DAMA – Certified Data Management Professional (CDMP)
Il corso Certified Data Management Professional (CDMP) di DAMA è progettato per professionisti coinvolti nella gestione e governance dei dati aziendali. Attraverso 32 ore di formazione, il programma copre tutte le discipline del ciclo di vita della gestione dei dati, basandosi sull’ultima versione dello standard internazionale DAMA (DMBOK). I partecipanti acquisiranno competenze in aree come Data Governance, Data Quality, Data Modeling, Metadata Management, Data Architecture e Data Integration. Il corso alterna teoria e pratica, includendo esercitazioni, case studies ed esempi concreti, culminando con una simulazione d’esame finale.
Al termine, i partecipanti saranno preparati per sostenere l’esame di certificazione CDMP Data Management Fundamentals di DAMA.
FAQ
Ai partecipanti viene richiesta una conoscenza e una esperienza nel settore Analisi Dati
MODULO 1 – Introduzione alla disciplina del Data Management e al framework DAMA DMBoK2
– I dati e il loro valore per l’azienda e per la comunità
– Lessico del Data Management e principali definizioni
– Introduzione al DAMA DMBoK2 framework
– Panorama normativo e cenni ad altri framework di gestione e governo dei dati
– Strumenti e approcci per il miglioramento continuo del Data Management: il Data Management Maturity Assessment (DMMA)
MODULO 2 – Data Governance, ruoli e responsabilità nella gestione dei dati
– Cosa si intende per Data Governance e perché è importante
– Progettare e implementare la Data Governance
– Ruoli e responsabilità tipici nella gestione dei dati
– Costruire una “Data Management Organization”
MODULO 3 – Dati, Metadati, Master e Reference Data
– Comprendere e delineare il percorso che va dai dati alla conoscenza
– Dati vs Informazioni e Dati vs Metadati
– Le diverse tipologie di metadati e la loro gestione
– Il Data Lineage
– Master e Reference Data
MODULO 4 – Data Quality
– Cosa si intende per “qualità” dei dati
– Dimensioni, misure e metriche
– Gestire la qualità dei dati
– Principali teorie, framework e standard
MODULO 5 – Sicurezza, protezione ed etica dei dati
– La sicurezza dei dati in una prospettiva multidimensionale
– Razionali e principi per il trattamento etico dei dati
– Data Security vs Information Security vs Data Protection
– Rischi, minacce e vulnerabilità nella gestione dei dati
– Principali tecniche e metodi per la sicurezza dei dati
MODULO 6 – Architetture e Modelli Dati
– Il ruolo della Data Architecture in un’Organizzazione e sua collocazione nell’Enterprise Architecture
– L’Enterprise Data Model e il Data Flow Design
– L’importanza del Modello Dati
– Componenti, schemi e livelli di dettaglio dei Modelli Dati
– Progettare, implementare e valutare un Modello Dati
MODULO 7 – Data Storage e Operations, integrazione e interoperabilità dei dati
– Definizioni, principi ed elementi alla base
– Tipologie di database e processi per la loro gestione
– Processi, tecniche e metodi di integrazione dei dati
– Processi, tecniche e metodi di interoperabilità dei dati
MODULO 8 – Analisi dei dati: Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data e Data Science
– Panoramica sulle caratteristiche del Data Warehouse
– Data Warehouse vs Data Lake
– La Business Intelligence per decisioni data-driven
– Definizioni di Big Data e Data Science
– Architetture per i Big Data
– Processi e tecniche per lo “sfruttamento” di Big Data attraverso la Data Science
MODULO 9 – Gestione dei dati non strutturati: documenti e contenuti
– Gestione di dati, documenti, record e contenuti non strutturati/ semi-strutturati
– Vocabolari controllati: dai vocabolari alle ontologie
MODULO 10 – Recap e simulazione finale d’esame con docente
– I dati e il loro valore per l’azienda e per la comunità
– Lessico del Data Management e principali definizioni
– Introduzione al DAMA DMBoK2 framework
– Panorama normativo e cenni ad altri framework di gestione e governo dei dati
– Strumenti e approcci per il miglioramento continuo del Data Management: il Data Management Maturity Assessment (DMMA)
MODULO 2 – Data Governance, ruoli e responsabilità nella gestione dei dati
– Cosa si intende per Data Governance e perché è importante
– Progettare e implementare la Data Governance
– Ruoli e responsabilità tipici nella gestione dei dati
– Costruire una “Data Management Organization”
MODULO 3 – Dati, Metadati, Master e Reference Data
– Comprendere e delineare il percorso che va dai dati alla conoscenza
– Dati vs Informazioni e Dati vs Metadati
– Le diverse tipologie di metadati e la loro gestione
– Il Data Lineage
– Master e Reference Data
MODULO 4 – Data Quality
– Cosa si intende per “qualità” dei dati
– Dimensioni, misure e metriche
– Gestire la qualità dei dati
– Principali teorie, framework e standard
MODULO 5 – Sicurezza, protezione ed etica dei dati
– La sicurezza dei dati in una prospettiva multidimensionale
– Razionali e principi per il trattamento etico dei dati
– Data Security vs Information Security vs Data Protection
– Rischi, minacce e vulnerabilità nella gestione dei dati
– Principali tecniche e metodi per la sicurezza dei dati
MODULO 6 – Architetture e Modelli Dati
– Il ruolo della Data Architecture in un’Organizzazione e sua collocazione nell’Enterprise Architecture
– L’Enterprise Data Model e il Data Flow Design
– L’importanza del Modello Dati
– Componenti, schemi e livelli di dettaglio dei Modelli Dati
– Progettare, implementare e valutare un Modello Dati
MODULO 7 – Data Storage e Operations, integrazione e interoperabilità dei dati
– Definizioni, principi ed elementi alla base
– Tipologie di database e processi per la loro gestione
– Processi, tecniche e metodi di integrazione dei dati
– Processi, tecniche e metodi di interoperabilità dei dati
MODULO 8 – Analisi dei dati: Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data e Data Science
– Panoramica sulle caratteristiche del Data Warehouse
– Data Warehouse vs Data Lake
– La Business Intelligence per decisioni data-driven
– Definizioni di Big Data e Data Science
– Architetture per i Big Data
– Processi e tecniche per lo “sfruttamento” di Big Data attraverso la Data Science
MODULO 9 – Gestione dei dati non strutturati: documenti e contenuti
– Gestione di dati, documenti, record e contenuti non strutturati/ semi-strutturati
– Vocabolari controllati: dai vocabolari alle ontologie
MODULO 10 – Recap e simulazione finale d’esame con docente
L’esame si svolge in modalità online, direttamente dal proprio computer, ed è monitorato a distanza da un supervisore. Trattandosi di un test Open-book, prevede 100 domande a risposta multipla in lingua inglese, da completare in 90 minuti, estesi a 110 per chi non è madrelingua. Una volta ottenuto il voucher, si ha la possibilità di selezionare liberamente data e orario per sostenere la prova. L’esame, che deve essere acquistato separatamente, include anche l’accesso alla Membership DAMA per gli interessati