4×1 数据管理/治理/安全/道德大师班
您将了解数据素养、数据质量操作、数据治理策略和数据安全/隐私控制。
讲师：Vasco Patrício
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你将学到什么
- 您将了解常见的数据学科（数据管理、数据治理、数据管理、数据科学）及其差异和细微差别。
- 您将了解最常见的数据质量 (DQ) 操作类型，包括分析、解析、清理、标准化、记录合并等
- 您将了解组织中的数据复杂程度，以及从项目到计划再到集中流程的常见 DM/DG 进展。
- 您将了解 4 种主要数据类型（主数据、参考数据、事务数据和元数据），以及每种数据的含义以及它们如何交叉。
要求
- 您不需要先验知识（数据管理/数据治理的知识自然会有所帮助，但不是必需的）
描述
管理您的知识，管理您的数据
组织中有许多与数据相关的活动。
数据管理 (DM)、数据治理 (DG)、数据管理、数据科学等等。
所有这些对于组织来说都是至关重要的活动，特别是那些试图保护数据免受网络攻击、遵守法规或只是试图提高分析和报告质量的组织。
通常，您可以找到有关其中一项活动的信息，但不是全部。
最重要的是，许多课程使用不同的定义，因此您可能会感到困惑。
简而言之，大多数数据课程都不符合最低要求。
这不仅会对你的职业生涯产生影响，也会对你个人产生影响。
当您没有足够的信息（或没有适当的格式）时会发生什么？
- 您会对无数的数据活动、使用的工具、每个人的角色和职责以及它们如何交叉感到困惑；
- 您将无法正确识别什么属于数据管理或什么属于数据治理，以及什么根本不应该做；
- 你会因为不知道某项操作为何有效或无效而感到沮丧和恼怒；
- 您将无法确定特定数据工具的用途，以及当前工具何时不适合该工作；
- 您不知道如何优化组织中的 DM 和 DG 运营，导致人们不认真对待数据，或犯明显的错误；
- 您将无法知道哪些安全控制适用于哪些特定数据类，或者如何保护数据主体；
因此，如果您想了解有关数据管理、数据治理、数据安全等的所有信息，我建议的解决方案是什么？
当然是这个新课程大师班！
高质量数据的高质量课程
与您在那里找到的其他数据管理或数据治理课程不同，本课程是全面且更新的。
换句话说，我不仅确保您会找到比您可能找到的其他课程更多的主题（并且更深入），而且我还确保保持信息与您的数据质量问题类型相关。今天会发现。
数据操作本质上可能看起来很复杂，但它们依赖于简单的原理。
在本课程中，您将了解如何通过分析和修复等活动来管理数据，以及如何通过流程和策略来管理数据。
不仅如此，我们还将深入研究每个学科所需的活动、利益相关者、项目和资源。
在这个超过 15 小时的大师班中，您将找到以下模块：
- 您将了解基本的数据素养和注意事项（关键原则是什么、不同的数据学科是什么、每个学科的常用流程、信息生命周期以及组织中的复杂程度）；
- 您将具体了解数据和数据质量（包括存在的数据类型、数据质量问题的类型及其财务影响、数据管理活动流程以及使用的数据维度和工具） ;
- 您将了解数据治理（包括如何定义原则和策略，数据分类、数据沿袭跟踪等具体活动是什么，以及如何在组织中从头开始实施数据治理）；
- 您将了解数据安全、隐私和道德 （包括使用哪些安全和隐私控制来保护物理和逻辑格式的数据，如何确保数据主体受到算法和跨地域的公平对待，如何实施和衡量数据道德等等）；
在本课程结束时，您将深入了解组织中如何管理数据以及如何治理数据，包括必要的工具、人员和活动。
本次大师班最好的？在里面你会发现所有这 4 个模块– 以及无数的奖金。
简而言之，即使您只符合三种配置文件中的一种（仅数据管理、仅数据治理、仅数据安全/道德或仅“一般”数据质量知识），您仍然会有一门专门针对它的课程！
当然，如果您对其中多个主题感兴趣……这就是适合您的终极包。
完美的课程…适合谁？
本课程针对不同类型的人。
当然，如果您是当前或未来的数据专业人员，以及您组织中参与数据项目的任何其他专业人员或高管，您会发现本课程很有用。
但即使您是任何其他类型的专业人士，旨在更多地了解数据如何工作，您也会发现该课程很有用。
更具体地说，如果满足以下条件，您就是本课程的理想学生：
- 您想要更多地了解数据管理本身（如何分析数据集，如何解析/清理/标准化它们，如何链接和合并记录，或者如何增强数据）；
- 您是对数据治理感兴趣的人（如何定义数据规则和控制、如何制定策略、如何定义所需的元数据、如何为不同数据源填充所述元数据以及许多其他活动）；
- 您是对数据安全和隐私或数据伦理感兴趣的人（即，如何确保数据主体在数据安全方面受到保护，而且在流程和算法上实际上受到公平对待）；
- 您想要更多地了解一般数据质量（常见的问题类型是什么、它们如何对组织产生财务影响、改进 DQ 的常见活动是什么，等等）；
让我告诉你……一切
有些人 – 包括我 – 喜欢知道他们在包裹中得到了什么。
我的意思是，包装中的所有东西。
所以，这里列出了本次大师班涵盖的所有内容：
- 数据素养和基础知识
- 您将了解任何成功数据计划的4 个关键原则– 将数据视为资产、将其货币化、将 DG 视为业务而不是 IT，以及衡量组织的复杂程度；
- 您将了解关键数据学科 ，即什么是数据管理 (DM)、什么是数据治理 (DG)、什么是数据管理以及数据科学等其他活动，以及数据质量 (DQ) 等术语)，以及与每项具体相关的具体角色和操作；
- 您将了解DM 和 DG 中的主要活动。就 DM 而言，包括分析数据、修复数据和设置未来数据有效性要求等活动；就 DG 而言，包括发现业务规则、制定数据策略和期望以及衡量 DQ 的控制措施等；
- 您将了解信息生命周期的不同阶段。数据的创建、访问、更改、删除和可能的其他中间步骤，以及每个阶段的通常关注点和控制；
- 您将了解从项目到流程的通常进展- DM 和 DG 通常如何作为具有本地范围的特定项目开始，并通常在组织内发展，最终形成可复制的集中式流程来管理和治理数据；
- 您将了解组织在管理数据方面可能达到的复杂程度。采取被动反应，没有分配工具或人员，而不是拥有集中和标准化的数据操作角色、工具和流程，并评估您的组织；
- 数据和数据质量管理：
- 您将了解4 种主要数据类型。主数据、参考数据、事务数据和元数据，以及每项数据的细微差别以及它们如何交叉；
- 您将了解DQ 问题的类型及其财务影响，通常通过以下三种主要方式之一：直接成本、运营效率低下和/或合规或监管制裁；
- 您将了解通常的DQ 改进流程，从分析开始，通常接下来是分类、数据修复，以及可能的自动化控制设置以防止将来出现错误；
- 您将了解DQ 操作的三种主要类型。现场修复数据，分析数据问题的根本原因，和/或通过自动化控制制定规则来衡量/防止未来的数据问题；
- 您将了解分析 DQ 问题时使用的不同数据维度。完整性、准确性、及时性、沿袭性和其他相关性；
- 您将更多地了解大数据和/或人工智能在数据管理中的影响，特别是在补救可能性和数据管道方面的后果；
- 您将更多地了解用于 DQ 管理的工具，包括分析、解析和标准化、链接和合并以及数据增强工具；
- 您将了解数据分析工具及其具体用途，包括验证数据集中的值、检测异常值、验证数据格式和规则和/或发现隐式业务规则；
- 您将了解有关解析和标准化工具的更多信息，这些工具通常采用不同格式的数据，将它们解析为统一格式，然后以该格式标准化数据，包括可能删除/编辑错误值（“清理”）；
- 您将了解链接和合并工具，用于防止重复，通常使用比较算法在记录之间建立匹配，如果相同，则可以合并；
- 您将了解数据增强和注释工具，当这些数据无法编辑或不需要编辑时，它们允许您向当前数据添加更多数据；
- 您将了解有关为 DM/DG 构建业务案例的更多信息，包括常规操作和步骤、提到的常规成本和节省以及如何呈现；
- 数据治理：
- 您将了解DG 启用的常见功能和能力，从隐私和安全控制到沿袭跟踪、元数据管理、数据分类、监控等；
- 您将了解DG 中的常见角色和职责，从数据所有者到数据管理员、责任执行官、数据委员会、CDO（首席数据官）和 CIO（首席信息官）之间的区别等；
- 您将了解数据分类，包括使用的 3 个主要系统（按优先级和关键性、按敏感性和隐私要求以及按处理阶段），以及每个系统的后果；
- 您将了解什么是数据管理，以及它如何连接数据治理和现实，包括与元数据、主数据、参考数据、跟踪 DQ 问题和其他活动相关的多项任务，以及业务、技术和数据管理之间的差异。运营数据管理员；
- 您将了解数据治理生活中的一天，包括每个角色执行的任务、它们如何协调以及如何做出决策；
- 您将了解如何评估您的组织以准备实施 DG，包括数据管理成熟度评估和变革能力评估，以及如何定义 DG 计划的范围、选择流程、人员和工具；
- 您将了解如何参与并获得不同利益相关者的支持、如何处理阻力、如何确定可用项目的优先级以及如何确保对 DG 的承诺；
- 您将了解如何构建和定义初始 DG 计划，包括使用的工具、数据生命周期阶段、涉及的角色和职责，以及如何将所有这些整合到一个操作模型中；
- 您将了解如何最初部署 DG，以及路线图、里程碑、运营模型和要跟踪的指标；
- 您将了解与 DG 互补的可能举措，包括以数据为中心的项目，例如 MDM（主数据管理）或 EIM（企业信息管理）、分析和 AI 项目以及大型 ERP 实施，以及如何让 DG “搭载”这些；
- 您将了解如何维护 DG 计划，包括维护培训和沟通等关键流程，同时通过变更管理和控制强制实施行为改变；
- 您将了解如何扩展 DG 计划，包括处理新项目中新利益相关者的阻力，以及随着 DG 在组织内的发展而定义 DG 联盟；
- 您将了解文化如何影响 DG，包括数据素养、承诺等方面如何定义对 DG 负责的资源和人员；
- 数据安全、隐私和道德
- 您将了解加密保护（如何通过加密保护数据）以及要考虑的措施；
- 您将了解数据保留和处置– 即如何最大限度地减少可能泄漏的数据的保留时间，以及如何安全地处置它们；
- 您将了解锁定的房间、锁定的设备和/或锁定的端口，在试图窃取数据的攻击者面前设置物理屏障；
- 您将了解物理介质保护，即如何在静止、运输和销毁过程中保护 HDD、USB 驱动器或纸张等介质；
- 您将了解如何进行服务提供商评估和监控，以防止第三方在您的组织中引入漏洞；
- 您将了解地理法规如何影响数据隐私，即不同的国家在数据主体隐私方面可能有不同的要求；
- 您将了解数据治理结构，以及它们如何确保以集中、标准化的方式遵守数据道德规范；
- 您将了解如何通过数据分类定义安全控制，这使我们能够通过更严格的控制来保护更敏感的数据，反之亦然；
- 您将了解媒体降级和/或编辑，即从媒体中删除敏感信息，以便更自由地共享；
- 您将了解数据去识别化和匿名化，包括删除数据的个人元素，以便能够在不暴露 PII（个人身份信息）的情况下使用它们；
- 您将了解数据道德的“合规方法”，包括将道德视为组织必须确保的合规类型，以及如何执行道德；
- 您将了解如何在组织中实际实施道德规范，包括原则、治理结构和反馈循环，从而实现透明度和迭代；
- 您将了解道德数据维度，它们就像 DM 中的“普通”维度，但专门用于衡量道德，例如透明度、公平性、实用性等；
- 您将了解数据处理目的和权限，其中包括定义可以使用（或不使用）数据的特定目的；
我对你的邀请
请记住，您始终享有 30 天退款保证，因此您没有任何风险。
另外，我建议您使用免费预览视频来确保该课程确实适合。我不想让你浪费钱。
如果您认为本课程适合并且可以将您的数据质量知识提升到一个新的水平…那么很高兴您成为一名学生。
在另一边见！
本课程适合谁：
- 您是当前（或未来）的数据管理或数据治理专业人员
- 您（自愿或不自愿）参与了数据相关项目，并且需要了解它
- 您参与与管理或治理组织中的数据相关的决策
- 您是对数据管理、数据治理或任何其他与数据相关的活动感到好奇的人
