Скидка 15% для физических лиц. Воспользуйтесь своей скидкой прямо сейчас!

BOOTCAMP
"СТЮАРД ДАННЫХ"

Стань хранилителем и гарантом качества информации в своей организации!
Бронирование на Bootcamp
₽ 120 000
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Гильдия Data-авантюристов представляет
28 ДНЕЙ
ПОДГОТОВКИ
ОНЛАЙН
ФОРМАТ
МЕНТОРСКАЯ
ПОДДЕРЖКА
Присоединяйтесь к сообществу data-авантюристов в telegram и получайте полезную информацию
О BootCamp

Добро пожаловать в Bootcamp «Стюард данных»

Гильдия Data-аванстюристов представляет интенсивную онлайн-программу, разработанную для тех, кто стремится стать экспертом в управлении информацией в организациях. Роль Стюарда данных, в эпоху цифровой трансформации, стала необходимостью, а данные ключевым инструментом организации.

НАША ЦЕЛЬ:

Наша цель - Подготовить вас к роли Стюарда данных, дать практические знания, инструменты и навыки, необходимые для управления информацией в организации.
ОПРЕДЕЛЯТЬ ИНФОРМАЦИОННЫЕ АКТИВЫ
ЧЕМУ вы НАУЧИТЕСЬ:
ВНЕДРЯТЬ КАТАЛОГ ДАННЫХ
ОБОСНОВЫВАТЬ ПРОЕКТЫ ПО УПРАВЛЕНИЮ ДАННЫМИ
МОДЕЛИРОВАТЬ ДАННЫЕ И ИХ ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ
РАЗРАБАТЫВАТЬ БИЗНЕС-ГЛОССАРИЙ
ОБЕСПЕЧИВАТЬ КАЧЕСТВО ДАННЫХ
ВНЕДРЯТЬ ПОЛИТИКИ БЕЗОПАСНОСТИ ДАННЫХ
ПРОВОДИТЬ ОЦЕНКУ ЗРЕЛОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
ВНЕДРЯТЬ ПЛАН ОБСЛУЖИВАНИЯ ДАННЫХ
СТОИМОСТЬ bootcamp
*для физических лиц и групповых заявок предусмотрены индивидуальные условия
ЗАБРОНИРОВАТЬ
₽120 000
ОНЛАЙН
36 часов подготовки с экспертом в режиме онлайн;
Доступ к цифровой платформе
Сертификат "Стюарда данных"
РАСПИСАНИЕ
ПРЕИМУЩЕСТВА BootCamp
ПРЕИМУЩЕСТВА BOOTCAMP:
Вы освоите навыки планирования, организации, координации и контроля работы по управлению данными. Разработаете план управления данными для вашей организации и обеспечите его соответствие стандартам безопасности и законодательным требованиям, поддерживая стратегическое развитие компании.
  • ПРОЕКТНЫЙ ПОДХОД:
    Программа разработана в виде проекта внедрения практики управления данными
  • НАСТАВНИКИ:
    Поддержка и консультации опытных наставников на протяжениии всего проекта
  • СОВМЕСТНАЯ РАБОТА:
    Главный принцип программы — взаимопомощь, обеспечивается через цифровую платформу для совместной работы, где возможен обмен решениями
  • ГЕЙМИФИКАЦИЯ:
    10 приключений и сражений с организационными драконами
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА
ПОДГОТОВКА МЕНЕДЖЕРОВ ИЗМЕНЕНИЙ
Всем руководителям
Кто хочет понять, как данные могут стать основой принятия эффективных решений
Специалистам по управлению данными
Аналитикам и архитекторам данных, стремящимся углубить свои знания
Бизнес-аналитикам и менеджерам
Ответственным за цифровую трансформацию в своих организациях
IT-специалистам
Которые хотят специализироваться на практиках управления данными и качестве данных.
Арсенал стюарда
Вы получите 10 готовых к использованию инструментов для внедрения процессов Data Governance, подходящих для любой компании
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
РЕЕСТР ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ИНФОАКТИВОВ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
БИЗНЕС-КЕЙС – ШАБЛОН
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
РЕГЛАМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ГЛОССАРИЕМ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
КАТАЛОГ ДАННЫХ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
СОГЛАШЕНИЕ о МОДЕЛИРОВАНИИ ДАННЫХ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
ПЛАН ОБСЛУЖИВАНИЯ ДАННЫХ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
ПОЛИТИКА ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ДАННЫХ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
СТАНДАРТ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ
ПЛАН ПОСТАНОВКИ АКТИВА НА УЧЁТ
ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА ЗРЕЛОСТИ
СОДЕРЖАНИЕ BOOTCAMP СТЮАРД ДАННЫХ
Модуль 1 - Новый мир управления данными
Вводная сессия, определение целей и задач
Содержание:

1. Лекция:
  • Невидимое пространство данных.
  • Формула плохих результатов как драйвер внедрения Обслуживания данных.
  • Компетенции и функции стюарда данных.
  • Видение данных как базовая способность.
2. Практикум:
  • Выработка видения данных.
  • Разработка правил именования файлов.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Соглашение об именовании файлов».
  • Шаблон «Журнал видения данных».
Модуль 2 - Планирование обслуживания данных
Вас назначили ответственным за данные – что делать?
Содержание:

1. Лекция:
  • Предмет деятельности «Обслуживание данных».
  • Как справляться с неопределённостью, которая порождает начальное сопротивление.
  • Контекст обслуживания данных.
  • Роль стюарда данных и ролевая модель обслуживания данных.
  • Поиск бизнес-проблемы, идентификация и анализ стейкхолдеров.
  • Формулирование задач по работе с данными.
2. Практикум:
  • Формулирование бизнес-проблемы.
  • Анализ стейкхолдеров.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Анализ стейкхолдеров».
  • Шаблон плана проекта по постановке информационного актива на учёт.
Модуль 3 - Информационные активы
Почему данные важны и для кого они важны?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема отсутствия приоритизации в работе с данными.
  • Как справляться с невежеством, чтобы избежать недооценки необходимых усилий.
  • Понятия актива и информационного актива.
  • Преимущества от работы с информационным активом.
  • Жизненный цикл управления активами.
  • Методы оценки активов.
  • Приоритизация в работе с данными (цикл PMCI).
  • Определение быстрых побед.
  • Идентификация информационных активов.
2. Практикум:
  • Формулирование подхода к идентификация информационного актива.
  • Подготовка диаграммы связей по идентифицированному активу.
  • Составление списка информационных объектов, входящих в информационный актив.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Диаграмма связей/диаграмма окружения».
  • Шаблон «Реестр учёта информационных активов».
Модуль 4 - Обоснование проектов по управлению данными
Как проанализировать и обосновать необходимость наведения порядка в данных?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема отсутствия обоснования запуска инициатив по работе с данными.
  • Как справляться со скупостью, чтобы избежать дефицита необходимых ресурсов.
  • Что такое бизнес-кейс и для чего он нужен.
  • Анализ согласованности с планами организации.
  • Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
  • Типовое обоснование дата-инициатив с помощью Квадранта ценности информации Черкавского-Марчанда.
2. Практикум:
  • Формулирование подхода к получению преимуществ при решении вашей бизнес-проблемы.
  • Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
  • Выполнение расчёта ценности для хорошего варианта решения бизнес-задачи.
Модуль 5 - Каталог данных и Бизнес-глоссарий
Как собрать и описать требования к данным? Каких требований будет достаточно для регулирования данных?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема «единого языка» в организации при работе с данными.
  • Как справляться с гордыней, чтобы избежать разрозненности при организации работ с привлечением бизнес-подразделений.
  • Понятия информационных и организационных колодцев.
  • Как снижать издержки на взаимодействие в деятельности организации.
  • Виды информационного обеспечения бизнес-процессов.
  • Назначение, состав и разработка бизнес-глоссария.
  • Сбор общих требований к данным.
2. Практикум:
  • Идентификация бизнес-терминов и разработка определений.
  • Сбор требований к данным.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Регламент процесса управления бизнес-глоссарием».
  • Опросник для сбора общих требований к данным.
Модуль 6 - Метаданные
Как группировать данные для упрощения работы с ними и взятия их под контроль?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема «лабиринта данных» в организации.
  • Домены данных.
  • Как справиться с леностью в организации, чтобы избежать беспорядка в данных.
  • Преимущества повышения управляемости данных.
  • Таксономия и классификация: разница, архитектурное назначение и специфика.
  • Выделение доменов и создание модели метаданных.
  • Стандарт «Дублинское ядро».
2. Практикум:
  • Разработка схемы доменов и поддоменов данных в связи с бизнес-терминами.
  • Разработка моделей метаданных для бизнес-терминов.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Схема доменов и поддоменов».
  • Шаблон «Модель метаданных».
  • Каталог данных.
Модуль 7 - Моделирование
Как объяснить ИТ-специалистам, что нужно делать, на языке данных?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема согласованности данных и технологий в организации.
  • Зачем нужны модели данных.
  • Как справиться с тщеславием, чтобы избежать несогласованности при работе с данными.
  • Моделирование данных как деятельность.
  • Определение сущностей при моделировании данных.
  • Преимущества связности данных (интероперабельности).
  • Уровни моделирования данных, прямое и обратное моделирование (реинжиниринг).
  • Назначение и сравнение нотацийDFD, ERD, диаграмм классов UML.
2. Практикум:
  • Разработка концептуальной диаграммы связи основных бизнес-терминов кейса.
  • Разработка диаграммы потоков данных (DFD).
  • Разработка диаграммы Crowfoot или ERD.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Соглашение о моделировании данных (UML)».
  • Шаблон «Инструкция по аудиту моделей данных».
  • Шаблон «Инструкция по моделированию данных».
  • Шаблон «Особенности представления моделей данных».
Модуль 8 - Жизненный цикл
Как организовать постоянный процесс по упорядочиванию данных?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблема доверия к данным и единого «источника корпоративной правды».
  • Зачем нужны модели данных.
  • Как справиться с завистью, чтобы избежать безответственности при организации работы с данными.
  • Отличия жизненного цикла данных и контента.
  • Что даёт ответственность за данные.
  • Модель регулирования жизненного цикла информации.
  • Прослеживание происхождения данных (data lineage).
  • Инструменты стюарда данных: каталог данных и система управления мастер-данными (MDM).
2. Практикум:
  • Построение цепочки происхождения данных в виде блок-схемы.
  • Подготовка графика сохранения для информационного актива.
  • Разработка матрицы ответственности за информационный актив.
3. Инструменты:
  • Шаблон «График сохранения (Retention Schedule)».
  • Шаблон «Матрица ответственности RACI».
  • Шаблон «План обслуживания информационного актива».
Модуль 9 - Качество данных
Зачем и как обеспечивать качество данных?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблемы с качеством данных – тормоз любых цифровых инициатив.
  • Как справиться с унынием, чтобы избежать неправильных данных.
  • Критерии качества данных.
  • Как обеспечить снижение затрат за счёт повышения качества данных.
  • Сбор и анализ требований к качеству данных с целью определения экономического эффекта.
  • Сквозная модель разработки правил обеспечения качества данных, обоснованных с точки зрения бизнеса.
  • Настройка проверок качества данных.
2. Практикум:
  • Заполнение опросника по требованиям стейкхолдера к качеству данных.
  • Заполнение реестра требований к качеству данных (не от стейкхолдера).
  • Разработка бизнес-правил обеспечения качества данных.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Политика обеспечения качества данных».
  • Опросник по требованиям стейкхолдеров к качеству данных.
  • Шаблон «Реестр требований и правил обеспечения качества данных».
Модуль 10 - Безопасность данных
Как проанализировать информационные риски и создать модель доступа к данным?
Содержание:

1. Лекция:
  • Объекты безопасности данных и три уровня информационных рисков.
  • Источники рисков доступа к данным.
  • Управление информационной безопасностью есть, а управления информационными рисками нет – почему?
  • Как не допустить, чтобы гнев помешал снижать информационные риски.
  • Анализ информационных рисков.
  • Разработка и применение классификации данных.
  • Разработка моделей доступа CRUDE.
2. Практикум:
  • Выполнение анализа информационных рисков.
  • Классификация данных, входящих в информационный актив, по их чувствительности.
  • Разработка модели доступа к данным информационного актива.
3. Инструменты:
  • Шаблон «Стандарт классификации данных».
  • Шаблон «Анализ информационных рисков».
  • Шаблон «Модель доступа к информационному активу».
  • Справочник рисков, связанных с регулирование информации.
Модуль 11 - Оценка зрелости
Как планировать дальнейшее развитие управления данными в вашей организации?
Содержание:

1. Лекция:
  • Проблемы осуществления изменений в организации.
  • Как победить отчаяние, чтобы организовать постоянное развитие управления данными.
  • Модели зрелости и уровни зрелости.
  • Как обеспечить синергетический эффект и преимущества от него.
  • Как проводить оценку зрелости управления данными.
  • Иерархия документации по управлению данными.
2. Практикум:
  • Выполнение анализа зрелости по Модели зрелости обслуживания данных.
  • Подготовьте дорожную карту развития обслуживания данных.
3. Инструменты:
Модель зрелости обслуживания данных.
  • Опросники по каждой из 6 областей практик.
  • Описание уровней зрелости для сопоставления.
  • Excel-файл для построения визуального отчёта по оценке зрелости
Модуль 12 - Процесс обслуживания данных
Как связать все активности стюарда данных воедино?
Содержание:

1. Лекция:
  • Последовательность активностей и процессы обслуживания данных.
  • Типовые задачи обслуживания данных.
  • 10 препятствий для управления данными в организации.
  • Текущие и потенциальные потери от неоптимальной работы с информацией.
  • Инструментарий (toolkit) стюарда данных.
  • Подход к подготовке отчётных документов.
  • Планомерное создание ценности против хаотичных инициатив по цифровизации.
2. Практикум:
  • Подготовка отзыва на программу «Стюард данных».
  • Обсуждение результатов прохождения программы «Стюард данных» со своим руководством.
  • Запуск инициативы по обслуживанию данных в организации.
3. Инструменты:
  • Модель компетенций стюарда данных.
  • Бизнес-процесс обслуживания данных (в ARIS).
Рабочая тетрадь "Стюарда данных"
Скачайте методический материал и узнайте подробности внедрения практик Data Governance на Bootcamp
  • 15 ЛЕТ ПРАКТИКИ
    Для формирования собственной методологии
  • 10 ШАГОВ
    Для успешного внедрения Data stewardship
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
МЕНТОРЫ BOOTCAMP СТЮАРД ДАННЫХ
ПРОВОДНИКИ ПРОГРАММЫ
Подготовку проводят авторы программы,
эксперты с международным опытом управления данными
  • Станислав Карамушко

    Сооснователь Центра информационного менеджмента:

    Предприниматель и бизнес-архитектор с 20-летним опытом в консалтинге и ИТ-проектах в ключевых отраслях, включая нефтегаз, финансы, телеком и строительство. Сооснователь технологических проектов, эксперт РАНХиГС по цифровой экономике и сертифицированный специалист по управлению данными. Ментор и наставник по управленческому и технологическому развитию

  • Александр Черкавский

    Сооснователь Центра информационного менеджмента:

    Методолог с 15-летним опытом в консалтинге и ИТ-проектах для нефтегаза, финансов, телекома и других ключевых отраслей. Сертифицированный специалист по управлению данными и проектами. Эксперт РАНХиГС по цифровой экономике и востребованный лектор в ведущих бизнес-школах.

    Участник международных исследовательских проектов по управлению данными
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К ГИЛЬДИИ DATA-АВАНТЮРИСТОВ И ПОЛУЧАЙТЕ ПОЛЕЗНУЮ ИНФОРМАЦИЮ
ОТЗЫВЫ ЧЛЕНОВ ГИЛЬДИИ
Виталий Сазонов
Программа выравнивает различные знания по управления данными и дает конкретные практические компетенции в части регулирования и обслуживания данных.
Хочу отдельно отметить отличные практические знания и опыт менторов!
Александр Кычанов
Начальник отдела управления данными - Сберлизинг
Программа предполагает большой объем решения практических заданий. Очень полезно для тех, кто на практике столкнулся с бизнес-кейсами и каталогом данных, где недооценена важность данных. Эксперты программы обладают большим практическим опытом и всегда готовить ответить на любые вопросы.
Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.
Анна Родионова
Руководитель проектов по управлению данными - Корпоративная Академия Росатома
Очень полезная программа для тех, кто хочет понять суть работы с данными (с чего начинать, на чем заострять внимание, какие инструменты использовать и прочее). Программу вели Александр и Станислав. На мой взгляд прекрасные люди и материал преподносили профессионально. На каждом занятии можно было задавать вопросы, даже разбирать «рабочие» кейсы. Было здорово, что вопросы можно было задавать и вне занятий, и менторы всегда охотно взаимодействовали. Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.
Ольга Перебоева
Стюард данных - Компания НОРБИТ
Программа «Стюард данных» впечатлила своей глубиной и структурой. Она предлагает развернутую информацию о методологии управления данными и полезные артефакты. Подача материала отлично сбалансирована: короткие видео емко передают необходимую информацию, не перегружая при этом. Интерфейс модулей понятен и удобен. Определенно рекомендую эту программу своим коллегам.
Павел Сергеевич Клепинин
БЛАГОДАРСТВЕННОЕ ПИСЬМО
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при
Президенте Российской Федерации выражает благодарность Центру информационного менеджмента и лично Станиславу Карамушко и Александру Черкавскому за качественное оказание услуг по подготовке сотрудников по программе «Стюард данных»
Подробнее
ВАШЕ СОКРОВИЩЕ
FAQ
Ответы на вопросы о BOOTCAMP
"Стюард данных"
Нужен демо-доступ к Bootcamp?
Как удобнее с вами связаться?
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности