Обучение работе с IDQ для аналитиков качества данных | Стандарты DAMA и руководство по внедрению ... скачать в хорошем качестве

Обучение работе с IDQ для аналитиков качества данных | Стандарты DAMA и руководство по внедрению ...

Раскройте секреты анализа качества данных, сопоставив международные стандарты DAMA с практической реализацией с помощью Informatica Data Quality (IDQ). В этом видео мы подробно рассмотрим основные методы, которые должен знать каждый аналитик качества данных. Независимо от того, создаете ли вы новую функцию управления качеством данных или оптимизируете существующую, это видео разбирает теоретические основы управления данными и переводит их в техническую реализацию. 🔍 Ключевые темы, рассматриваемые в этом видео: 1. Структура управления качеством данных: Мы начнем с построения фундамента. Узнайте, как последовательность управления переходит от этики и ценностей к принципам, политикам, процедурам и, наконец, решениям. Мы обсудим реальные примеры, такие как то, как этика «правдивости» трансформируется в политики точности данных и бизнес-правила. 2. Методы DAMA International против Informatica IDQ: Мы напрямую сопоставляем 5 ключевых методов обеспечения качества данных DAMA с компонентами Informatica Data Quality (IDQ), чтобы гарантировать, что ваши данные «пригодны для бизнеса». Профилирование данных: Выявление истинной структуры и содержания данных с помощью статистического анализа (распределение частот, стандартное отклонение, межколоночный анализ). Эффективные метрики: Как определить релевантные для бизнеса метрики и рассчитать «индекс достоверности данных» с использованием оценочных таблиц IDQ, групп метрик и пороговых значений. Стандартизация и корректировка: Использование управляемых и неуправляемых справочных таблиц в IDQ для преобразований на основе правил и обогащения данных. Анализ первопричин: использование функций детализации в отчетах по профилированию для выявления конкретных проблем на уровне записей. 3. Запуск функции обеспечения качества данных: пошаговое руководство для архитекторов данных и ведущих аналитиков по внедрению качества данных в практическую деятельность: Определение области действия: выбор между корпоративным качеством данных и качеством данных, специфичным для бизнеса. Роли и обязанности: понимание критически важных ролей спонсора проекта, руководителя программы, владельца данных и ответственного за данные. Доказательство рентабельности инвестиций: как продемонстрировать возврат инвестиций за счет операционной эффективности (повторное использование, сокращение времени обнаружения) и снижения рисков. Руководящий комитет: важность регулярных совещаний с руководством для согласования качества данных со стратегическими инициативами. 4. Структура обеспечения качества данных: что представить аудиторам, когда их попросят предоставить вашу структуру. Мы рассматриваем 9 рекомендованных DAMA пунктов, включая бизнес-глоссарии, спецификации правил и интеграцию с каталогами данных (EDC). 👨‍🏫 О спикере: Тари Ахмед — мастер CDMP с 20-летним опытом работы в сфере управления данными и основатель Data Artists от DAS Solutions. 💡 Почему стоит посмотреть? Если вы хотите освоить Informatica Data Quality, понять принципы DAMA DMBOK или обосновать рентабельность инвестиций в качество данных перед заинтересованными сторонами, это исчерпывающее руководство даст вам ответы. Смотрите также: Обучение Informatica Data Quality (IDQ) День 1 | Концепции и архитектура качества данных:    • Informatica Data Quality (IDQ) Training Da...   Informatica Data Quality (IDQ) День 2 | Разъяснение ролей аналитика и разработчика    • Informatica Data Quality (IDQ) Day 2 | Ana...   Больше информации об обучении и консультациях: www.emergenteck.in #DataQuality #Informatica #DAMA #DataManagement