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Data Governance


Descrizione

La proliferazione di applicazioni tematiche in azienda (anche su piattaforme e tecnologie differenti) ha comportato la diffusione disordinata di database più o meno interconnessi fra loro. In questo ambito in caotico sviluppo, è facile trovare la convivenza di versioni differenti e contraddittorie dello stesso dato che genera problemi di attendibilità informativa. C’è esigenza crescente di fare ordine nel caos dei dati anche alla luce di:

  • Nuovi paradigmi (SOA, Data Warehouse, Big Data)
  • Nuove esigenze di auditing e di certificazione dei dati (PCI, Privacy, 263 Banca d’Italia)

Il fenomeno della proliferazione delle basi di dati spesso non può essere arginato ma deve essere governato in tutti i suoi aspetti: non solo qualità in senso esteso (normativa ISO 25012), ma anche Business Glossary (ISO 11179) e Lineage fra le trasformazioni semantiche dei metadati, fino a sviluppare la diffusione e comunicazione fra tutti gli stakeholder. In questo scenario, infine, sta pre ndendo spazio una nuova funzione aziendale, il CDO (Chief Data Officer): il corso ne delineerà il ruolo e come si posiziona all’interno dell’organizzazione aziendale.
La Data Governance è un processo incrementale (verrà fatto un confronto fra i tre principali framework: CMMI, DAMA e DGI) in cui bisogna partire dalle basi di dati più importanti, ovvero quelle che caratterizzano il business di un’azienda; tali dati, chiamati Master Data, sono quelli degni di maggiore attenzione nel processo virtuoso che coinvolga nel tempo tutti i dati aziendali. Ed infine, un particolar cenno al valore del dato e quindi all’analisi del rischio conseguente.

Destinatari

  • Data administrator
  • Data base administrator
  • Capi progetto
  • Analisti
  • Progettisti

Prerequisiti
Conoscenza delle problematiche legate alla gestione dei dati

Contenuti

  • Introduzione: Che cosa è la Data Governance - Gli ambiti della Data Governance ed i suoi Stakeholder - Il CDO - Data Maturity Model (DMM) vs. DAMA e vs. DGI (Data Governance Institute);
  • Qualità dei dati: Il valore dei dati - La normativa ISO sulla qualità dei dati - Analisi del rischio - Problemi derivanti dalla non qualità: problemi legali, economici e d’immagine - Qualità della documentazione;
  • 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
  • Integrazione dei dati: Basi di dati integrate e basi di dati replicate, reverse engineering e integrazione, problemi formali e semantici - Diffusione della documentazione delle modifiche ai gruppi di progetto - Master Data, modelli “canonici” per la SOA - Progetti di Data Warehouse
  • Il progetto di Data Governance: Approccio incrementale al progetto - Passi del progetto e ruoli coinvolti - Auditing e reporting, schedulato e a self service - Architetture e tecnologie - Un approccio di minima e sostenibile.
  • Esempi con l’utilizzo di CA ERwin e Web Portal

Durata

3 giorni

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