Capacitação do Analista de Governança de Dados – Practitioner 

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Sobre o Objetivo do treinamento:

Ao sair deste curso o aluno estará capacitado a atuar como Analista de Governança de Dados orientando-se pelas boas práticas de mercado, respaldadas pelo DAMA-DMBoK®.

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“Meu objetivo neste curso é capacitar o aluno a pensar, ter postura e competências para saber atuar realmente como um Analista de Governança de Dados, em times / escritórios de Governança.  Assim, não é um curso simplesmente para passar teorias ou para capacitar o profissional em Arquitetura ou Engenharia de Dados, nem mesmo em LGPD ou ainda ser um especialista em tecnologias de integração, MDM etc. Eu quero é que o aluno saia preparado, em um *nível suficiente, para saber como apoiar a Orquestração das áreas de conhecimento da gestão de dados para o sucesso da jornada data-driven de nossas empresas.”

*Claro que não tenho a pretensão de formar o aluno completamente em todos os temas abordados, pois isto requer um treinamento mais longo e com carga horária bem extensa. Porém, procurei condensar em cada Aula / Sprint a essência de cada tema para que o aluno, ao sair deste curso, possa iniciar ou aprimorar-se na carreira de Analista de Governança atuando com a “bagagem” suficiente para ter um ótimo desempenho.”

*Este curso não contempla capacitação em ferramentas de Governança de Dados.

Carlos Caldo 

Para quem é este treinamento:

• Profissionais que desejam iniciar na carreira de Analista de Governança de Dados, mas que já possuam bons conhecimentos (conceitos)  sobre Sistemas de Informação, Bancos de Dados e Modelagem de Dados. 
• Profissionais que atuam como Analistas de Governança de Dados e querem aprimorar / reciclar suas competências. 
• Profissionais interessados nas práticas de Governança de Dados para as utilizarem em suas áreas de atuação, tais como:
  Arquiteto de Dados, Engenheiro de Dados, Profissionais que trabalham com privacidade Dados, Curadoria etc. 

Carga horária:

24 horas (6 aulas de 4 horas, veja agenda com próximas turmas).

Pré-requisito: 

Possuir conhecimentos (bons conceitos) sobre  desenvolvimento de sistemas, bancos de dados e modelagem de dados.   

Como você irá aprender: 

• Utilizamos, principalmente, a passagem de teoria respaldada por dinâmicas de grupo e discussões dirigidas pelo instrutor e com fornecimento de exemplos (para os itens mais importantes) baseados em casos reais, o que faz com que o aluno aprenda mais rapidamente e ainda leve modelos para   orientá-lo   no desempenho de seu papel como Analista de Governança de Dados.  

Conteúdo (Nossas Sprints!)

Sprint 1 -Entendendo o que é Governança de Dados na prática

O que você irá aprender: 

Os fundamentos sobre Governança de Dados, explanados com uma visão prática de mercado,  para conhecer o contexto em que o Analista de Governança de Dados pode atuar. 

Principais itens: 

• Governança de Dados na prática.
  • O que é.  
  • Motivações para implementar. 
  • Estruturas organizacionais para exercício da Governança de Dados.
  • Modelos Operacionais 
  • Papéis e responsabilidades em Governança de Dados.
• DAMA-DMBoK®
  • O que é.
  • O que não é. 
  • Explanação  sobres as principais Áreas de conhecimento da Gestão de Dados.
• Discussão dirigida sobre as competências (conhecimentos, habilidades e atitudes) necessárias para desempenhar o papel de Analista de Governança de Dados com sucesso. 

Sprint 2  – Elaboração de Assessments sobre o Gerenciamento de Dados – Políticas, Normas, Processos, Procedimentos e Regimentos 

O que você irá aprender: 

• Uma abordagem para a realização de diagnósticos de maturidade do Gerenciamento de Dados e proposição de planos de ação para garantir o alinhamento com a Estratégia de Dados da organização. 
• Uma abordagem para elaborar Políticas, Normas e Procedimentos de Governança de Dados e Regimentos para Comitês.

Principais itens: 

• Visão geral do assessment.
  • O que é e seus benefícios. 
  • Planejamento e Execução de um assessment.
  • Apresentação / fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de assessment (baseado em casos reais). 
• Políticas, Normas, Processos e Procedimentos.
  • Conceitos.
  • Apresentação / fornecimento de um exemplo  (documento para servir de modelo) de Política de Governança de Dados e Normas associadas (baseado em casos reais). 
• Regimentos para Comitês de Governança de Dados.
  • Conceito.
  • Apresentação / fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de Regimento para um Comitê tático de Governança de Dados (baseado em casos reais). 

Sprint 3 – Identificação  de  Domínios de Dados – Data Owners e Data Stewards  

O que você aprenderá: 

• Visão de abordagens para identificar Domínios de Dados e os respectivos  Data Owners e Data Stewards.

Principais itens: 

• Conceitos essenciais sobre Arquitetura de Processos, Capacidades de Negócio, Modelagem de Dados, etc. 
• Domínio de Dados e identificação de Data Owners e Data Stewards
  • Conceito. 
  • Abordagem para identificação Domínios de Dados e Data Owners e Data Stewards
  • Dinâmica Mapeando Domínios de Dados (exemplo de uma abordagem) e Identificando Data Owners e Data Stewards.

Sprint 4 –  Metadados e  Privacidade de dados (LGPD)

O que você aprenderá: 

• O que é o  Gerenciamento de Metadados e as responsabilidades da Governança de Dados neste gerenciamento. 
• O que é  Gerenciamento de Segurança e Privacidade de Dados (foco em LGPD) e as responsabilidades da Governança de Dados neste gerenciamento. 

Principais itens:

• Metadados
  • O que são Metadados e sua importância. 
  • Tipos de Metadados. 
  • Metamodelo
  • Linhagem de Dados.
  • Dicionários de dados x Glossário de Negócio x Catálogo de Dados.
  • Dinâmica de Glossário de Dados
  • Catálogo de Dados:
    • Exemplo de aplicabilidade 
    • Falando sobre ferramentas de mercado.
  • Uma palavra sobre Curadoria de Dados.
  • Responsabilidades da Governança de Dados no Gerenciamento de Metadados. 
• LGPD (visão geral)
  •  O que é. 
  • Principais Conceitos.
  • Dinâmica sobre Dados Pessoais.
  • Responsabilidades da Governança de Dados no Gerenciamento da Segurança e Privacidade. 
• Atuando como Analista de Governança de Dados (responsabilidades, interações, etc.)  no contexto da Gestão de Metadados e da Gestão da Segurança e Privacidade de Dados.

Sprint 5 –  Qualidade de Dados e Dados Mestres 

O que você aprenderá: 

• O que Qualidade de Dados, Dados Mestre e de Referência e as responsabilidades da Governança de Dados neste escopo. 

Principais itens:

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• Qualidade de Dados
  • O que é Qualidade de Dados (Data Quality) 
  • Dimensões da Qualidade de Dados. 
  • Dinâmica sobre  Dimensões da Qualidade de Dados 
  • Processos de Data Quality (profiling, assessment, etc). 
  • Responsabilidades da  Governança de Dados  no gerenciamento da Qualidade de Dados.
• Dados Mestres
  • O que são Dados Mestres e de Referência 
  • O que é Gestão de Dados Mestres.
  • Principiais conceitos envolvidos. 
  • Responsabilidades da  Governança de Dados  no gerenciamento de Dados Mestres. 

Sprint 6 – Considerações sobre Governança de Dados em   Data Lakes e Data Warehouses 

O que você aprenderá: 

• Conscientizar sobre pontos essenciais  a considerar para exercer a Governança de Dados em iniciativas de Data Lakes e Data Warehouses (No nosso curso MASTER Practitioner este tema é aprofundado).

Principais itens: 

• Uma breve visão geral sobre Data Lake e Data Warehouse
• Ponto de atenção para exercer Governança de Dados nestes ambientes.