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Treinamentos

Objetivo: Capacitar os alunos para entender o escopo, as estratégias e o planejamento associado a Gestão de Dados Mestres Corporativo. Conhecendo conceitos para identificação e priorização de dados mestres, princípios de governança, integração de dados, qualidade, metadados e arquiteturas que viabilizam a implantação de processos de gestão de dados mestres. E através de dinâmicas baseadas em exemplos reais, aprender como implementar a Gestão de Dados Mestres de forma corporativa, em etapas seguindo um modelo de maturidade coerente e mensurável. 

Carga Horária:16 horas

Pré-requisitos: Conhecimentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Modelagem de banco de dados relacional (MER) e Modelagem Multi Dimensional para DW e BI.

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de dinâmicas de grupo para fixação do conteúdo.   

Conteúdo programático:

Estratégia, escopo e abordagem para MDM Corporativo
Definindo MDM corporativo
Estratégia e abordagem
Como e por onde começar
Escopo do MDM Corporativo
Definindo e priorizando dados mestres
Identificando domínios de negócio
Identificando dados mestres
Identificando fontes de dados mestres
Determinando os elementos dos dados mestres
Conflitos de definições
Priorização de assuntos de negócio
Considerações sobre arquitetura e tecnologia
A tecnologia do MDM corporativo
Arquiteturas e estilos de MDM
Considerações técnicas de implementação
Modelagem de dados
Integração de dados
Sincronização de dados e propagação
Outros detalhes técnicos
E onde entra o Big Data nesse cenário de MDM?
Relação entre MDM e PMO
Alinhamento do negócio e a TI
Construindo um alinhamento corporativo
Papeis e responsabilidade no MDM
Lidando com a mudança organizacional
Processos e ferramentas do PMO
Valor e comunicação dos projetos de MDM
Gestão e solução de ocorrências no MDM
Definindo um modelo de maturidade para MDM
Estados de maturidade
Como e onde medir a maturidade do processo de MDM?
Maturidade da Governança de dados
Maturidade da Curadoria de dados
Maturidade da Integração de dados
Maturidade da Qualidade de dados
Maturidade da Gestão de Metadados
Maturidade por assunto de negócio
Estabelecendo a Governança do MDM Corporativo
O papel da Governança de dados relacionado com MDM
Escopo de assuntos de negócio
Definindo políticas
Padrões de qualidade e prioridades
Resolução de ocorrências
Comunicação corporativa
Curadoria de dados - Data Stewardship
Qual a situação atual da Governança de Dados?
O “Curador de Dados” deve ser uma novo cargo ou um novo papel?
Identificando a aboradagem aquequada do “Curador de Dados” no MDM
Envolvendo o “Curador de Dados” nos processos de controle de acesso a dados
Processos e ferramentas necessárias para suportar o papel do “Curador de dados”
Integração de Dados no MDM
A necessidade da integração de dados no MDM
O ciclo de vida da Integração de Dados
Documentação e entendimento das Entidades Corporativas no MDM
Gestão da Qualidade de dados no MDM
Data Quality Management (DQM) em um ambiente de MDM corporativo
Um modelo de qualidade de dados
Ciclo e atividades da melhoria da qualidade de dados
Gestão de Metadados
Contexto de Metadados no MDM corporativo
Metadados de uma empresa comum
Objetivos da gestão de metadados
Organizando metadados para seu MDM
Medição da performance do MDM
Medidas no nível estratégico
Medidas no nível tático
Medidas no nível operacional
Outros fatores relevantes para medição do MDM
Melhoria continua no MDM corporativo
Conceitos básicos de melhoria contínua
Processo de melhoria continua no MDM corporativo
Conclusão

Obs: Este curso não aborda nenhuma ferramenta específica ou tecnologia de um determinado fabricante.

 

Objetivo: Capacitar os alunos para aplicar conceitos de qualidade de dados usando a ferramenta SQLServer Data Quality Services (DQS). Através de exercícios práticos e realistas os alunos irão aprender como os conceitos de qualidade dados devem ser aplicados usando as funcionalidades disponíveis no ambiente Microsoft SQLServer DQS.

Carga Horária: 16 horas

Pré-requisitos: Conhecimentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Modelagem de banco de dados relacional (MER).

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de dinâmicas de grupo para fixação do conteúdo na ferramenta SQLServer DQS.

Conteúdo programático:

• Introdução sobre Qualidade de dados
 - Conceitos
 - Processo de Qualidade de dados (DMBoK)
 - Atributos de qualidade
 - Exemplos práticos
• Conhecendo SQLServer Data Quality Services (DQS)
 - Visão Geral
 - Recursos do DQS
 - Base de conhecimento do DQS
 - Componentes da solução DQS
 - Qualidade de dados aplicada a integrações e MDM (SSIS e MDS)
 - Dinâmica: Instalação e preparação do ambiente SQLServer DQS
• Construindo uma base de conhecimento para Qualidade de dados
 - Criando domínios de dados e suas regras de qualidade
 - Limpeza de dados
 - Dinâmica 1: Criação de domínio de Endereço
 - Regras de domínio, regras compostas, transformações e padronizações
 - Dinâmica 2: Aplicando regras mais complexas de qualidade
• Data Matching ou Correspondência de dados
 - O que é correspondência de dados e registros?
 - Problemas com dados
 - O processo de correspondência de dados
 - Correspondência dos dados no DQS
 - Política de correspondência de dados
 - Projeto de correspondência de dados
 - Dinâmica: Pequeno projeto de Data Matching
• Qualidade de dados em processos de integração de dados
 - Usando o DQS integrado com o SSIS
 - Dinâmica 1: Integração de dados com qualidade
 - Dinâmica 2: Integrações com regras de qualidade mais complexas

Objetivo: Capacitar os alunos para desempenhar o papel do Curador de Dados dentro das empresas para implementar a efetiva Governança de Dados e Informações. O Curador de dados ou Data Steward é um papel fundamental para as atividades operacionais de governança, são estas atividades práticas que levam a melhoria da qualidade de dados e informações e permitem a empresa fazer a gestão dos seus ativos de dados de forma completa e aderente as necessidades de negócio. Este curso foi elaborado para colaboradores e coordenadores de áreas de negócio que são responsáveis por dados e informações.

Carga Horária:24 horas

Pré-requisitos: Conhecimentos sobre suas atividades de negócio e como usar sistemas de informação. 

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de dinâmicas de grupo para fixação do conteúdo. 

Conteúdo programático:

Introdução sobre Curadoria de Dados
  - Conceitos de Governança de dados
  - Processos de Governança de dados (DMBoK)
  - Curadoria de dados
  - Políticas, processos e procedimentos
  - Visão geral da Governança de Dados e os Curadores de dados

Tipos de Curadores de dados
  - O comitê de Curadores de Dados
  - Curador de dados corporativo
  - Curador de dados de negócio
  - Curador de dados de projeto
  - Curador de dados técnico e operacional
  - Estrutura de Curadoria de dados
  - Dinâmica: Estudo de caso de Estrutura de Curadores para cenários diferentes

Implementando a Curadoria de Dados
  - Estrutura adequada e suficiente
  - Apoio das partes envolvidas
  - Entendendo a empresa
  - Organizando os colaboradores
  - A importância da comunicação efetiva
  - Dinâmica: Criando um ponto inicial e estabelecendo metas

Ferramentas iniciais do Curador de dados
  - Arquitetura corporativa – Zachman Framework
  - Arquitetura de Dados
  - Glossários de termos de negócio
  - Modelo conceitual de dados
  - Elementos de dados mais importantes
  - Entidades e relacionamentos
  - Dinâmica 1: Criação e manutenção de um Glossário de termos de negócio
  - Dinâmica 2: Criação e manutenção de um modelo conceitual de dados
  - Modelo de processos e fluxo de dados
  - Matriz CRUD
  - Matriz RACI
  - Ciclo de vida de dados e informações
  - Dinâmica 3: Criação de matrizes e avaliação de processos

Aplicando a Qualidade de dados
  - Conceitos de Qualidade
  - Processo de Qualidade de dados (DMBoK)
  - Atributos de qualidade
  - Construindo uma base de conhecimento para Qualidade de dados
  - Criando domínios de dados e suas regras de qualidade
  - Limpeza de dados
  - Dinâmica 1: Criação de domínio de Endereço
  - Regras de domínio, regras compostas, transformações e padronizações
  - Dinâmica 2: Aplicando regras mais complexas de qualidade
  - Data Matching ou Correspondência de dados
  - Problemas com dados duplicados
  - O processo de correspondência de dados
  - Dinâmica 3: Pequeno projeto de Data Matching

Agregando valor através da Curadoria de dados
  - Melhoria da Qualidade de dados
  - Estabelecendo dados de referência
  - Regras de resolução de entidades para MDM
  - Resolução de dívidas no entendimento das informações
  - Regras de segurança das informações
  - Melhoria dos metadados
  - Avaliação do valor de ativos de dados
  - Dinâmicas: Estudos de casos de Curadoria de dados

Medindo resultados
  - Métricas de negócio
  - Métricas de qualidade de dados
  - Relacionando melhoria de qualidade de dados com o negócio
  - Dinâmica: Estudo de caso sobre medição de resultados

Evolução da Maturidade da Curadoria de dados
  - Níveis de maturidade
  - Perspectivas de avaliação da maturidade
  - Dinâmica: Estudo de caso de avaliação de maturidade
 

Objetivo: Capacitar os alunos para fazer o levantamento de requisitos por método ágil e a modelagem evolucionária e interativa de dados, seguindo os paradigmas dos métodos ágeis e modelagem de dados relacionais.

Carga Horária:16 horas

Pré-requisitos: Conhecimentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Modelagem de banco de dados relacional (MER) 

Instrutor: Caetano Silva 

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de exercícios práticos. 

Conteúdo programático:

  • Introdução a Métodos Ágeis
    • Histórico
    • Manifesto Ágil
    • Princípios
    • FDD - Feature Driven Development
    • XP - eXtreme Programming
    • Scrum – Gestão de Projeto Ágil
  • Coleta de Requisitos para Modelagem Dimensional com Método Ágil
    • User Stories
    • Ferramenta de trabalho User Stories
    • Estudo de caso de levantamento de requisitos para modelagem de dados
  • Agile Model Driven Development (AMDD)
    • Visão global
    • Modelagem requisitos ágeis
    • Modelagem arquitetura ágil inicial
    • Iteração de Modelagem
    • Ataque de Modelagem
    • Abordagens para AMDD
  • Estudo de Caso Modelagem com AMDD
    • Requisitos iniciais, detalhamento User Stories
    • Modelo de Domínio inicial
    • Interações por pacotes de requisitos
    • Atualização do Modelo de Domínio
    • Detalhamento do modelo físico
  • Disciplined Agile Delivery (DAD)
    • Convergência de várias metodologias para DAD
    • Ciclo de vida com foco na entrega
    • Times ágeis e disciplinados
    • Indo além do Scrum com DAD
    • Escalabilidade da metodologia Ágil

Obs: Este curso não aborda nenhuma ferramenta específica ou tecnologia de um determinado fabricante de banco de dados.

 

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22

22/05/19 - 24/05/19

Jun
17

17/06/19 - 18/06/19

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