Gestão e Governança de Dados: Promovendo dados como ativo de valor nas empresas

Português

Introdução

PARTE 1. CONCEITOS BÁSICOS SOBRE GESTÃO DE DADOS

1. Conceitos Básicos

1.1. Dado, informação, conhecimento e sabedoria

1.2. Ciclo de vida dos dados

1.3. Características de qualidade desejadas para os dados e metadados

1.4. Big Data

        1.4.1. Como caracterizar o Big Data?

        1.4.2. Volume

        1.4.3. Velocidade

        1.4.4. Variedade

        1.4.5. Veracidade

        1.4.6. Valor

1.5. Considerações finais sobre Big Data

2. Gestão de Dados

2.1. Gestão de Dados – Definições

2.2. Princípios que orientam a Gestão de Dados

2.3. Principais funções que compõem a disciplina Gestão de Dados

2.4. Principais ganhos na adoção da Gestão de Dados

2.5. Gestão de Dados ou Administração de Dados – Qual o termo correto?

2.6. Mitos sobre a Gestão de Dados

3. Papéis Envolvidos na Gestão de Dados

3.1. Tipos de papéis envolvidos

3.2. Papéis ligados ao negócio

        3.2.1. Gestor de Dados de Negócio

        3.2.2. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão de Dados de Negócio

        3.2.3. Gestor da Informação

3.3. Papéis estratégicos

        3.3.1. Executivo de Gestão de Dados

        3.3.2. Gesto Estratégico de Dados

3.4. Papéis técnicos

        3.4.1. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão Técnica de Dados

        3.4.2. Gestor Técnico de Dados

        3.4.3. Administrador dos Repositórios de Metadados

        3.4.4. Projetista de Dados

        3.4.5. Administrador de Banco de Dados (DBA)

        3.4.6. Arquiteto de Integração de Dados

4. Estabelecendo a Gestão de Dados nas Empresas

4.1. Contextualização

4.2. Equipes de Gestão de Dados

4.3. Onde estabelecer a Gestão de Dados?

4.4. Cenários de distribuição das equipes de Gestão de Dados

        4.4.1. Cenário 1 – Equipe centralizada

        4.4.2. Cenário 2 – Gestão de Dados distribuída em duas equipes (Negócio e TI)

        4.4.3. Cenário 3 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes de negócio e uma única equipe de TI

        4.4.4. Cenário 4 – Gestão de Dados distribuída em uma equipe de Gestão de Dados de Negócio e várias equipes de Gestão Técnica de Dados especializadas

        4.4.5. Cenário 5 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes técnicas e equipes de negócio

4.5. Qual o melhor cenário para adotar a Gestão de Dados em minha empresa?

5. Visão Geral do Guia DAMA-DMBOK®

5.1. O que é o Guia DAMA-DMBOK®?

5.2. Framework

        5.2.1. Funções de Gestão de Dados

        5.2.2. Elementos ambientais

5.3. Junção das funções de Gestão de Dados com os elementos ambientais

PARTE 2. FUNÇÕES DA GESTÃO DE DADOS

6. Governança de Dados

6.1. Governança de Dados – Conceitos

6.2. Razões para implantar a Governança de Dados

6.3. Princípios da Governança de Dados

6.4. Componentes da Governança de Dados

        6.4.1. Pessoas

        6.4.2. Processos

        6.4.3. Tecnologia

6.5. Documentos da Governança de Dados

        6.5.1. Estratégia de Dados

        6.5.2. Política de Dados

        6.5.3. Normas de padrões

        6.5.4. Procedimentos

6.6. Estruturas formais de apoio à Gestão de Dados

        6.6.1. Escritório de Gestão de Dados

        6.6.2. Comitês de Gestão de Dados

        6.6.3. Conselho de Governança de Dados

6.7. Dicas para implantar um programa de Governança de Dados

6.8. Atividades necessárias para manter um programa de Governança de Dados segundo o DAMA-DMBOK®

7. Modelagem de Dados

7.1. Modelagem de Dados – Principais conceitos

7.2. Modelo Conceitual de Dados

        7.2.1. Entidades

        7.2.2. Relacionamentos

        7.2.3. Atributos

        7.2.4. Mecanismos avançados de abstração em um Modelo Conceitual de Dados

7.3. Modelo Lógico de Dados

        7.3.1. Conceitos básicos em Modelagem Lógica de Dados

        7.3.2. Normalização

7.4. Modelo Físico de Dados

        7.4.1. O Modelo Físico de Dados e as desnormalizações

        7.4.2. Elementos estruturais de um Modelo Físico de Dados

7.5. Documentação de um modelo de dados

        7.5.1. Boas práticas para dar nomes aos elementos

        7.5.2. Boas práticas para conceituar (definir) elementos

7.6. Qualidade dos modelos de dados

        7.6.1. Processos de qualidade para modelos de dados

        7.6.2. Critérios de qualidade aplicados em modelos de dados

7.7. Considerações finais sobre Modelagem de Dados

8. Arquitetura de Dados

8.1. O que é uma Arquitetura de Dados?

8.2. Atividades necessárias para criar e manter uma Arquitetura de Dados

8.3. Arquitetura de dados não é apenas uma coleção de modelos de dados e banco de dados

        8.3.1. Cadeia de valor e macroprocessos

        8.3.2. Glossário de termos corporativos

8.4. Modelos de dados e Arquitetura de Dados

8.5. Modelos de dados compartilhados

8.6. Modelos de dados corporativos

        8.6.1. Como diferenciar modelos corporativos dos modelos compartilhados

        8.6.2. Abordagens para construção de modelos corporativos

8.7. Tipos de modelos de dados corporativos segundo o DAMA-DMBOK®

        8.7.1. Modelo de Área de Interesse

        8.7.2. Modelos conceituais de dados

        8.7.3. Modelos lógicos de dados

8.8. Integração dos dados corporativos

        8.8.1. Integração via troca de arquivos

        8.8.2. Integração via ETL

        8.8.3. Integração via Database Links ou Linked Servers

        8.8.4. Replicação de dados e Oracle Golden Gate

        8.8.5. Integração via serviços

9. Gestão de Dados Mestres e Referência

9.1. Contextualização

9.2. Dados mestres

9.3. Dados mestres

9.4. Dados transacionais

9.5. Gerenciamento de dados mestres e referência

9.6. Estilos de arquiteturas de dados mestres

        9.6.1. Pré-MDM

        9.6.2. Consolidação

        9.6.3. Registro

        9.6.4. Coexistência

        9.6.5. Coexistência só de leitura

        9.6.6. Transacional

9.7. Passos para implantar o MDM

10. Qualidade de Dados

10.1. O que é Qualidade de Dados?

10.2. Dados em baixa qualidade – Dados sujos

10.3. Processo de Qualidade de Dados (conteúdo)

        10.3.1. Promover a Qualidade de Dados

        10.3.2. Definir requisitos e questões da qualidade

        10.3.3. Perfilar dados – Data profiling

        10.3.4. Analisar dados

        10.3.5. Limpar e corrigir dados – Data cleansing

        10.3.6. Garantia da Qualidade dos Dados e Metadados

10.4. Considerações finais sobre a Qualidade dos Dados

PARTE 3. GESTÃO DE DADOS MODERNA

11. Gestão de Dados Moderna

11.1. Visão geral da Gestão de Dados Moderna

11.2. Estrutura da Gestão de Dados

        11.2.1. Corpo Técnico

        11.2.2. Ferramentas

        11.2.3. Metodologia

        11.2.4. Qualidade

        11.2.5. Alinhamento estratégico

        11.2.6. Governança de Dados

11.3. Conduta

        11.3.1. Adaptação

        11.3.2. Agilidade

        11.3.3. Bom senso

        11.3.4. Comprometimento

        11.3.5. Didática

        11.3.6. Objetividade

        11.3.7. Proatividade

        11.3.8. Racionalidade

11.4. Pilares das organizações

        11.4.1. Dados e metadados

        11.4.2. Pessoas

        11.4.3. Recursos financeiros

12. Boas Práticas da Gestão de Dados Moderna

12.1. As quatorze boas práticas      de Gestão de Dados Moderna

12.2. Manter um time de destaque

12.3. Atuar no início dos projetos

12.4. Ser ágil nos atendimentos

12.5. Utilizar princípios e ferramentas da qualidade

        12.5.1. Ciclo PDCA aplicado na Gestão de Dados Moderna

        12.5.2. Diagrama de Pareto

        12.5.3. Diagrama de causa e efeito

        12.5.4. Gráficos de controle

        12.5.5. Listas de verificação (checkliststs)

12.6. Trabalhar com indicadores de gestão

12.7. Repassar os custos aos clientes

12.8. Nunca acomodar

12.9. Utilizar metodologia adequada

        12.9.1. Diretrizes básicas para a construção de uma Metodologia de Gestão de Dados

        12.9.2. Características consideradas na criação de uma Metodologia de Gestão de Dados

12.10. Utilizar ferramentas de apoio

12.11. Utilizar modelos de dados

12.12. Investir na capacitação dos clientes

12.13. Entender que o sucesso depende de todos

12.14. Divulgar a área de Gestão de Dados

12.15. Ter bom senso

13. Desenvolvimento Profissional

13.1. O mercado de trabalho em Gestão de Dados

13.2. Organizações que atuam na área de Gestão de Dados

        13.2.1. DAMA® - Data Management International

        13.2.2. IAIDQ – International Association for Information and Data Quality

        13.2.3. DGI – Data Governance Institute

        13.2.4. QIBRAS®

        13.2.5. TDWI – The Data Warehouse Institute

13.3. Certificações: luxo ou necessidade?

13.4. Benefícios de uma certificação

13.5. Principais certificações do mercado para a área de Gestão de Dados

        13.5.1. DAMA-CDMP®

        13.5.2. IAIDQ-IQCP

ANEXOS. FUNÇÕES DO GUIA DAMA-DMBOK®

I. Governança de Dados

II. Gestão da Arquitetura de Dados

III. Desenvolvimento dos Dados

IV. Gestão de Operações e Database

V. Gestão da Segurança de Dados

VI. Gestão de Dados Mestres e Referência

VII. Gestão de Data Warehousing e Business Intelligence

VIII. Gestão de Documentação e Conteúdo

IX. Gestão de Metadados

X. Gestão da Qualidade de Dados