QUALIDADE DE DADOS

Conheça os diferenciais do nosso curso e implemente a Qualidade de Dados em sua organização. Faça o curso com quem realmente entende do assunto!

O curso foi estruturado para preparar os profissionais das áreas de TI e Negócios para compreender, analisar e implantar a função Qualidade de Dados nas organizações. 

 

Por meio da exposição teórica, apresentação de cases e exercícios práticos, o curso contempla - conceitos, fundamentos e as práticas necessárias para atuar com esta função de dados.

O último dia do curso é dedicado a implantação de um Programa de Qualidade de Dados. Tudo isso alinhado com as melhores práticas adotadas pelo mercado e vivência prática do instrutor.

Este curso é oferecido na modalidade In-company. Entre em contato conosco para obter maiores informações.

Principais Informações:
Formato
 In-Company
Tamanho
Até 20 alunos
Carga 
Horária
24 horas
Investimento
Consulte-nos
Desconto
15% para Clientes BLR DATA
Material
Apostila Encadernada
Local
A definir
Data
A definir
(In-Company)
Estrutura e Cronograma:
Primeiro dia
Fundamentos
08 horas
Segundo dia
Práticas
08 horas
Terceiro dia
Implantação
08 horas
Processo de Inscrição:
Pessoa Jurídica
Solicitar via e-mail corporativo a FIcha de Inscrição para o endereço: contato@blrdata.com.br 
Pessoa Física
Inscrição realizada pela plataforma Sympla. Confirmação, após o processamento do pagamento realizado por boleto ou cartão de credito (O Sympla aceita parcelamento).
Conteúdo Programático:
Fundamentos - 1º dia

1. Conceitos Básicos

  • Conceitos fundamentais – O que é qualidade de dados;

  • Qualidade de Dados nas empresas brasileiras;

  • Os três pilares da Qualidade de Dados: Qualidade da Modelagem de Dados, Qualidade do conteúdo dos Dados e Qualidade dos processos de Gestão de Dados;

2. Dimensões da Qualidade de Dados

  • Visão DMBOK;

  • Visão MIT;

  • Outras visões;

  • Estabelecendo as dimensões de Qualidade de Dados;

3. Qualidade da Modelagem de Dados

  • Fases envolvidas na qualidade da modelagem de dados:

  • Definição dos requisitos de qualidade dos modelos;

  • Acompanhamento da modelagem de dados;

  • Avaliação dos modelos de dados;

  • Registro das avaliações;

  • Avaliação dos indicadores e ações corretivas;

  • Aspectos de qualidade desejados em um modelo de dados – Como definir os requisitos;

  • Formas de avaliação de modelos de dados;

  • Criação e utilização de checklists (listas de verificação);

  • Parecer das avaliações (laudo)

4. Avaliações Práticas

  • Exercício de fixação

Práticas - 2º dia

5. Qualidade do Conteúdo dos Dados

  • Dados de baixa qualidade (dados "sujos"):

  • Categorias de dados "sujos";

  • Reconhecendo os dados "sujos";

  • Métricas;

  • Principais técnicas em qualidade de dados:

  • Profiling;

  • Matching;

  • Deduplicação;

  • Data Cleasing;

  • Enriquecimento

  • Implementação de processos em Qualidade de Dados baseados em conteúdo:

  • Promoção da Qualidade de Dados;

  • Definir requisitos e questões de qualidade;

  • Perfilar dados – Data profiling;

  • Analisar dados;

  • Limpar e Corrigir Dados – Data Cleasing;

  • Garantir a qualidade dos dados;

  • Ferramentas de mercado utilizadas para qualidade de dados (conteúdo);

6. Mapeamento das Fontes de Dados e Regras de Qualidade

  • Definição dos principais conceitos;

  • Mapeamento dos sistemas de origem;

  • Mapeamento dos Gestores das Informações;

  • Mapeamento das Regras

    • Negócio

    • Validação

    • Transformação

    • Atualização

    • Descarte

  • Registro das informações mapeadas;​​
    • Regras;

    • Modelos;

    • Demais Metadados;

Implantação - 3º dia

7. Boas Práticas para adoção da Qualidade de Dados

  • Governança da Qualidade de Dados;

  • Fatores técnicos

  • Cultura e aspectos organizacionais

 

8. Ferramentas de Qualidade e Melhoria Contínua

  • Qualidade dos Processos - Visão Geral

  • Utilização de Métricas e Indicadores para a gestão dos processsos

  • Como escolher a melhores métricas;

  • Como escolher os melhores indicadores;

  • Reuniões de Análise Critica e Tomada de Decisão;

  • Utilização das ferramentas de qualidade para elevar a qualidade dos processos de gestão dos dados:

    • Diagrama de Pareto;

    • Diagrama de Causa e Efeito;

    • QFD;

    • Histogramas;

    • Checklists;

    • Diagramas de Dispersão;

    • Aplicando o PDCA na qualidade de dados;

    • Aplicando o PDCA no MDM;

  • Melhoria Contínua.

9. Tecnologia

  • Ferramentas para Gestão dos Dados Mestres;

  • Dicas para seleção de ferramentas;

 

10. Exercícios Finais 

  • Elaboração de um Canvas de Produto para adoção de um Programa de Qualidade de Dados;

  • Elaboração de um Canvas de Programa para planejar a adoção do Programa de Qualidade de Dados.

Instrutor: Bergson Lopes

Presidente da DAMA Brasil, Fundador da BLR DATA, Professor, Palestrante e Escritor.

Possui mais de 20 anos de experiência em temas ligados à Gestão de Dados e Informações. Conduziu e participou de diversos projetos, com o propósito de implantar: Governança de Dados, Arquitetura de Dados, Qualidade de Dados, MDM, Áreas de Administração de Dados e Escritórios de Governança de Dados. Todos em empresas de grande porte nos segmentos: Energia, Óleo e Gás, Governo, Financeiro, Seguros, Construção Civil e Indústria. 

Autor do Livro Gestão e Governança de Dados - primeira publicação nacional dedicada ao assunto. Além disso, publica regularmente artigos sobre dados e informações em diversos canais, tais como: CIO, Devmedia e Blog da BLR DATA.

Ministramos este treinamento na modalidade In-company

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