данных, владельцев и распорядителей данных, владельцев платформ данных, ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.

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 по управлению данными.
Проводить анализ происхождения данных (Data Lineage).
Эффективно применять на практике 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.

Что вы получите

Окончив курс «Data Governance & Data Quality – Управление данными и обеспечение качества данных» в нашем учебном центре, вы получите сертификат установленного образца, который может засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.

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 полномочий по руководству и контролю носит более осознанный и целенаправленный характер. Именно грамотно выстроенная и скоординированная программа выступает определяющим фактором повышения ценности и монетизации дата-активов компании.

Как спроектировать и реализовать эффективную и сбалансированную систему руководства данными и обеспечения качества данных, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на курсе «Data Governance & Data Quality – Управление данными и обеспечение качества данных».

О продукте

Руководство данными выступает в качестве центральной и координирующей функции управления данными. Целью руководства данными является обеспечение надлежащего управления данными в соответствии с политиками и лучшими практиками. Именно функция руководства данными определяет, каким образом принимаются решения по управлению данными и как должны функционировать люди и процессы при работе с данными.

В результате прохождения курса «Data Governance & Data Quality – Управление данными и обеспечение качества данных» вы получите практические навыки руководства данными.

В рамках курса вы будете выполнять проект, в результате которого разработаете стратегию, политику, дорожную карту и операционный план управления данными, а также научитесь решать практические задачи с использованием инструментов руководства и контроля качества данных на примере DataHub.

Также в рамках курса у вас будет возможность разобрать интересующие вас вопросы и обсудить перспективы применения полученных знаний и рассмотренных инструментов в контексте решения ваших рабочих задач.

1-й день

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 руководства данными:
- 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

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

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

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

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 (Implementation Guidelines)

13. Практическое задание

Создание дата-контрактов. Контроль качества данных. Разбор практических кейсов.

Технические требования

В процессе обучения Заказчик должен обеспечить доступ слушателей курса к сети Интернет.

Уровень подготовки

Владение SQL на базовом уровне.

Кто проводит курс

Самсонов Сергей

Основатель казахоязычного коммьюнити по большим данным BIG DATA KZ. Scrum-мастер с более чем 5-летним опытом, обладатель сертификатов Agile Fundamentals (ICP) и Agile Team Facilitation (ICP-ATF).

Опыт работы в сфере больших данных более 10 лет. Лидировал успешные проекты по внедрению и поддержке Data Lake в таких компаниях как Альфа-Банк, Росбанк, ВТБ Россия, международных стартапах, а также, государственных информационных системах РФ, включая ГАСУ «Национальные проекты». Контрибьютор open-source проектов по Big Data, включая Kubernetes Operator for Apache

Ни Никита

Эксперт в области управления данными (опыт работы — более 5 лет). Опыт преподавательской работы — более 2 лет.

Лидировал внедрение процессов управления данными (с использованием инструментов Data Governance (OpenMetadata, etc.) 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, связанных с развитием основных продуктов, а также автоматизацией процессов аналитики и AB тестирования в ведущих казахстанских и международных компаниях. В августе 2025 года проводил Демо функциональных возможностей OpenMetadata и DataHub для АО НК «КазМунайГаз».

Рады ответить на Ваши вопросы по обучению, регистрации на курсы и т.д.

Оставьте контактные данные и мы свяжемся с Вами в ближайшее время.

✓

Спасибо! Ваша заявка принята.

Мы ответим на ваш вопрос в ближайшее время.