
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 somente na modalidade In-company. Entre em contato conosco para obter maiores informações.
Principais Informações:

Formato
Somente
In-Company (Presencial ou Online)

Tamanho
Até 20 alunos

Carga
Horária
20 horas

Investimento
Consulte-nos

Desconto
8% para ex-Clientes BLR DATA

Material
Apostila Encadernada (presencial) ou Arquivo .pdf (online)

Local
A definir
(In-Company)

Data
A definir
(In-Company)
Estrutura e Cronograma:
Primeiro dia
Fundamentos
06 horas
Segundo dia
Práticas
08 horas
Terceiro dia
Implantação
6 horas
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

Fundador da BLR DATA, autor de dois livros sobre os temas Gestão e Governança de Dados, atual Vice-presidente de Marketing e Eventos da DAMA Brasil e presidente desta associação no período de 2019 à 2021, um dos mais influentes especialistas em Gestão de Dados no mercado latino americano.
Possui mais de 25 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. Além disso, publica regularmente artigos sobre dados e informações em diversos canais, tais como: CIO, Devmedia e Blog da BLR DATA.
Ministramos este treinamento somente na modalidade In-company




Conheça os diferenciais da BLR DATA e faça o curso com quem realmente conhece do assunto!
Solicite maiores informações através do nosso formulário ou entre em contato conosco através do e-mail: contato@blrdata.com.br