Capacitação do Analista de Governança de Dados – Practitioner 

 Como solicitar a sua inscrição

Sobre o Objetivo do curso:

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 curso:

• 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, conforme agenda).

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 bem objetiva e respaldada por 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.  

Nossas aulas (Sprints 1 a 6!) 

Sprint 01 – Entendendo o que é Governança de Dados na prática

O que você aprenderá: 

• 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 “histórias” do “backlog” da Sprint:

• Governança de Dados na prática.
  • O que é.  
  • Motivações para implementar. 
  • Estruturas organizacionais para exercício da Governança de Dados.
  • Papéis e responsabilidades em Governança de Dados.
• Discussão dirigida sobre as competências (conhecimentos, habilidades e atitudes) necessárias para desempenhar o papel de Analista de Governança de Dados com sucesso. 
• Posição do instrutor sobre o tema da Discussão dirigida, onde apresentará a solução que considera ideal através de uma “Arquitetura de competências”.
• DAMA-DMBoK®
  • O que é.
  • O que não é. 
  • Explanação sobres as Áreas de conhecimento da Gestão de Dados.
• “Review da Sprint”

Sprint 02 – Elaboração de Assessments em Gestão de Dados – Políticas, Normas, Processos, Procedimentos e Regimentos 

O que você aprenderá: 

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

Principais “histórias” do “backlog” da Sprint:

• Visão geral do assessment em Gestão de Dados.
  • O que é e seus benefícios. 
  • Planejamento e Execução de um assessment.
  • Discussão dirigida sobre a melhor abordagem / framework para elaborar um assessment em Gestão de Dados. 
  • Posição do instrutor sobre o tema da Discussão dirigida onde apresentará a solução que considera ideal.
  • Demonstração e fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de assessment (baseado em casos reais). 
• Políticas, Normas, Processos e Procedimentos.
  • Conceitos.
  • Demonstração e 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.
  • Demonstração e fornecimento de um exemplo (documento para servir de modelo) de Regimento para um Comitê tático de Governança de Dados (baseado em casos reais). 
• “Review da Sprint”

Sprint 03 – Identificação  de  Domínios de Dados – Data Owners e Data Stewards  

O que você aprenderá: 

• Uma abordagem para elaborar um Modelo de Domínios de Dados e identificar Data Owners e Data Stewards e  operacionalizar estes papeis 

Principais “histórias” do “backlog” da Sprint:

• Introdução: A arquitetura de processos de Negócio.
• Domínio de Dados e identificação de Data Owners e Data Stewards
  • Conceito. 
  • Abordagem pare identificação Domínios de Dados e Data Owners e Data Stewards
  • Prática dirigida pelo instrutor: Mapeando Domínios de Dados e Identificando Data Owners e Data Stewards (estudo de caso).
  • Demonstração e fornecimento de exemplo (documento para servir de modelo).
• “Review da Sprint”

Sprint 04 – Gestão de Metadados e  Gestão de  Privacidade de dados (LGPD)

O que você aprenderá: 

• Como apoiar a Gestão de Metadados potencializando a democratização dos dados na organização.
• Como apoiar a Gestão de Segurança e Privacidade de Dados (foco em Gestão de Acessos e LGPD). 

Principais “histórias” do “backlog” da Sprint:

• Metadados
  • O que são Metadados e sua importância. 
  • Tipos de Metadados. 
  • Arquiteturas de Metadados. 
  • Linhagem de Dados.
  • Dicionários de dados x Glossário de Negócio x Catálogo de Dados.
  • Catálogo de Dados:
    • Exemplo de aplicabilidade 
    • Falando sobre ferramentas de mercado.
  • Uma palavra sobre Curadoria de Dados.
• LGPD (visão geral)
  •  O que é. 
  • Principais Conceitos.
  • Discussão Dirigida sobre Pii (Personally Identifiable Information).
  • Posição do instrutor sobre o tema da Discussão dirigida onde apresentará a solução que considera ideal.
• 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.
• “Review da Sprint”

Sprint 05 –  Qualidade de Dados e Dados Mestres 

O que você aprenderá: 

• Como apoiar na Gestão de Dados Mestres e na Garantia da Qualidade dos Dados em todo o seu ciclo de vida. 

Principais “histórias” do “backlog” da Sprint:

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• Qualidade de Dados
  • O que é Qualidade de Dados (Data Quality) 
  • Dimensões da Qualidade de Dados. 
  • Discussão Dirigida sobre  Dimensões da Qualidade de Dados 
  • Processos de Data Quality (profiling, rule checking, etc). 
  • Atuando como Analista de Governança de Dados (responsabilidades, interações, etc.) no contexto da Qualidade de Dados (Data Quality).
• Dados Mestres
  • • Dados Mestres e Gestão de Dados Mestres.
    • Domínios de Dados de Mestres.
    • Exemplos de Arquiteturas de Dados Mestres. 
    • Discussão Dirigida sobre o processo para gerenciar Dados Mestres. 
    • Posição do instrutor sobre o tema da Discussão dirigida onde apresentará a solução que considera ideal.
    • Atuando como Analista de Governança de Dados (responsabilidades, interações, etc.) no contexto de Gestão de dados Mestres (MDM)
  •  
• “Review da Sprint”

Sprint 06 – Considerações sobre Governança de Dados em   Data Lakes e Data Warehouses 

O que você aprenderá: 

• Pontos a considerar para exercer a Governança de Dados em iniciativas de Data Lakes e Data Warehouses.

Principais “histórias” do “backlog” da Sprint: 

• Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA)
  • Conceitos sobre BI e BA
  • Visão geral sobre Data Lake e Data Warehouse
  • Ponto de atenção para exercer Governança de Dados nestes ambientes. 
  • Atuando como Analista de Governança de Dados (Pontos de atenção!) no contexto de Data Lakes e Data Warehouses. 

• • Revisão geral e fechamento com entrega dos certificados.