ПРОГРАММА СТЮАРД ДАННЫХ
ПРОГРАММА ПОДГОТОВКИ
СТЮАРД ДАННЫХ
(Data Steward)
Единственная комплексная программа подготовки Стюардов данных в России
Бронирование на Bootcamp
₽ 120 000
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
ФОРМАТЫ ПОДГОТОВКИ
Выберите подходящий вам
формат подготовки
формат подготовки
BOOTCAMP
₽ 120 000
Интенсив длительностью 28 дней с решением практической задачи и совместной работой в онлайн формате
ПОДРОБНЕЕ
ОНЛАЙН КУРС
₽ 39 000
Доступ к материалам на 6 месяцев с поддержкой менторов и индивидуальным графиком подготовки
ПОДРОБНЕЕ
КОРПОРАТИВНЫЙ
По запросу
Разработка корпоративной программы с учетом требований и особенностей организации
ОСТАВЬТЕ ЗАЯВКУ
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
Разработано на основе фреймворков
КОГДА НУЖЕН СТЮАРД ДАННЫХ
-
Низкое качество данныхКогда организация сталкивается с проблемами, связанными с низким качеством данных, такими как ошибки, дубликаты и неполные записи, Data Stewardship помогает улучшить и поддерживать качество данных -
Соблюдение законодательстваОрганизации, подверженные законодательным требованиям, связанным с защитой данных, могут внедрить Data Stewardship для соблюдения этих норм -
Оптимизация бизнес-процессовData Stewardship может улучшить бизнес-процессы, обеспечивая эффективное использование данных и устранение лишних операций -
Интеграция данныхЕсли организация работает с данными из разных источников и систем, Data Stewardship помогает обеспечить согласованность и совместимость данных при их интеграции -
Принятие обоснованных решенийКорректные и достоверные данные необходимы для принятия обоснованных бизнес-решений. Data Stewardship обеспечивает доступ к точным данным - Управление рискамиData Stewardship помогает выявить и управлять рисками, связанными с данными, такими как потеря данных, нарушение конфиденциальности или недостоверность информации
Подписка на полезную информацию
Подписываясь на наши материалы вы мотивируете нас для проведения новых исследований и создания полезных материалов. Благодарим вас!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Зачем нужны Стюарды данных
Понимание и поддержка информационных потребностей организации
Обеспечение качества данных и информации
Создание добавленной ценности в организации с помощью данных
Снижение стоимости эксплуатации, интеграции и развития ИС
Обеспечение конфиденциальности и приватности данных
Ввод, хранение, защита и обеспечение целостности данных
ЗАЧЕМ НУЖНЫ СТЮАРДЫ ДАННЫХ
Понимание и поддержка информационных потребностей организации
Обеспечение качества данных и информации
Создание добавленной ценности в организации с помощью данных
Снижение стоимости эксплуатации, интеграции и развития ИС
Обеспечение конфиденциальности и приватности данных
Ввод, хранение, защита и обеспечение целостности данных
СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
Программа направлена на внедрение эффективного плана обслуживания информационных активов, специально адаптирована для специалистов всех подразделений организации
1
ПРОЦЕССЫ
Регламентирование, постановка на учёт, решение инцидентов
2
ШАБЛОНЫ
Готовые шаблоны политик и документы для организации Data Stewardship
3
ИНСТРУМЕНТЫ
Каталог данных
(Data Catalog),
Среда совместной рабооты
4
НАВЫКИ
Бизнес-кейс, Бизнес-глоссарий, План обслуживания данных
О чём программа «Стюард данных»?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Невидимое пространство данных.
- Формула плохих результатов как драйвер внедрения Обслуживания данных.
- Компетенции и функции стюарда данных.
- Видение данных как базовая способность.
- Выработка видения данных.
- Разработка правил именования файлов.
- Шаблон «Соглашение об именовании файлов».
- Шаблон «Журнал видения данных».
Вас назначили ответственным за данные – что делать?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Предмет деятельности «Обслуживание данных».
- Как справляться с неопределённостью, которая порождает начальное сопротивление.
- Контекст обслуживания данных.
- Роль стюарда данных и ролевая модель обслуживания данных.
- Поиск бизнес-проблемы, идентификация и анализ стейкхолдеров.
- Формулирование задач по работе с данными.
- Формулирование бизнес-проблемы.
- Анализ стейкхолдеров.
- Шаблон «Анализ стейкхолдеров».
- Шаблон плана проекта по постановке информационного актива на учёт.
Почему данные важны и для кого они важны?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема отсутствия приоритизации в работе с данными.
- Как справляться с невежеством, чтобы избежать недооценки необходимых усилий.
- Понятия актива и информационного актива.
- Преимущества от работы с информационным активом.
- Жизненный цикл управления активами.
- Методы оценки активов.
- Приоритизация в работе с данными (цикл PMCI).
- Определение быстрых побед.
- Идентификация информационных активов.
- Формулирование подхода к идентификация информационного актива.
- Подготовка диаграммы связей по идентифицированному активу.
- Составление списка информационных объектов, входящих в информационный актив.
- Шаблон «Диаграмма связей/диаграмма окружения».
- Шаблон «Реестр учёта информационных активов».
Как проанализировать и обосновать необходимость наведения порядка в данных?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема отсутствия обоснования запуска инициатив по работе с данными.
- Как справляться со скупостью, чтобы избежать дефицита необходимых ресурсов.
- Что такое бизнес-кейс и для чего он нужен.
- Анализ согласованности с планами организации.
- Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
- Типовое обоснование дата-инициатив с помощью Квадранта ценности информации Черкавского-Марчанда.
- Формулирование подхода к получению преимуществ при решении вашей бизнес-проблемы.
- Разработка вариантов решения бизнес-проблем с помощью данных.
- Выполнение расчёта ценности для хорошего варианта решения бизнес-задачи.
- Шаблон «Бизнес-кейс».
- Шаблон «Варианты решения бизнес-проблемы».
Как собрать требования к данным? Каких требований будет достаточно для регулирования данных?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема «единого языка» в организации при работе с данными.
- Как справляться с гордыней, чтобы избежать разрозненности при организации работ с привлечением бизнес-подразделений.
- Понятия информационных и организационных колодцев.
- Как снижать издержки на взаимодействие в деятельности организации.
- Виды информационного обеспечения бизнес-процессов.
- Назначение, состав и разработка бизнес-глоссария.
- Сбор общих требований к данным.
- Идентификация бизнес-терминов и разработка определений.
- Сбор требований к данным.
- Шаблон «Регламент процесса управления бизнес-глоссарием».
- Опросник для сбора общих требований к данным.
Как группировать данные для упрощения работы с ними и взятия их под контроль?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема «лабиринта данных» в организации.
- Домены данных.
- Как справиться с леностью в организации, чтобы избежать беспорядка в данных.
- Преимущества повышения управляемости данных.
- Таксономия и классификация: разница, архитектурное назначение и специфика.
- Выделение доменов и создание модели метаданных.
- Стандарт «Дублинское ядро».
- Разработка схемы доменов и поддоменов данных в связи с бизнес-терминами.
- Разработка моделей метаданных для бизнес-терминов.
- Шаблон «Схема доменов и поддоменов».
- Шаблон «Модель метаданных».
- Каталог данных.
Как объяснить ИТ-специалистам, что нужно делать, на языке данных?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема согласованности данных и технологий в организации.
- Зачем нужны модели данных.
- Как справиться с тщеславием, чтобы избежать несогласованности при работе с данными.
- Моделирование данных как деятельность.
- Определение сущностей при моделировании данных.
- Преимущества связности данных (интероперабельности).
- Уровни моделирования данных, прямое и обратное моделирование (реинжиниринг).
- Назначение и сравнение нотацийDFD, ERD, диаграмм классов UML.
- Разработка концептуальной диаграммы связи основных бизнес-терминов кейса.
- Разработка диаграммы потоков данных (DFD).
- Разработка диаграммы Crowfoot или ERD.
- Шаблон «Соглашение о моделировании данных (UML)».
- Шаблон «Инструкция по аудиту моделей данных».
- Шаблон «Инструкция по моделированию данных».
- Шаблон «Особенности представления моделей данных».
Как организовать постоянный процесс по упорядочиванию данных?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблема доверия к данным и единого «источника корпоративной правды».
- Зачем нужны модели данных.
- Как справиться с завистью, чтобы избежать безответственности при организации работы с данными.
- Отличия жизненного цикла данных и контента.
- Что даёт ответственность за данные.
- Модель регулирования жизненного цикла информации.
- Прослеживание происхождения данных (data lineage).
- Инструменты стюарда данных: каталог данных и система управления мастерданными (MDM).
- Построение цепочки происхождения данных в виде блок-схемы.
- Подготовка графика сохранения для информационного актива.
- Разработка матрицы ответственности за информационный актив.
- Шаблон «График сохранения (Retention Schedule)».
- Шаблон «Матрица ответственности RACI».
- Шаблон «План обслуживания информационного актива».
Зачем и как обеспечивать качество данных?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Проблемы с качеством данных – тормоз любых цифровых инициатив.
- Как справиться с унынием, чтобы избежать неправильных данных.
- Критерии качества данных.
- Как обеспечить снижение затрат за счёт повышения качества данных.
- Сбор и анализ требований к качеству данных с целью определения экономического эффекта.
- Сквозная модель разработки правил обеспечения качества данных, обоснованных с точки зрения бизнеса.
- Настройка проверок качества данных.
- Заполнение опросника по требованиям стейкхолдера к качеству данных.
- Заполнение реестра требований к качеству данных (не от стейкхолдера).
- Разработка бизнес-правил обеспечения качества данных.
- Шаблон «Политика обеспечения качества данных».
- Опросник по требованиям стейкхолдеров к качеству данных.
- Шаблон «Реестр требований и правил обеспечения качества данных».
Как проанализировать информационные риски и создать модель доступа к данным?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Объекты безопасности данных и три уровня информационных рисков.
- Источники рисков доступа к данным.
- Управление информационной безопасностью есть, а управления информационными рисками нет – почему?
- Как не допустить, чтобы гнев помешал снижать информационные риски.
- Анализ информационных рисков.
- Разработка и применение классификации данных.
- Разработка моделей доступа CRUDE.
- Выполнение анализа информационных рисков.
- Классификация данных, входящих в информационный актив, по их чувствительности.
- Разработка модели доступа к данным информационного актива.
- Шаблон «Стандарт классификации данных».
- Шаблон «Анализ информационных рисков».
- Шаблон «Модель доступа к информационному активу».
- Справочник рисков, связанных с регулирование информации.
Как планировать дальнейшее развитие управления данными в вашей организации?
Содержание:
1. Лекция:
Модель зрелости обслуживания данных.
Содержание:
1. Лекция:
- Проблемы осуществления изменений в организации.
- Как победить отчаяние, чтобы организовать постоянное развитие управления данными.
- Модели зрелости и уровни зрелости.
- Как обеспечить синергетический эффект и преимущества от него.
- Как проводить оценку зрелости управления данными.
- Иерархия документации по управлению данными.
- Выполнение анализа зрелости по Модели зрелости обслуживания данных.
- Подготовьте дорожную карту развития обслуживания данных.
Модель зрелости обслуживания данных.
- Опросники по каждой из 6 областей практик.
- Описание уровней зрелости для сопоставления.
- Excel-файл для построения визуального отчёта по оценке зрелости.
Как связать все активности стюарда данных воедино?
Содержание:
1. Лекция:
Содержание:
1. Лекция:
- Последовательность активностей и процессы обслуживания данных.
- Типовые задачи обслуживания данных.
- 10 препятствий для управления данными в организации.
- Текущие и потенциальные потери от неоптимальной работы с информацией.
- Инструментарий (toolkit) стюарда данных.
- Подход к подготовке отчётных документов.
- Планомерное создание ценности против хаотичных инициатив по цифровизации.
- Подготовка отзыва на программу «Стюард данных».
- Обсуждение результатов прохождения программы «Стюард данных» со своим руководством.
- Запуск инициативы по обслуживанию данных в организации.
- Модель компетенций стюарда данных.
- Бизнес-процесс обслуживания данных (в ARIS).
ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА
ДЛЯ СОВМЕСТНОЙ РАБОТЫ
ДЛЯ СОВМЕСТНОЙ РАБОТЫ
ПОЛУЧИТЬ ДЕМО-ДОСТУП НА 14 ДНЕЙ
РАСПИСАНИЕ BOOTCAMP
Осенняя серия
Идет набор групп
Даты начала подготовки:
Группа 1 - Старт: 07.10.2024
Группа 2 - Старт: 14.10.2024
Группа 3 - Старт: 21.10.2024
Группа 1 - Старт: 07.10.2024
Группа 2 - Старт: 14.10.2024
Группа 3 - Старт: 21.10.2024
Бронирование с 01.12.2024
Планируется 30 мест
Бронирование с 01.12.2024
Планируется 30 мест
Весенняя серия
Планируется
Даты начала подготовки:
Группа 1 - Старт: 10.03.2025
Группа 2 - Старт: 17.03.2025
Группа 3 - Старт: 24.03.2025
Группа 1 - Старт: 10.03.2025
Группа 2 - Старт: 17.03.2025
Группа 3 - Старт: 24.03.2025
Бесплатный материал к программе
РАБОЧАЯ ТЕТРАДЬ "СТЮАРДА ДАННЫХ"
Скачайте методический метариал для внедрения практик Data Governance в вашей организации
-
Более 15 лет практики
Для формирования собственной методологии -
10 артефактов
Для успешного внедрения Data stewardship
МЕНТОРЫ
Подготовку проводят авторы программы,
эксперты с международным опытом управления данными
эксперты с международным опытом управления данными
-
Александр ЧеркавскийСооснователь Центра информационного менеджмента:
Методолог с 15-летним опытом в консалтинге и ИТ-проектах для нефтегаза, финансов, телекома и других ключевых отраслей. Сертифицированный специалист по управлению данными и проектами. Эксперт РАНХиГС по цифровой экономике и востребованный лектор в ведущих бизнес-школах.
Участник международных исследовательских проектов по управлению данными
-
Станислав КарамушкоСооснователь Центра информационного менеджмента:
Методолог с 15-летним опытом в консалтинге и ИТ-проектах для нефтегаза, финансов, телекома и других ключевых отраслей. Сертифицированный специалист по управлению данными и проектами. Эксперт РАНХиГС по цифровой экономике и востребованный лектор в ведущих бизнес-школах.
Участник международных исследовательских проектов по управлению данными
Официальные партнеры программы
Проводить инвентаризацию информационных активов
ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ
Компетенции
Создавать бизнес-глоссарий и внедрять каталог данных
Создавать модели данных (концептуальная, логическая)
Внедрять процедуры обеспечения качества данных и безопасности
Проводить аудиты данных и формировать отчётность по результатам проверок
Разрабатывать бизнес-кейс ( экономическое обоснование) для обслуживания данных
ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ
- Проводить инвентаризацию информационных активов
- Создавать бизнес-глоссарий и каталог данных
- Создавать модели данных (концептуальная, логическая)
- Внедрять процедуры обеспечения качества данных и безопасности
- Разрабатывать бизнес-кейс ( экономическое обоснование) для обслуживания данных
- Проводить аудиты данных и формировать отчётность по результатам проверок
ФОРМАТЫ ПОДГОТОВКИ
Выберите подходящий вам
формат подготовки
формат подготовки
BOOTCAMP
₽ 120 000
Интенсив длительностью 28 дней с решением практической задачи и совместной работой в онлайн формате
ПОДРОБНЕЕ
ОНЛАЙН КУРС
₽ 39 000
Доступ к материалам на 6 месяцев с поддержкой менторов и индивидуальным графиком подготовки
ПОДРОБНЕЕ
КОРПОРАТИВНЫЙ
По запросу
Разработка корпоративной программы с учетом требований и особенностей организации
ОСТАВЬТЕ ЗАЯВКУ
НАШИ КЛИЕНТЫ
С 2015 ГОДА
ВАША ОЦЕНКА - НАША МОТИВАЦИЯ
Программа выравнивает различные знания по управления данными и дает конкретные практические компетенции в части регулирования и обслуживания данных.
Хочу отдельно отметить отличные практические знания и опыт менторов!
Хочу отдельно отметить отличные практические знания и опыт менторов!
Программа предполагает большой объем решения практических заданий. Очень полезно для тех, кто на практике столкнулся с бизнес-кейсами и каталогом данных, где недооценена важность данных. Эксперты программы обладают большим практическим опытом и всегда готовить ответить на любые вопросы.
Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.
Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.
Очень полезная программа для тех, кто хочет понять суть работы с данными (с чего начинать, на чем заострять внимание, какие инструменты использовать и прочее). Программу вели Александр и Станислав. На мой взгляд прекрасные люди и материал преподносили профессионально. На каждом занятии можно было задавать вопросы, даже разбирать «рабочие» кейсы. Было здорово, что вопросы можно было задавать и вне занятий, и менторы всегда охотно взаимодействовали. Выше моих ожиданий, буду рекомендовать.
Программа «Стюард данных» впечатлила своей глубиной и структурой. Она предлагает развернутую информацию о методологии управления данными и полезные артефакты. Подача материала отлично сбалансирована: короткие видео емко передают необходимую информацию, не перегружая при этом. Интерфейс модулей понятен и удобен. Определенно рекомендую эту программу своим коллегам.
БЛАГОДАРСТВЕННОЕ ПИСЬМО
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации выражает благодарность Центру информационного менеджмента и лично Станиславу Карамушко и Александру Черкавскому за качественное оказание услуг по подготовке сотрудников по программе «Стюард данных»
Подробнее
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации выражает благодарность Центру информационного менеджмента и лично Станиславу Карамушко и Александру Черкавскому за качественное оказание услуг по подготовке сотрудников по программе «Стюард данных»
Подробнее
ВАШИ НАГРАДЫ
FAQ
Ответы на ваши вопросы о программе
"Стюард данных"
"Стюард данных"
Краткий вывод - Помогают бизнесу понять какими данными необходимо управлять, как управлять, сколько усилий на это тратить и какую выгоду можно получить.
1 - Основная цель Стюарда данных — поддержание высокого качества данных относящихся к информационным активам (активам данных) и их соответствие стратегии, политике и нормативным требованиям.
2 - Основные задачи Стюарда данных:
1 - Основная цель Стюарда данных — поддержание высокого качества данных относящихся к информационным активам (активам данных) и их соответствие стратегии, политике и нормативным требованиям.
2 - Основные задачи Стюарда данных:
- Идентифицирует информационные активы;
- Обеспечивает качество данных информационных активов;
- Гарантирует соответствие данных назначению информационных активов;
- Надзориет за безопасностью данных информационных активов;
- Документирует метаданные информационных активов;
- Участвуют в разработке и внедрении бизнес-глоссария и каталога данных;
- Определяет обязанности владельцев данных;
- Анализиует качества данных информационных активов;
- Надзирает за выполнением политик и нормативных требований по обслуживанию данных.
Информационный актив (актив данных - the data asset) - это любой тип системы, файла, документа, базы данных или веб-сайта, которые компании используют как способ получения дохода.
Для управления информационными активами применяют методологию Data Governance (Регулирование данных) которая представляет собой набор процессов, политик и стандартов для их управления и защиты. Data Governance обеспечивает качество, доступность, безопасность и соответствие нормативным требованиям информационных активов, управляя метаданными и регулируя использование данных для максимальной пользы организации. Стюарды данные отвечают за осущесвление этой деятельности
Для управления информационными активами применяют методологию Data Governance (Регулирование данных) которая представляет собой набор процессов, политик и стандартов для их управления и защиты. Data Governance обеспечивает качество, доступность, безопасность и соответствие нормативным требованиям информационных активов, управляя метаданными и регулируя использование данных для максимальной пользы организации. Стюарды данные отвечают за осущесвление этой деятельности
Программа "Стюард данных" подойдет для специалистов, работающих в междисциплинарных областях:
- Управление данными: Контроль качества и соответствия данных, управление метаданными.
- Безопасность данных: Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных.
- Бизнес-аналитика: Понимание и анализ данных для принятия бизнес-решений.
- ИТ и технологии: Работа с системами управления базами данных и другими технологическими инструментами.
- Право и нормативное регулирование: Соблюдение политик и нормативных требований, связанных с данными.
- Проектное управление: Участие в разработке и внедрении проектов, связанных с данными.
Для участия требуется базовое понимание работы с данными и желание развить свои знания в области управления данными. Обслуживание данных требует в большей степени организационных навыков и понимания базовых экономических принципов, поэтому приоритета технического, экономического или гуманитарного образования нет.
Обращаем ваше внимание - структура и наполнение программы не зависят от формата подготовки. Вы можете выбратьна иболее комфортный для вас формат:
- Онлайн курс - Комфортный режим подготовки, доступ к материалам курса предоставляется в систему LMS с поддержкой мобильных устройств на 6 месяцев с наставником-ментором в формате онлайн-чата;
- BootCamp - Интенсивный режим подготовки, слушатели за 4 недели выполняют проект по внедрению обслуживания данных (Data Stewardship) на основе целей и задач своих компаний. Координация с менторами в режиме веб-конфренции - 3 раза в неделю и выполнение практических заданий происходит в цифровой платформе к которой слушатели получают доступ на время подготовки;
- Корпоративная подписка (годовая) - Организации которые реализуют стратегию управления данными предусмотрен специальный режим сопровождения который включает:
- Неограниченный доступ для сотрудников к онлайн-курсу;
- Наставничество менторов от 40 часов в год (удаленный или гибридный режим);
- Проведение двух BootCamp (не более 10 человек в каждом, удаленный режим или в офисе);
- Доработка программы под отраслевую специфику;
- Ежегодное обновление программы;
- Проведение исследований на тематику упраавления данными - от 2-х за год.
Краткий вывод - роли Стюард данных и Инженер по качеству данных (DQ) относяться к методологии Data Governance (Регулирования данных), но работают на разных уровнях. Стюард данных сфокусирован на требованиях к управлению данными в контексте информационных активов, Инженер по качеству на обеспечении требований к качеству на уровне инструментов и информационных систем
Ключевые отличия:
1 - Уровень фокуса:
2 - Обязанности:
3 - Взаимодействие с данными:
Взаимодействие между ними:
Ключевые отличия:
1 - Уровень фокуса:
- Стюард данных: Работает на более высоком, стратегическом уровне, обеспечивая общее управление данными и координацию между различными подразделениями.
- Специалист по качеству данных: Работает на более низком, тактическом уровне, занимаясь непосредственными вопросами качества данных и оперативными задачами.
2 - Обязанности:
- Стюард данных: Создание и внедрение политик и процедур, управление метаданными, взаимодействие с бизнесом и ИТ.
- Специалист по качеству данных: Проведение аудитов данных, анализ и исправление проблем с качеством данных, использование специализированных инструментов для улучшения данных.
3 - Взаимодействие с данными:
- Стюард данных: Фокусируется на управлении и координации данных, обеспечивая соответствие и стандартизацию данных для целей бизнеса. Внедрение каталога данных
- Специалист по качеству данных: Концентрируется на анализе и улучшении конкретных данных, выявлении и исправлении ошибок, проведении проверок и аудитов данных.
Взаимодействие между ними:
- Стюард данных формирует требования к качеству данных в виде стандартов и бизнес-правил для информационного актива;
- Специалист по качеству данных непосредственно применяет эти стандарты на практике, проводит проверки и исправления данных для обеспечения их соответствия установленным стандартам.
Краткий вывод - роли Стюард данных и Дата-инженер относяться к общей методологии Data Governance (Регулирования данных), но работают на разных уровнях. Стюард данных сфокусирован на требованиях к управлению данными в контексте информационных активов, Дата-инженер на обеспечении технической реализации и поддержке инфраструктуры данных, обеспечение их доступности, надежности и производительности.
Ключевые отличия:
1 - Фокус работы:
2 - Задачи:
3 - Взаимодействие с данными:
Взаимодействие между ними:
Ключевые отличия:
1 - Фокус работы:
- Стюард данных: Основное внимание уделяется управлению данными на стратегическом уровне, разработке политик и стандартов.
- Инженер данных: Фокусируется на технической реализации и поддержке инфраструктуры данных, включая разработку и оптимизацию систем хранения и обработки данных.
2 - Задачи:
- Стюард данных: Работает с информационным активом, управляет стандартами и политиками управления данными, взаимодействует с бизнес-пользователями.
- Инженер данных: Занимается разработкой и поддержкой систем хранения данных, интеграцией данных, оптимизацией производительности и обработкой больших данных.
3 - Взаимодействие с данными:
- Стюард данных: Отвечает за целостность и соответствие данных требованиям организации и бизнес-пользователей. Внедрение каталога данных.
- Инженер данных: Занимается технической стороной работы с данными, их интеграцией, хранением и обработкой.
Взаимодействие между ними:
- Стюард данных формирует требования к управлению данными для информационного актива;
- Инженер данных реализует их технические аспекты, обеспечивая доступность, надежность и производительность системы данных.
Конфликт интересов между аналитиком данных и стюардом данных в компании часто возникает из-за различий в их мотивации и обязанностях.
- Аналитик данных стремится как можно быстрее найти ответы на вопросы, используя доступные данные, и иногда может нарушать стандарты и политики по качеству данных, безопасности и комплаенсу для достижения результата.
- В то же время, Стюарду данных важно обеспечить надежный сервис по предоставлению качественных данных, относящихся к информационным активам, и гарантировать, что результаты можно проверить на соответствествие всем стандартам и нормам.
Нужен демо-доступ к платформе Bootcamp?
E-mail: contact@im-center.ru
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Запись на программу для физических лиц
Мы перезвоним Вам в течении 30 минут
Программа - Data Steward
Разработка корпоративной программы
Мы перезвоним Вам в течении 30 минут
Программа - Data Steward
Запись на программу для организаций
Мы перезвоним Вам в течении 30 минут
Программа - Data Steward