Data Governance i Data Management – ład, jakość i wartość biznesowa danych
Trzydniowe szkolenie warsztatowe z zakresu wdrażania ładu danych, zarządzania metadanymi, podnoszenia jakości danych oraz Master Data Management. Uczestnicy poznają kluczowe frameworki (DAMA-DMBOK, DGI), nauczą się projektować role i polityki oraz budować business case i roadmapę wdrożenia programu governance w organizacji.
Co zyskuje zespół?
- Spójne rozumienie pojęć, ról i odpowiedzialności związanych z zarządzaniem danymi w całej organizacji.
- Umiejętność samodzielnego projektowania modeli operacyjnych, reguł jakości oraz wyznaczania priorytetów poprawy danych.
- Gotowość do zbudowania uzasadnienia biznesowego (business case) oraz wdrażania standardów compliance i RODO.
Co zyskuje zespół?
- Spójne rozumienie pojęć, ról i odpowiedzialności związanych z zarządzaniem danymi w całej organizacji.
- Umiejętność samodzielnego projektowania modeli operacyjnych, reguł jakości oraz wyznaczania priorytetów poprawy danych.
- Gotowość do zbudowania uzasadnienia biznesowego (business case) oraz wdrażania standardów compliance i RODO.
Kiedy szkolenie z Data Governance i Data Management jest realną odpowiedzią na Twoje potrzeby?
W wielu organizacjach dane są rozproszone, brakuje jasnej odpowiedzialności (Data Ownerów i Stewardów), a niska jakość danych prowadzi do błędów raportowych, ryzyka compliance oraz opóźnień w decyzjach biznesowych.
Celem szkolenia jest wyposażenie uczestników w wiedzę i umiejętności z zakresu projektowania ról, polityk, katalogowania danych, budowania reguł jakości oraz opracowania 12-miesięcznej roadmapy wdrożenia ładu danych.
Uporządkowanie ładu danych i wdrożenie Master Data Management pozwala stworzyć jedno źródło prawdy (golden record), usprawnić automatyzację procesów i pełniej wykorzystać potencjał analityczny firmy.
Rozwijanie kompetencji w obszarze Data Governance buduje w organizacji kulturę odpowiedzialności za dane, ogranicza koszty niskiej jakości danych oraz zapewnia zgodność z regulacjami prawnymi (RODO/GDPR) i bezpieczeństwem.
Dla kogo przygotowaliśmy to szkolenie?
Zakres szkolenia można dopasować do roli uczestników, ich doświadczenia i codziennych zadań w organizacji.
Zespoły Data Governance, Data Management i analityki
Dla osób odpowiedzialnych za jakość danych, architekturę danych oraz wdrażanie standardów analitycznych. Szkolenie pozwala uporządkować wiedzę, poznać narzędzia katalogowania i projektować reguły jakości.
Data Ownerzy, Data Stewardzi i kadra kierownicza
Dla liderów biznesowych, właścicieli procesów i członków Data Governance Council nadzorujących program ładu danych. Szkolenie pomaga zdefiniować podział odpowiedzialności i budować uzasadnienie biznesowe inwestycji w dane.
Specjaliści IT, bezpieczeństwa, compliance i ryzyka
Dla architektów, pracowników działów ochrony danych i zgodności regulacyjnej. Szkolenie dostarcza wiedzy z zakresu integracji MDM, privacy by design, DPIA oraz dostosowania systemów do wymogów prawnych.
Szkolenie może być zrealizowane dla jednej grupy lub w wersji dopasowanej do różnych ról w organizacji.
Program szkolenia
Data Governance i Data Management – ład, jakość i wartość biznesowa danych w praktycznym skrócie
Poniższy zakres stanowi bazę, którą możemy dopasować do specyfiki Twojej marki, zespołu i modelu pracy z klientem.
Data Governance i Data Management – fundamenty
Data Governance – definicja i cele: jakość, bezpieczeństwo, compliance i wartość biznesowa.
Relacja Data Governance z Data Management w ujęciu DAMA-DMBOK.
Dlaczego organizacje potrzebują ładu danych: odpowiedzialność, jakość, ryzyko i wartość.
Frameworki governance: DAMA-DMBOK i DGI (Data Governance Institute).
Modele operacyjne: centralized, federated i hybrid – zalety, ograniczenia i kryteria wyboru.
Element praktyczny: Analiza krótkiego scenariusza organizacji i dobór najbardziej adekwatnego modelu operacyjnego Data Governance.
Struktura organizacyjna i odpowiedzialność za dane
CDO i rola sponsora programu Data Governance.
Data Governance Council – mandat, skład i sposób działania.
Data Owner, Data Steward, Data Custodian – zakres odpowiedzialności i współpraca.
Rozdzielenie odpowiedzialności biznesowej, technicznej i kontrolnej.
Projektowanie struktury decyzyjnej i eskalacyjnej.
Element praktyczny: Warsztat: budowa struktury Data Governance dla przykładowej organizacji oraz przygotowanie macierzy odpowiedzialności dla kluczowych decyzji dotyczących danych.
Data catalog i metadata management
Data catalog jako punkt dostępu do wiedzy o danych.
Business glossary i ujednolicanie definicji biznesowych.
Metadata repository – metadane biznesowe, techniczne i operacyjne.
Data lineage – pochodzenie i przepływ danych.
mpact analysis – identyfikacja skutków zmian danych, definicji i systemów.
Element praktyczny: Ćwiczenie: zaprojektowanie uproszczonego wpisu katalogowego dla wybranej domeny danych, wraz z definicją biznesową, właścicielem, źródłem i zależnościami.
Polityki danych i model operacyjny governance
Polityka jakości danych.
Polityka bezpieczeństwa danych.
Polityka retencji.
Polityka dostępu.
Relacja polityk z rolami, procesami i mechanizmami kontrolnymi.
Jak unikać „papierowego governance” – przełożenie polityk na codzienną pracę.
Element praktyczny: Warsztat zespołowy: przygotowanie szkieletu zestawu polityk danych oraz wskazanie właścicieli, mechanizmów kontroli i zasad przeglądu.
Projekt struktury Data Governance – integracja dnia
Połączenie modelu operacyjnego, ról, polityk, katalogu i procesów.
Identyfikacja luk i konfliktów odpowiedzialności.
Omówienie rezultatów warsztatów i rekomendacji.
Element praktyczny: Mini-projekt: przygotowanie jednokartkowego modelu Data Governance dla organizacji: role, rada, polityki, katalog danych i mechanizm decyzyjny.
Wymiary jakości danych i ich pomiar
Kompletność, dokładność, spójność, aktualność, unikalność i integralność danych.
Znaczenie ISO 8000 w kontekście jakości danych.
Jak przekładać wymiary jakości na konkretne reguły i metryki.
Krytyczne elementy danych i priorytety jakościowe.
Element praktyczny: Ćwiczenie: zdefiniowanie reguł jakości oraz progów akceptacji dla przykładowego zbioru danych.
Procesy Data Quality Management
Profilowanie danych i identyfikacja anomalii.
Data cleansing – poprawa i standaryzacja danych.
Matching i deduplication.
Monitoring jakości oraz obsługa problemów jakościowych.
Automatyzacja walidacji danych.
Element praktyczny: Warsztat: assessment jakości danych – identyfikacja braków, duplikatów, niespójności i nieaktualnych rekordów oraz przygotowanie planu naprawczego.
Narzędzia jakości danych i automatyzacja
Przegląd kategorii narzędzi do jakości danych.
Przykłady: Informatica, Talend, Great Expectations.
Automatyzacja reguł walidacyjnych i monitoringu jakości.
Dobór narzędzia do dojrzałości organizacji i charakteru danych.
Powiązanie platform jakości danych z Data Governance.
Element praktyczny: Case study: dobór podejścia i narzędzi do organizacji z rozproszonymi źródłami danych i rosnącą liczbą błędów raportowych.
Compliance, prywatność i regulacje
RODO/GDPR w zarządzaniu danymi.
Regulacje sektorowe – perspektywa finansów i ochrony zdrowia.
Privacy by design jako element governance.
DPIA i ocena ryzyka dla procesów przetwarzania danych.
Powiązanie polityk dostępu, bezpieczeństwa, retencji i jakości.
Element praktyczny: Ćwiczenie: identyfikacja wymagań compliance dla przykładowej domeny danych oraz wskazanie kontroli governance, które powinny je wspierać.
Master Data Management – golden record i integracja
Master Data Management – cel i miejsce w Data Management.
Golden record.
Hierarchie danych.
Cross-system integration.
MDM hub i odpowiedzialność za dane podstawowe.
Element praktyczny: Ćwiczenie: zaprojektowanie zasad tworzenia golden record dla wybranego obiektu biznesowego i identyfikacja potencjalnych konfliktów między systemami źródłowymi.
Business case dla Data Governance
Jak uzasadnić inwestycję w Data Governance.
ROI Data Governance.
Cost of poor data quality – koszty niskiej jakości danych.
Identyfikacja kosztów bezpośrednich i pośrednich.
Quick wins i budowanie poparcia interesariuszy.
Element praktyczny: Warsztat: budowa uproszczonego business case – problem, koszt, korzyść, miernik, quick, win i oczekiwany efekt.
Plan wdrożenia i roadmapa
Fazy wdrożenia: assessment, design, pilot, rollout.
Priorytetyzacja domen danych.
Kryteria wyboru pilotażu.
Roadmapa wdrożenia.
Change management i zarządzanie interesariuszami.
Element praktyczny: Ćwiczenie: stworzenie 12-miesięcznej roadmapy programu Data Governance z kamieniami milowymi, odpowiedzialnościami i priorytetami.
Technologie wspierające governance
Data catalog tools.
Data quality platforms.
Governance automation.
AI w Data Governance.
Kryteria doboru technologii do procesów i modelu operacyjnego.
Ryzyko wdrażania narzędzia bez uporządkowanego modelu governance.
Element praktyczny: Case study: organizacja posiada wiele narzędzi, ale brak właścicieli danych i standardów – identyfikacja właściwej kolejności działań.
Model dojrzałości i assessment
CMMI Data Management Maturity – perspektywa modelu dojrzałości.
Assessment dojrzałości Data Management i Data Governance.
Benchmarking.
Wyznaczanie celów na kolejne poziomy dojrzałości.
Identyfikacja luk procesowych, organizacyjnych i technologicznych.
Element praktyczny: Warsztat: samoocena dojrzałości przykładowej organizacji i przygotowanie listy działań przejścia do kolejnego poziomu.
KPI, audyty i continuous improvement
KPI programu Data Governance.
Raportowanie do zarządu i Data Governance Council.
Audyty i przeglądy.
Continuous improvement.
Powiązanie wyników jakości, dojrzałości i ROI z roadmapą programu.
Element praktyczny: Ćwiczenie końcowe: przygotowanie mini-dashboardu KPI oraz 90-dniowego planu działań doskonalących.
Program szyty na miarę Twojej organizacji
Każdy zespół pracuje w unikalnym otoczeniu i mierzy się z innymi wyzwaniami. Dlatego prezentowany zakres merytoryczny to sprawdzona baza, którą każdorazowo personalizujemy, uwzględniając specyfikę Twojej branży, wewnętrzne standardy oraz realne sytuacje zawodowe uczestników. Program możemy rozbudować o dedykowane case studies, dodatkowe moduły tematyczne lub narzędzia pracy dopasowane do Waszego modelu biznesowego.
Efekty szkolenia
Rezultaty dla uczestników
- Umiejętność zaprojektowania struktury Data Governance, ról i macierzy odpowiedzialności
- Dobór odpowiedniego modelu operacyjnego (centralized, federated, hybrid)
- Przygotowanie szkicu polityki danych oraz wpisu w katalogu metadanych
- Przeprowadzenie assessmentu jakości danych oraz zdefiniowanie reguł i metryk walidacyjnych
- Zaprojektowanie modelu MDM oraz zasad tworzenia pojedynczego źródła prawdy (golden record)
- Opracowanie uzasadnienia biznesowego (business case), 12-miesięcznej roadmapy oraz dashboardu KPI
Efekty wspierające organizację
- Spójniejsze rozumienie pojęć, ról i odpowiedzialności za dane w całej organizacji
- Lepsza jakość danych dzięki regułom profilowania, czyszczenia i deduplikacji
- Większa kontrola nad metadanymi, słownikiem biznesowym i pochodzeniem danych (lineage)
- Skuteczne przygotowanie organizacji do wymagań compliance, RODO/GDPR i audytów
- Obniżenie kosztów niskiej jakości danych (cost of poor data quality) poprzez quick wins
- Podniesienie dojrzałości procesowej i analitycznej w oparciu o jasny model operacyjny
Jak wygląda przygotowanie
i realizacja szkolenia?
Rozmowa o potrzebach
Poznajemy kontekst, cel szkolenia i najważniejsze wyzwania zespołu.
Spotkanie z trenerem i dopasowanie zakresu
Pogłębiamy diagnozę potrzeb, ustalamy program, formę pracy, długość warsztatu i profil uczestników.
Realizacja szkolenia
Prowadzimy warsztat online lub stacjonarnie, z naciskiem na praktykę i ćwiczenia.
Podsumowanie i dalsze rekomendacje
Po szkoleniu porządkujemy najważniejsze wnioski i wskazujemy, jak utrwalać nowe zachowania.
Bloomvise Insight: Wyniki obserwacji i rekomendacje dla menedżera
Szkolenie to nie koniec. Na bazie obserwacji trenera przygotowujemy dodatkowy raport wniosków, uwag i rekomendowanych kroków na przyszłość. Po zapoznaniu się z raportem możliwe jest umówienie bezpłatnej konsultacji z trenerem.
Logistyka i informacje
Czas trwania
Pełny zakres szkolenia to 24 godziny szkoleniowe (zazwyczaj 3 dni po 8 godzin). Możliwe jest skrócenie lub przedłużenie programu w zależności od potrzeb organizacji.
Forma szkolenia
Realizujemy warsztaty zarówno stacjonarnie (w Twojej siedzibie lub wynajętej sali), jak i w pełni interaktywnie online (platforma Zoom lub Teams). Hybrydowe formy również są możliwe.
Czas trwania
Pełny zakres szkolenia to 14 godzin zegarowych (zazwyczaj 2 dni po 7 godzin). Możliwe jest skrócenie lub przedłużenie programu w zależności od potrzeb organizacji.
Certyfikat udziału
Każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat potwierdzający ukończenie szkolenia oraz nabycie kompetencji w obszarze obsługi i sprzedaży w punkcie stacjonarnym.
Materiały po szkoleniu
Uczestnicy otrzymują komplet materiałów merytorycznych, notatki z warsztatu oraz zestawienie kluczowych technik do dalszej pracy własnej.
Wsparcie poszkoleniowe
Po zakończeniu szkolenia przygotowywany jest raport z obserwacji i rekomendacje dla menedżera. Możliwa jest też darmowa konsultacja z trenerem.
Język szkolenia
Program realizujemy płynnie w języku polskim oraz angielskim, dostosowując się do składu i potrzeb zespołu.
Wycena
Koszt szkolenia ustalany jest indywidualnie i zależy od liczby uczestników, formy realizacji oraz dodatkowych wymagań. Zapraszamy do kontaktu w celu przygotowania oferty.
Masz pytania?
Zobacz nasze FAQ lub skontaktuj się z nami bezpośrednio – chętnie odpowiemy na wszystkie pytania.
Porozmawiajmy o szkoleniu
dla Twojego zespołu
Jeśli chcesz dopasować zakres szkolenia do swojej organizacji, omówić potrzeby zespołu albo sprawdzić, czy to dobry kierunek – zacznijmy od krótkiej rozmowy.
Zapytaj o to szkolenie
Wypełnij formularz, a nasz zespół skontaktuje się z Tobą w sprawie szkolenia „Data Governance i Data Management – ład, jakość i wartość biznesowa danych”