- Comprendere come applicare le diverse discipline di Gestione delle Informazioni alle diverse categorie di problemi
- Capire il quadro di Gestione delle Informazioni e come allinearlo con altri quadri architetturali
- Apprendere concetti come: ciclo di vita della gestione; normalizzazione; modellazione dimensionale; virtualizzazione dei dati e la loro importanza; ruoli critici della Gestione dei Dati Principali e della Governance dei Dati e come applicarli in modo efficace; diverse architetture MDM
- Superare l'esame CDMP Data Management Fundamentals DAMA

Business e IT professionals ad ogni livello, come ad esempio Dirigenti o Manager di progetto o di unit; data and enterprise architects; Data Consultants; Data modelers; BI and data warehouse developers; data and business analysts; DBAs; Staff tecnico chiamato ad operare e manipolare dati e in generale chiunque debba approfondire e(o implementare sistemi o metodi di Data Management ad ampio spettro nella propria Organizzazione.

I docenti sono tutti professionisti con pluriennale esperienza in attività sia di advisory strategica che di implementazione di sistemi di Data Governance e Data Management estesi in organizzazioni complesse, nonchè formatori senior e dotati delle principali certificazioni di settore sul tema Data Governance e Data Management

Il corso affronta TUTTE le discipline del Ciclo di vita di gestione del Dato, prendendo come riferimento l'ultima versione dello standard internazionale DAMA (DMBOK) ed è rivolto a individui interessati a sviluppare una professionalità concreta nel campo della Gestione dei Dati.
Il corso alterna momenti di teoria a momenti di pratica e confronto in aula, affrontando esercitazioni e applicazioni pratiche arricchite da case studies ed esempi, e termina con una simulazione d'esame finale corretta insieme al docente, utile a consolidare le conoscenze acquisite.

PRINCIPALI CONTENUTI:
- Data Governance
- Data Management
- Data Quality Management
- Master and Reference Data Mgmt
- Data Warehousing & Business Intelligence
- Big Data & Data Science
- Data Modeling and Design
- Metadata Management
- Reference & Master Data
- Data Integration & Interoperability
- Data Architecture & Data Lifecycle Management
- Data Storage and Operations Management
- Records, Document & Content Management
- Data Risk Management, Security, Privacy & Regulatory compliance
- Data Handling Ethics
- Data Management Maturity Asessment (DMMA)
- Data Management Tools & Repository

ARTICOLAZIONE DI DETTAGLIO:

MODULO 1 - Introduzione alla disciplina del Data Management e al framework DAMA DMBoK2
- I dati e il loro valore per l’azienda e per la comunità
- Lessico del Data Management e principali definizioni
- Introduzione al DAMA DMBoK2 framework
- Panorama normativo e cenni ad altri framework di gestione e governo dei dati
- Strumenti e approcci per il miglioramento continuo del Data Management: il Data Management Maturity Assessment (DMMA)

MODULO 2 - Data Governance, ruoli e responsabilità nella gestione dei dati
- Cosa si intende per Data Governance e perché è importante
- Progettare e implementare la Data Governance
- Ruoli e responsabilità tipici nella gestione dei dati
- Costruire una “Data Management Organization”

MODULO 3 – Dati, Metadati, Master e Reference Data
- Comprendere e delineare il percorso che va dai dati alla conoscenza
- Dati vs Informazioni e Dati vs Metadati
- Le diverse tipologie di metadati e la loro gestione
- Il Data Lineage
- Master e Reference Data

MODULO 4 - Data Quality
- Cosa si intende per “qualità” dei dati
- Dimensioni, misure e metriche
- Gestire la qualità dei dati
- Principali teorie, framework e standard

MODULO 5 – Sicurezza, protezione ed etica dei dati
- La sicurezza dei dati in una prospettiva multidimensionale
- Razionali e principi per il trattamento etico dei dati
- Data Security vs Information Security vs Data Protection
- Rischi, minacce e vulnerabilità nella gestione dei dati
- Principali tecniche e metodi per la sicurezza dei dati

MODULO 6 - Architetture e Modelli Dati
- Il ruolo della Data Architecture in un’Organizzazione e sua collocazione nell’Enterprise Architecture
- L’Enterprise Data Model e il Data Flow Design
- L’importanza del Modello Dati
- Componenti, schemi e livelli di dettaglio dei Modelli Dati
- Progettare, implementare e valutare un Modello Dati

MODULO 7 - Data Storage e Operations, integrazione e interoperabilità dei dati
- Definizioni, principi ed elementi alla base
- Tipologie di database e processi per la loro gestione
- Processi, tecniche e metodi di integrazione dei dati
- Processi, tecniche e metodi di interoperabilità dei dati

MODULO 8 - Analisi dei dati: Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data e Data Science
- Panoramica sulle caratteristiche del Data Warehouse
- Data Warehouse vs Data Lake
- La Business Intelligence per decisioni data-driven
- Definizioni di Big Data e Data Science
- Architetture per i Big Data
- Processi e tecniche per lo “sfruttamento” di Big Data attraverso la Data Science

MODULO 9 - Gestione dei dati non strutturati: documenti e contenuti
- Gestione di dati, documenti, record e contenuti non strutturati/ semi-strutturati
- Vocabolari controllati: dai vocabolari alle ontologie

MODULO 10 - Recap e simulazione finale d'esame con docente

Il corso include slide e risorse utili ad acquisire le competenze ed applicarle nella pratica
Per coloro che sono interessati anche a preparare a sostenere l'esame, è necessario l'acquisto dei materiali si studio aggiuntivi, che includono l'ultima edizione del DMBOK di DAMA, simulatori d'esame e risorse di studio integrative realizzate allo scopo

Nessuna conoscenza preliminare obbligatoria

L'esame si svolge online da proprio PC, presidiato da un controllore remoto: è Open-book e prevede 100 domande a risposta multipla in lingua inglese da completare in 90 minuti (110 in caso di non madreingua). Una volta acquistato il voucher d'esame si può scegliere una data ed un orario per svolgere l'esame a propria completa discrezione. L'esame, per chi è interessato, va acquistato a parte e include anche la membership DAMA