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Palestra 26/10/17 São Paulo

Importância da Governança de dados, Qualidade de Dados e MDM na Corporação
Iremos abordar nesta palestra os conceitos da Gestão de Dados corporativa e suas aplicações em casos práticos de Governança de Dados, questões de qualidade e gestão de dados mestres. Palestra importante para os profissionais de BI, Sistemas, Arquitetura TI, Governança e Qualidade de Dados e Negócios. Também vamos apresentar o EDQ - (Enterprise Data Quality) e o OEMM - (Enterprise Metadata Management), ferramentas de Qualidade de Dados e Metadados da Oracle.
 
Data: 26/10/2017 - quinta-feira
Local: DoMore - Av. Paulista, 807 - 18 Andar - São Paulo/SP
Horário: 9:00hrs às 12:00hrs
Vagas Limitadas
Reservas: silvio@cstreina.com.br
(11) 4063-6450
(11) 3181-5166
(21) 4063-6250
(61) 4063-6350


São Paulo

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Objetivo: Ao sair deste treinamento os participantes estarão capacitados a entender corretamente as atividades da Gestão de Dados no âmbito corporativo e tecnológico, e ainda, desenvolver Modelos de Dados aplicando técnicas básicas e avançadas, seguindo as melhores práticas de mercado.

Carga horária: 24 horas

Metodologia de ensino: Teoria aliada aos exercícios práticos (Estudos de Caso), discussão dirigida e troca de experiências. 

Conteúdo programático:
  • Introdução: Qual é o papel da Gestão de Dados?
  • Definições, processos e papéis da Gestão de Dados segundo o DMBoK
  • O que é Modelagem de Dados e para que serve?
  • Conceitos Fundamentais e melhores práticas
    • Dado x Informação
    • Qualidade de Dados x Qualidade de Informação
    • Modelo de Dados Corporativo
    • Modelo de Dados Multidimensional
    • Modelo de Dados Relacional
    • Modelo de Dados Conceitual
    • Modelo de Dados Lógico
    • Modelo de Dados Físico
  • Interação entre os tipos de Modelos de Dados
  • Técnicas de Modelagem de Dados
    • Normalização aplicada ao Modelo Conceitual
    • Normalização aplicada ao Modelo Lógico
    • Normalização aplicada ao Modelo Físico
  • Elementos dentro de um modelo de dados:
    • Entidade (Generalização, Especialização, Forte, Fraca/Derivada)
    • Elemento de dado (Original e Derivado)
    • Relacionamento entre Entidades
    • Relacionamento entre tabelas no modelo físico
    • Regras de integridade (Restrict, Cascade, Set Null)
  • Importância da descrição correta e completa de um dado
    • Exemplos práticos
  • Vantagens/consequências de uma modelagem de dados bem feita
  • Metodologias de Desenvolvimento de Sistemas
    • Processos
    • Diferenças de papéis e responsabilidades entre Analista de Sistemas e Administrador de Dados
    • Interação com Analista de Negócio, Analista de Sistema, Desenvolvedor e DBA
  • Importância da manutenção/atualização dos modelos de dados tendo como objetivo a integração dos dados
  • Atuação Projeto x manutenção
  • Estudo de Caso abordando todos os tópicos

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