مسترکلاس حاکمیت داده: 30 مطالعه موردی واقعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• چارچوب‌های حاکمیت داده را تعریف کنید و آن‌ها را با استفاده از 30 مطالعه موردی واقعی از صنعت اعمال کنید.
• با اطمینان از نقش مهندس داده به نقش معمار داده منتقل شوید.
• معماری داده سازمانی را با محوریت حاکمیت، کیفیت و انطباق طراحی کنید.
• استراتژی‌های تبار داده، مدیریت فراداده، کاتالوگ داده و سرپرستی داده را پیاده‌سازی کنید.
• نقشه‌راه حاکمیت داده را برای هر سازمانی ایجاد و ارائه کنید و به کاربران کمک کنید اهمیت چارچوب حاکمیت را در دنیای AI درک کنند.
• قواعد کیفیت داده، مدل‌های مالکیت و چارچوب‌های سیاست‌گذاری را در پروژه‌های واقعی اعمال کنید.
• انطباق با مقررات را از جمله GDPR ،CCPA و استانداردهای داده‌ای صنعت درک کنید.
• مهارت‌های لازم برای موفقیت در مصاحبه‌های معمار داده و پذیرش نقش‌های رهبری را به‌دست آورید.

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم مهندسی داده مانند ETL، پایپ‌لاین‌ها و پایگاه‌های داده. آشنایی با SQL و کار با داده‌ ساخت‌یافته یا نیمه‌ساخت‌یافته. هیچ تجربه قبلی در حاکمیت داده لازم نیست - همه‌چیز از پایه آموزش داده می‌شود.
• تمایل به تغییر مسیر شغلی از مهندس داده به معمار داده

توضیحات دوره

آیا شما یک مهندس داده هستید و آماده‌اید به نقش معمار داده قدم بگذارید؟

این یک دوره دیگر سنگین از نظر تئوری درباره حاکمیت داده نیست. این یک مسترکلاس واقعی است که بر پایه 30 مسئله و راه‌حل واقعی صنعت ساخته شده - همان نوع چالش‌هایی که هر روز به‌عنوان یک معمار داده در یک سازمان مدرن با آن‌ها روبه‌رو خواهید شد.

مدرس شما، DPP، این چالش‌های حاکمیتی را به‌صورت مستقیم در سازمان‌های واقعی تجربه کرده است. هر مطالعه موردی، هر راه‌حل و هر چارچوب در این دوره از تجربه واقعی می‌آید - از کتاب‌های درسی نیست.

چرا حاکمیت داده؟ چرا حالا؟

سازمان‌های امروز در حال غرق شدن در آشفتگی داده هستند. داده‌ در صدها سیستم پراکنده‌اند. هیچ‌کس نمی‌داند منبع واحد حقیقت کدام است. عامل‌های AI مانند Databricks Genie شکست می‌خورند، چون داده‌ مرجع کاملاً بدون حاکمیت هستند. مقرراتی مانند GDPR ،CCPA و PDPA هر سال سخت‌گیرانه‌تر می‌شوند. پلتفرم‌های ابری در Azure ،AWS و GCP هر ماه چالش‌های جدیدی در حاکمیت ایجاد می‌کنند.

شرکت‌ها به‌شدت به متخصصانی نیاز دارند که فقط ندانند چگونه پایپ‌لاین‌های داده بسازند - بلکه بدانند چگونه داده را در مقیاس سازمانی حاکمیت، محافظت و معماری کنند.

آن متخصص، معمار داده است. و این دوره، نقشه‌راه کامل شما برای تبدیل شدن به اوست.

چه چیزی این دوره را منحصربه‌فرد می‌کند؟

• 30 مطالعه موردی واقعی - نه مثال‌های فرضی
• پوشش هر 3 پلتفرم ابری اصلی - Azure ،AWS و GCP
• شامل یک مطالعه موردی واقعی از حاکمیت AI با استفاده از Databricks Genie
• پوشش مقررات جهانی - GDPR ،CCPA ،PDPA و موارد دیگر
• مقایسه ابزارهای پیشرو حاکمیت - Collibra ،Alation ،Informatica ،Atlan
• آموزش توسط یک متخصص با تجربه واقعی در حاکمیت سازمانی
• ساختار دوره - 5 دسته، 30 مطالعه موردی

این دوره در 5 دسته قدرتمند و واقعی سازمان‌دهی شده است. هر دسته شامل 6 مطالعه موردی صنعتی است که دقیقاً نشان می‌دهد مشکلات حاکمیتی چگونه در سازمان‌های واقعی با آن‌ها مواجه شده‌اند و چگونه حل شده‌اند.

دسته 1 - کیفیت داده

کیفیت پایین داده، دلیل شماره 1 شکست پروژه‌های AI و تصمیم‌گیری‌های اشتباه کسب‌وکار است. در این بخش، 6 مطالعه موردی واقعی درباره کیفیت داده را بررسی خواهید کرد. محور اصلی، یک مطالعه موردی دو بخشی و دقیق است که نشان می‌دهد چگونه داده‌ مرجع مشتری در سازمان ما در چندین سیستم پراکنده بود و باعث شد Databricks Genie - عامل AI ما - به‌طور کامل شکست بخورد، چون نمی‌توانست منبع واحد حقیقت را شناسایی کند. خواهید دید که چگونه گام‌به‌گام مشکل را تشخیص دادیم و یک راهکار مدیریت داده مرجع را پیاده‌سازی کردیم که آن را برطرف کرد. این 6 مطالعه موردی، نگاه شما را به حاکمیت کیفیت داده برای همیشه تغییر خواهند داد.

دسته 2 - معماری و فناوری

تصمیم‌های فناوری، موفقیت یا شکست حاکمیت را تعیین می‌کنند. در این بخش، 6 مطالعه موردی واقعی در نقطه تلاقی معماری داده و حاکمیت را بررسی خواهید کرد. یک مقایسه جامع از ابزارهای حاکمیت داده در Azure ،AWS و GCP - از جمله Microsoft Purview ،AWS Lake Formation ،AWS Macie ،GCP Dataplex و GCP Data Catalog - به‌علاوه ابزارهای پیشرو شخص ثالث مانند Collibra ،Alation ،Informatica و Atlan دریافت می‌کنید. دقیقاً یاد می‌گیرید که بر اساس استراتژی ابری و بلوغ حاکمیتی سازمان خود، چه زمانی از کدام ابزار استفاده کنید. همچنین خواهید فهمید چرا چارچوب‌های حاکمیت داده در عصر هوش مصنوعی کاملاً حیاتی شده‌اند.

دسته 3 - امنیت و انطباق

امنیت داده و انطباق دیگر فقط دغدغه‌های IT نیستند - آن‌ها در سطح هیئت‌مدیره اولویت دارند. در این بخش، 6 مطالعه موردی واقعی درباره امنیت و انطباق را بررسی خواهید کرد که نشان می‌دهند سازمان‌ها چگونه داده‌ حساس را در مقیاس بزرگ محافظت می‌کنند. یک نمای کلی جامع از مقررات مهم جهانی داده، از جمله GDPR در اروپا، CCPA در ایالات متحده، PDPA در آسیا و سایر چارچوب‌های مختص کشورها دریافت می‌کنید. همچنین یاد خواهید گرفت که ساختار تیم‌های حاکمیت چگونه در عمل تحت تأثیر این مقررات شکل می‌گیرد و چگونه برنامه‌های انطباقی طراحی کنید که واقعاً در سازمان‌های واقعی و در چندین منطقه جغرافیایی کار کنند.

دسته 4 - افراد و اخلاق

حاکمیت داده فقط درباره فناوری نیست - در اصل درباره انسان‌هاست. در این بخش، 6 مطالعه موردی واقعی را بررسی خواهید کرد که بر جنبه‌های انسانی حاکمیت تمرکز دارند، از جمله مالکیت داده، مدل‌های سرپرستی، استفاده اخلاقی از داده و اینکه چگونه تیم‌های حاکمیتی‌ بسازید که واقعاً کار کنند. یاد می‌گیرید چگونه چالش‌های اخلاقی‌ را مدیریت کنید که هنگام جمع‌آوری، استفاده و اشتراک‌گذاری داده در مقیاس بزرگ به‌وجود می‌آیند. این مطالعات موردی، مهارت‌های انسانی و درک سازمانی‌ را به شما می‌دهند که هر معمار داده برای پیشبرد برنامه‌های حاکمیتی پایدار به آن نیاز دارد.

دسته 5 - فرهنگ و پایداری

بزرگ‌ترین دلیل شکست برنامه‌های حاکمیت داده، فناوری نیست - فرهنگ است. در این بخش پایانی، 6 نمونه واقعی را بررسی خواهید کرد که نشان می‌دهند سازمان‌ها چگونه فرهنگ حاکمیت داده را در بلندمدت ایجاد و حفظ کردند. یاد خواهید گرفت چگونه حمایت مدیران ارشد را جلب کنید، چگونه حاکمیت را در گردش های کاری روزمره نهادینه کنید، چگونه بلوغ حاکمیت را اندازه‌گیری کنید و چگونه وقتی اولویت‌های سازمانی تغییر می‌کنند، برنامه‌های حاکمیتی را زنده نگه دارید. این مطالعات موردی، همان تفکر استراتژیک بلندمدتی را به شما می‌دهند که هر معمار داده برای ایجاد تغییر پایدار به آن نیاز دارد.

ابزارها و پلتفرم‌های پوشش‌داده‌شده

• Azure - Microsoft Purview ،Azure Policy
• AWS - AWS Glue ،Lake Formation ،Macie
• GCP - Dataplex ،Data Catalog ،DLP API
• پلتفرم‌های AI - Databricks Genie
• شخص ثالث - Collibra ،Alation ،Informatica ،Atlan
• مقررات - GDPR ،CCPA ،PDPA و موارد دیگر

این دوره برای شما مناسب است اگر

• شما یک مهندس داده هستید و می‌خواهید به نقش معمار داده منتقل شوید.
• شما یک متخصص داده هستید که از تئوری خسته شده‌اید و به‌دنبال مثال‌های واقعی هستید.
• با پلتفرم‌های ابری کار می‌کنید و می‌خواهید ابزارهای حاکمیت را عمیقاً درک کنید.
• می‌خواهید درک کنید AI، حاکمیت و کیفیت داده چگونه با هم کار می‌کنند.
• برای مصاحبه معمار داده یا یک نقش ارشد داده آماده می‌شوید.
• تیم‌های داده را مدیریت می‌کنید و می‌خواهید فرهنگی پایدار برای حاکمیت بسازید.

تا پایان این دوره، شما خواهید توانست:

• چارچوب‌های حاکمیت داده را با اطمینان طراحی و پیاده‌سازی کنید
• مشکلات واقعی کیفیت داده، از جمله مدیریت داده‌ مرجع، را حل کنید.
• ابزارهای مناسب حاکمیت را در Azure ،AWS ،GCP و پلتفرم‌های شخص ثالث انتخاب کنید.
• عامل‌های AI را حاکمیت کنید و کیفیت داده را برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی محور تضمین کنید.
• مقررات جهانی داده را مدیریت کنید و برنامه‌های انطباقی بسازید.
• ساختارهای تیمی حاکمیت را ایجاد کنید که در سازمان‌های واقعی کار می‌کنند.
• فرهنگ حاکمیت داده‌ای بسازید که در بلندمدت خود را حفظ کند.
• با دانش واقعی و اعتمادبه‌نفس وارد مصاحبه معمار داده شوید.

امروز در این دوره شرکت کنید - مسیر شما به‌سوی معمار داده شدن از همین حالا آغاز می‌شود!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده‌ای که می‌خواهند به نقش معمار داده یا نقش رهبری در حاکمیت منتقل شوند.
• تحلیل‌گران داده و متخصصان BI که به‌دنبال گسترش مهارت‌های خود به معماری داده و حاکمیت هستند.
• متخصصان IT و مدیران پروژه‌ای که با داده کار می‌کنند و می‌خواهند چارچوب‌های حاکمیت را درک کنند.