Kurs Data Management - skuteczne zarządzanie danymi w organizacji
Kurs Data Management - skuteczne zarządzanie danymi w organizacji odbędzie się w terminie 23-24 listopada 2026 roku.
Więcej informacji na temat szkolenia: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA.
Ramowy program szkolenia Data Management
1. Podstawy zarządzania danymi w organizacji (Data Management)
W pierwszej części uczestnicy poznają znaczenie zarządzania danymi w przedsiębiorstwach, które wykorzystują informacje jako podstawę podejmowania decyzji i planowania działań biznesowych. Omówione zostaną najważniejsze koncepcje związane z organizacją, nadzorem i jakością danych, a także uznane modele oraz standardy wspierające skuteczne zarządzanie zasobami informacyjnymi.
Znaczenie danych we współczesnym biznesie:
- dane jako jeden z najważniejszych zasobów organizacji,
- funkcjonowanie przedsiębiorstw opartych na danych (data-driven),
- najczęstsze trudności i zagrożenia związane z zarządzaniem informacjami.
Podstawowe zagadnienia Data Management:
- Data Management,
- Data Governance,
- Master Data Management (MDM),
- Data Quality,
- Metadata Management,
- Data Stewardship.
Standardy i modele zarządzania danymi:
- model DAMA-DMBOK,
- framework DCAM,
- normy ISO oraz sprawdzone praktyki zarządzania zasobami danych.
2. Struktura organizacyjna i podział obowiązków w zarządzaniu danymi
Skuteczne zarządzanie informacjami wymaga jasno określonego podziału kompetencji oraz odpowiedzialności pomiędzy pracowników i poszczególne jednostki organizacyjne. W tej części przedstawione zostaną zadania osób pełniących kluczowe funkcje związane z danymi, różne sposoby organizacji nadzoru oraz nowoczesne koncepcje zarządzania zasobami informacyjnymi. Uczestnicy poznają również znaczenie wewnętrznych regulacji i rozwijania umiejętności pracy z danymi.
Funkcje i zakres odpowiedzialności:
- zadania Data Ownera,
- obowiązki Data Stewarda,
- rola Data Custodiana,
- działanie komitetów i zespołów odpowiedzialnych za nadzór nad danymi.
Modele organizacji zarządzania danymi:
- scentralizowane i zdecentralizowane podejście do zarządzania informacjami,
- koncepcje Data Mesh i Data Fabric,
- opracowywanie zasad, regulaminów i procedur dotyczących danych.
Rozwijanie kompetencji i świadomości organizacyjnej:
- budowanie odpowiedzialności za jakość informacji,
- współdziałanie działów biznesowych i IT,
- rozwijanie kompetencji Data Literacy wśród pracowników.
3. Kontrola i doskonalenie jakości danych (Data Quality)
Wiarygodne dane stanowią podstawę prawidłowych analiz i decyzji biznesowych. W tym module uczestnicy poznają kryteria pozwalające oceniać jakość informacji oraz metody wykrywania i usuwania nieprawidłowości. Przedstawione zostaną również sposoby bieżącego nadzorowania jakości danych, definiowania wskaźników efektywności i prezentowania wyników za pomocą raportów oraz dashboardów.
Najważniejsze kryteria oceny jakości danych:
- kompletność informacji,
- prawidłowość i dokładność danych,
- zgodność oraz spójność zapisów,
- aktualność przechowywanych informacji,
- unikalność rekordów i wykrywanie powielonych danych.
Metody poprawiania jakości danych:
- analiza i profilowanie zbiorów danych,
- wykrywanie niezgodności oraz błędnych wartości,
- porządkowanie i oczyszczanie informacji,
- stała kontrola parametrów jakości danych.
Pomiar i raportowanie jakości:
- określanie KPI i wskaźników jakościowych,
- przygotowywanie dashboardów monitorujących jakość danych,
- dokumentowanie i przedstawianie wykrytych nieprawidłowości.
4. Zarządzanie danymi podstawowymi (Master Data Management - MDM)
Master Data Management umożliwia uporządkowanie najważniejszych informacji wykorzystywanych w różnych obszarach działalności przedsiębiorstwa. W tej części omówione zostaną sposoby zarządzania danymi dotyczącymi klientów, produktów, dostawców czy pracowników. Uczestnicy poznają również mechanizmy tworzenia jednolitych rekordów, usuwania powielonych informacji i zapewniania zgodności danych pomiędzy współpracującymi systemami.
Rodzaje danych podstawowych:
- informacje o klientach,
- dane dotyczące produktów,
- informacje o dostawcach,
- dane pracowników,
- dane związane z lokalizacjami.
Tworzenie spójnego źródła informacji (Golden Record i Single Source of Truth):
- budowanie jednolitych i wiarygodnych rekordów danych,
- identyfikowanie oraz usuwanie duplikatów,
- zapewnianie zgodności i aktualności informacji w różnych systemach.
Projektowanie i wdrażanie rozwiązań MDM:
- poznanie dostępnych modeli Master Data Management,
- łączenie danych pochodzących z różnych aplikacji i systemów,
- ustanawianie zasad nadzoru nad danymi podstawowymi.
5. Zarządzanie metadanymi i katalogowanie zasobów danych (Metadata Management i Data Catalog)
Odpowiednie opisywanie i katalogowanie danych pozwala organizacji lepiej rozumieć strukturę posiadanych zasobów informacyjnych oraz sposób ich wykorzystywania. W tym module uczestnicy zapoznają się z rodzajami metadanych, metodami ich porządkowania i klasyfikowania oraz narzędziami służącymi do tworzenia katalogów danych. Dodatkowo omówione zostanie śledzenie pochodzenia informacji i analizowanie konsekwencji wprowadzanych zmian.
Organizacja i opisywanie metadanych:
- tworzenie oraz wykorzystywanie słowników danych,
- przypisywanie danych do odpowiednich kategorii,
- rozróżnianie metadanych biznesowych i technicznych.
Katalogowanie i dokumentowanie zasobów (Data Catalog):
- budowanie katalogów dostępnych danych,
- lokalizowanie i identyfikowanie źródeł informacji,
- przygotowywanie dokumentacji opisującej zasoby danych.
Śledzenie pochodzenia informacji (Data Lineage):
- monitorowanie drogi danych pomiędzy systemami,
- określanie źródeł pochodzenia poszczególnych informacji,
- analiza skutków zmian w strukturach i przepływach danych.
6. Ochrona informacji, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami
Prawidłowe zabezpieczenie danych wymaga wdrożenia odpowiednich mechanizmów organizacyjnych i technicznych, które ograniczają ryzyko nieuprawnionego dostępu, utraty informacji czy naruszenia przepisów. W tej części omówione zostaną metody klasyfikowania i ochrony danych, zarządzania uprawnieniami oraz spełniania wymagań prawnych. Uczestnicy poznają również zasady przechowywania informacji, ich anonimizacji i przygotowywania organizacji do kontroli oraz audytów.
Mechanizmy zabezpieczania danych:
- kategoryzowanie informacji według poziomu poufności,
- przydzielanie i weryfikowanie uprawnień użytkowników,
- ochrona danych przechowywanych w systemach informatycznych i środowiskach chmurowych.
Wymagania dotyczące ochrony danych osobowych (GDPR / RODO):
- zasady przetwarzania informacji osobowych,
- określanie okresów przechowywania danych (retencja),
- anonimizacja i pseudonimizacja informacji.
Zgodność z przepisami i przeprowadzanie audytów:
- opracowywanie i stosowanie zasad compliance,
- prowadzenie dokumentacji procesów przetwarzania danych,
- przygotowanie organizacji do audytów i kontroli dotyczących danych.
7. Projektowanie architektury oraz integracja danych
Nowoczesne zarządzanie informacjami wymaga odpowiednio zaprojektowanej architektury, która umożliwia gromadzenie, przetwarzanie i udostępnianie danych w całej organizacji. W tej części przedstawione zostaną popularne rozwiązania służące do przechowywania dużych zbiorów informacji oraz metody łączenia danych z różnych systemów. Uczestnicy poznają również możliwości nowoczesnych platform analitycznych i chmurowych wspierających zarządzanie zasobami danych.
Architektura danych w przedsiębiorstwie:
- projektowanie i zastosowanie hurtowni danych (Data Warehouse),
- wykorzystanie repozytoriów typu Data Lake,
- charakterystyka architektury Lakehouse,
- przegląd nowoczesnych platform do zarządzania danymi.
Łączenie i przetwarzanie informacji:
- procesy ETL i ELT,
- wymiana danych pomiędzy różnymi systemami,
- wykorzystanie API i automatyzacja przepływu informacji.
Platformy chmurowe i narzędzia do zarządzania danymi:
- Microsoft Fabric,
- Snowflake,
- Databricks,
- Microsoft Purview.
8. Zarządzanie danymi w kontekście AI i nowych technologii (AI Governance)
Rozwój sztucznej inteligencji zwiększa znaczenie odpowiednio przygotowanych, wiarygodnych i dobrze uporządkowanych danych. W tej części uczestnicy poznają wymagania związane z wykorzystywaniem informacji w modelach AI oraz sposoby nadzorowania ich jakości i bezpieczeństwa. Omówione zostaną również zasady odpowiedzialnego stosowania sztucznej inteligencji, zagadnienia zgodności regulacyjnej oraz możliwości automatyzowania wybranych procesów zarządzania danymi.
Przygotowanie informacji na potrzeby AI i analityki:
- dostosowywanie zbiorów danych do zastosowań sztucznej inteligencji,
- zapewnianie odpowiedniej jakości danych wykorzystywanych przez modele AI,
- organizowanie i udostępnianie wiedzy zgromadzonej w przedsiębiorstwie.
Nadzór nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI Governance):
- zasady odpowiedzialnego wdrażania i stosowania rozwiązań AI,
- ochrona oraz kontrolowanie bezpieczeństwa modeli sztucznej inteligencji,
- wymagania dotyczące zgodności AI i dużych modeli językowych (LLM).
Automatyzacja procesów zarządzania informacjami:
- projektowanie i usprawnianie przepływów pracy z danymi,
- automatyczne kontrolowanie parametrów jakościowych,
- wykorzystywanie mechanizmów automatycznej klasyfikacji informacji.
9. Ćwiczenia i warsztaty wdrożeniowe
Ostatnia część szkolenia poświęcona jest wykorzystaniu zdobytej wiedzy w praktyce. Uczestnicy przeanalizują sposób zarządzania danymi w przykładowej organizacji, zidentyfikują najważniejsze obszary wymagające usprawnienia i ocenią potencjalne zagrożenia. Następnie przygotują propozycję modelu Data Governance, uwzględniającą podział obowiązków, zasady postępowania z danymi oraz etapy wdrażania zmian. Całość zostanie uzupełniona analizą przykładów biznesowych i omówieniem najczęściej spotykanych błędów.
Ocena poziomu dojrzałości zarządzania danymi:
- rozpoznawanie problemów i słabych punktów w organizacji,
- odwzorowywanie procesów związanych z przepływem i wykorzystaniem danych,
- identyfikowanie oraz szacowanie ryzyka.
Opracowanie koncepcji Data Governance:
- ustalanie funkcji, ról i zakresu odpowiedzialności,
- przygotowywanie zasad i standardów zarządzania informacjami,
- tworzenie harmonogramu i założeń wdrożenia modelu zarządzania danymi.
Analiza przypadków i rekomendacje praktyczne:
- omawianie przykładów zastosowania Data Management w przedsiębiorstwach,
- rozpoznawanie najczęstszych nieprawidłowości podczas wdrażania rozwiązań,
- formułowanie zaleceń i wskazówek dotyczących skutecznego wdrażania dobrych praktyk.
Cognity Sp. z o.o. "To Know How!"
📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]
📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/ndwLWCQWK2yQh9fu9
🎓 Szkolenie Kurs Data Management - skuteczne zarządzanie danymi w organizacji - online i cała Polska
Cognity Sp. z o.o. organizuje szkolenia z zakresu Data Management, czyli efektywnego zarządzania danymi w organizacji, w formule online oraz jako szkolenia zamknięte dla firm z całej Polski. Kurs jest skierowany do osób, które chcą zdobyć lub rozwinąć kompetencje związane z gromadzeniem, porządkowaniem, przetwarzaniem, analizowaniem i zabezpieczaniem danych. Szkolenie pozwala poznać dobre praktyki zarządzania informacją oraz sposoby wykorzystywania danych do usprawniania procesów i wspierania decyzji biznesowych.
📊 W ramach szkolenia Data Management zajmujemy się m.in.:
• poznaniem podstawowych koncepcji i zasad zarządzania danymi w organizacji,
• opracowywaniem strategii zarządzania danymi oraz określaniem celów i potrzeb biznesowych,
• organizacją procesów pozyskiwania, gromadzenia i przechowywania informacji,
• projektowaniem struktur danych oraz zasad ich porządkowania i klasyfikowania,
• zarządzaniem jakością danych i eliminowaniem błędów, duplikatów oraz nieścisłości,
• wdrażaniem zasad Data Governance i określaniem odpowiedzialności za dane,
• definiowaniem ról, obowiązków i uprawnień osób uczestniczących w zarządzaniu informacją,
• tworzeniem standardów i procedur dotyczących pracy z danymi,
• poznawaniem zagadnień związanych z architekturą danych i ich przepływem pomiędzy systemami,
• integracją danych pochodzących z różnych źródeł i aplikacji,
• zarządzaniem bazami danych oraz organizacją zasobów informacyjnych,
• wykorzystywaniem narzędzi do przetwarzania, porządkowania i analizy danych,
• projektowaniem i wdrażaniem zasad bezpieczeństwa oraz ochrony informacji,
• zarządzaniem dostępem do danych i kontrolowaniem uprawnień użytkowników,
• poznaniem zasad przechowywania, archiwizacji i usuwania danych,
• zapewnianiem zgodności procesów zarządzania danymi z obowiązującymi regulacjami, w tym RODO,
• monitorowaniem jakości, spójności i aktualności zasobów informacyjnych,
• identyfikowaniem problemów związanych z zarządzaniem danymi i poszukiwaniem sposobów ich rozwiązywania,
• wykorzystywaniem danych do raportowania, analiz i podejmowania decyzji biznesowych,
• wdrażaniem dobrych praktyk usprawniających zarządzanie informacją w całej organizacji.
🧠 Baza wiedzy - Data Management, analiza danych, bazy danych i Business Intelligence
Na blogu Cognity publikujemy praktyczne materiały dotyczące:
📊 zarządzania danymi, Data Management i Data Governance,
🗂️ organizacji, przechowywania i porządkowania zasobów informacyjnych,
💻 baz danych, SQL i przetwarzania informacji,
📈 analizy danych, raportowania i wizualizacji wyników,
🔍 jakości danych, ich weryfikacji i standaryzacji,
🔐 bezpieczeństwa informacji, ochrony danych i zarządzania dostępem,
☁️ rozwiązań chmurowych, integracji systemów i architektury danych,
🤖 wykorzystania sztucznej inteligencji i nowoczesnych technologii w pracy z danymi,
🧩 optymalizacji procesów biznesowych poprzez efektywne wykorzystanie informacji.
⭐ Dlaczego warto wybrać szkolenie Data Management w Cognity?
✅ szkolenie prowadzone w wygodnej formule online,
✅ możliwość organizacji szkolenia zamkniętego dla firm z całej Polski,
✅ program uwzględniający potrzeby organizacji oraz poziom wiedzy uczestników,
✅ praktyczne podejście do zagadnień związanych z zarządzaniem danymi,
✅ ćwiczenia i przykłady odwołujące się do rzeczywistych wyzwań biznesowych,
✅ poznanie metod poprawy jakości, spójności i wiarygodności danych,
✅ rozwijanie umiejętności organizowania i nadzorowania zasobów informacyjnych,
✅ zdobycie wiedzy dotyczącej bezpieczeństwa, ochrony i kontroli dostępu do danych,
✅ poznanie dobrych praktyk w zakresie Data Governance i Data Quality,
✅ nauka efektywnego wykorzystywania danych w procesach analitycznych i decyzyjnych,
✅ możliwość zastosowania zdobytej wiedzy w codziennym zarządzaniu informacją w organizacji.
👉 Szczegóły oferty szkoleń:
https://www.cognity.pl
👉 Blog Cognity - Microsoft, IT i automatyzacja:
https://www.cognity.pl/blog