Настройки cookie
За 28 дней вы пройдёте полный цикл работы с реальным информационным активом. От бизнес-проблемы и контекста до качества, рисков, зрелости и итогового Плана Data Stewardship.
Bootcamp устроен как сопровождаемый проект: вы работаете не на учебном кейсе, а на материале своей организации и поэтапно создаёте систему операционного управления данными.
Программа подходит тем, кто уже отвечает или скоро будет отвечать за информационные активы, качество, правила использования и доверие к данным в организации.
Вы получили новую зону ответственности, но пока неясно, с чего начинать, какие процессы нужны, кто должен участвовать и как объяснить ценность руководству.
У вас есть отдельные практики: метаданные, качество, владение, каталогизация, доступ — но они живут как набор инициатив, а не как единая система.
Вам нужно распределить ответственность за данные, вырастить Data Steward и сделать Data Governance работающей практикой, а не функцией только центральной команды.
Вы хотите выйти за пределы технических решений и научиться связывать данные с бизнес-контекстом, качеством, рисками, ответственностью и AI-readiness.
Профессиональный стандарт «Специалист по управлению данными и информационными объектами» закрепляет единые трудовые функции и требования к специалистам по управлению данными.
По итогам программы участник получает подтверждение профессионального статуса
Сертификат фиксирует прохождение программы «Стюард данных» и подтверждает освоение знаний и навыков, необходимых для выполнения роли Data Steward.
Физический знак работает как символ принадлежности к профессиональному сообществу и визуальный маркер пройденной программы.
Проблемы управления данными редко начинаются с отсутствия технологий. Чаще организация уже собирает данные, строит отчёты и внедряет AI, но правила, ответственность и контекст остаются разрозненными.
Системы интегрированы, но подразделения по-разному определяют сущности, показатели и правила расчёта.
Data Owner назначен формально, но в ежедневной работе ответственность между бизнесом и IT остаётся размытой.
Сбор метаданных работает как обязательная бюрократическая процедура, а не как рабочий инструмент принятия решений и коммуникации.
Нет согласованных ожиданий, правила качества и механизмов контроля до того, как проблема попадёт в отчёт, бизнес-процесс или AI.
Проблема понятна специалистам, но не переведена в экономическое обоснование (business case), риски, экономический эффект и язык руководства.
Не определены источник и намерение (provenance), качество, допустимость использования, прослеживаемость (traceability) и ответственность за результат.
Связанный комплект управленческих артефактов, который формируется вокруг реального информационного актива вашей организации.
Фиксируете реальную бизнес-проблему и управленческую мотивацию проекта.
Определяете роли, интересы и точки ответственности вокруг информационного актива.
Выделяете объект управления, его границы и бизнес-контекст.
Связываете проблему данных с ценностью, рисками и экономикой решения.
Создаёте общий язык между бизнесом, данными и IT.
Определяете, какие сведения нужны для понимания, использования и контроля актива.
Фиксируете структуру данных, связи и движение информации между системами.
Задаёте требования, критерии и правила контроля качества данных.
Определяете классификацию, риски, ограничения и правила доступа.
Оцениваете текущее состояние и формируете целевой уровень зрелости.
Приоритизируете шаги внедрения и дальнейшего развития Data Stewardship.
Собираете все результаты в единую операционную систему управления информационным активом.
То, что можно обсуждать с владельцами данных, CDO, архитекторами и руководством уже во время и сразу после Bootcamp.
Каждый модуль даёт методологию ровно в тот момент, когда она нужна для следующего шага проекта. Поэтому обучение превращается в последовательное создание рабочей системы Data Stewardship.
Вы выбираете информационный актив и проблему своей организации, а не учебный кейс.
Разбираем понятия, стандарты и управленческие инструменты, которые нужны именно на этом этапе.
Переносим метод на свой кейс и создаём очередной рабочий артефакт.
Менторы помогают проверить логику, увидеть пробелы и адаптировать инструмент под контекст.
Артефакты не остаются отдельными заданиями — они складываются в единую управленческую систему.
Финалом становится дорожная карта и План Data Stewardship по вашей организации.
Ценность Bootcamp в том, что к концу программы у вас есть целостная система работы с конкретным информационным активом.
Сначала участник определяет, чем именно управляет. Затем связывает данные с бизнес-ценностью, формирует правила операционной работы и завершает проект оценкой зрелости и дорожной картой развития.
От проблемы — к конкретному информационному активу и его контексту.
Связать информационный актив с экономикой, понятиями и метаданными.
Перевести принципы Data Governance в конкретные правила операционной работы.
Оценить текущее состояние, определить целевое состояние и сформировать план изменений.
Подробности раскрываются по мере необходимости: пользователь сначала видит логику четырёх блоков, а затем может проверить содержание каждого модуля, практикум и итоговый артефакт.
Определяем место Data Steward в системе управления данными и границы ответственности.
Выбираем реальный объект управления и фиксируем его окружение.
Формируем рамку проекта Data Stewardship и связываем её с задачами организации.
Учимся переводить проблему данных в язык управленческой и экономической ценности.
Формируем единый язык, на котором бизнес и IT обсуждают данные.
Определяем, какие сведения необходимы для понимания, использования и контроля данных.
Фиксируем структуру информационного актива и движение данных между системами.
Определяем требования к качеству и связываем их с реальным бизнес-использованием.
Определяем ограничения использования данных и риски, связанные с информационным активом.
Переводим правила безопасности и ответственности в операционную модель.
Оцениваем текущее состояние практик и определяем целевой уровень развития.
Собираем результаты программы в целостную операционную систему управления информационным активом.
В программе искусственный интеллект рассматривается в двух ролях: как рабочий инструмент Data Steward и как новый потребитель корпоративных данных, которому особенно нужны происхождение, качество, контекст и прослеживаемость.
AI помогает быстрее готовить и проверять промежуточные результаты, но не заменяет методологию и профессиональное суждение.
Когда данные начинают использоваться AI-системами, ошибки в контексте и качестве масштабируются быстрее и становятся менее заметными.
Встроены в практические задания как рабочие инструменты: для анализа, структурирования, проверки и подготовки артефактов Data Stewardship. Это не отдельный «курс по промт-инжинирингу».
«Этот информационный "однорукий бандит" довольно быстро захватил мир. Мало того что он запускает руку в наши карманы, меняя токены на деньги, время и знания, так ещё и пользуется нашими слабостями: лень, жадность, тщеславие стали главными драйверами рынка AI.
Этот персонаж одаривает нас дофамином, который плавно перетекает в информационную перегрузку мозга — вместе с деньгами из нашего кошелька. Мы пока соревнуемся в том, сколько контента сгенерируем, а не в том, сколько полезных действий совершим.
Похожая эйфория 25 лет назад привела к краху доткомов в США — первому массовому случаю недоверия к информационным технологиям. Сейчас ситуация повторяется, только у российских компаний нет такого иммунитета.
Мы обновили программу для того, чтобы вернуть доверие туда, где оно реально создаётся: в решения и действия, а не в объём сгенерированного контента. Иначе это просто масштабирование информационного хаоса».
Исследование профессионального сообщества менеджеров по управлению данными. Строим ткань доверия к данным в России для развития практики
Принять участие →Разница в логике обучения и тренировке mindset: каждый элемент программы должен превратиться в рабочее решение для вашей организации.
Цель Bootcamp — не познакомить участника «с терминологией Data Governance», а дать ему способность взять конкретный информационный актив и организовать вокруг него операционное управление данными.
Если вы не уверены, подходит ли вам Bootcamp, хотите обсудить корпоративный формат или проверить, какой кейс лучше взять в работу, можно забронировать 30-минутную встречу со Станиславом Карамушко.
В Bootcamp участник работает со своей организацией и своим информационным активом. Поэтому важна не формальная проверка шаблона, а профессиональная обратная связь: где нарушена логика, чего не хватает и как адаптировать методику к реальному контексту.
Помогаем отделить симптом от реальной проблемы и правильно выбрать объект управления.
Смотрим не на «красоту документа», а на полноту, применимость и связанность решений.
Помогаем учитывать отрасль, зрелость организации, роли, ограничения и корпоративную практику.
Проверяем, чтобы отдельные результаты сложились в целостный План Data Stewardship.
Его задача — повысить качество решений и помочь участнику самостоятельно выстроить рабочую систему Data Stewardship в своей организации.
Профессионалы с опытом в Data Stewardship и управлении информационными активами
#DataTrustMaker
Автор программы, методолог Data Governance и информационного менеджмента. В менторской работе помогает превратить отдельные артефакты в целостную систему Data Stewardship для конкретной организации
Практик Data Governance
Ментор программы «Стюард данных». Специализация — разбор реальных кейсов, роли и ответственность, организация процессов управления данными
Консультант по информационной архитектуре
Более 15 лет работает с архитектурой управления данными и помогает адаптировать методологию к реальным организационным и техническим ограничениям компании
Эксперт по цифровой трансформации, данным и AI
Помогает связать Data Stewardship с аналитикой, DataOps, AI и реальными бизнес-процессами организации
Среда, где профессионалы в области данных, аналитики и менеджеры продолжают практику, обмениваются опытом и растут вместе.
Мы спросили выпускников, насколько программа оказалась полезной для их реальной работы. Ответы показывают практический результат.
Поэтому в отзывах программы важнее всего три вещи: удалось ли участнику применить методику к своей организации, появились ли рабочие артефакты и стало ли проще принимать управленческие решения по данным.
Можно ли использовать результат не «когда-нибудь», а в текущей работе и своей организации.
Стало ли понятнее, как связать качество, метаданные, риски, роли и ценность в одну систему.
Есть ли после программы материалы, с которыми можно идти к владельцам данных, CDO и руководству.
Сбер · ВТБ · Росатом · Банк России · РАНХиГС · Arenadata
За 28 дней вы проходите полный цикл Data Stewardship на материале своей организации и собираете рабочий План Data Stewardship с менторским сопровождением.
Если Bootcamp не подходит по формату, программу можно пройти самостоятельно, командой или встроить в корпоративную систему развития Data Governance.
Полный доступ к материалам программы для тех, кому важны собственный темп и возможность возвращаться к содержанию по мере необходимости.
Практический Bootcamp для команды одной организации: единый кейс, общий контекст и совместная сборка системы Data Stewardship.
Подписочная модель для организаций, которые хотят встроить развитие компетенций Data Stewardship в постоянную корпоративную практику.
Как создавать доверие в мире технологий
Первое на русском языке практическое руководство для Chief Data Officer. Охватывает стратегию, архитектуру, экономику, управление людьми и культуру доверия к данным в организации.
Заказать книгу
Рабочая тетрадь показывает логику Data Stewardship через конкретные вопросы, шаблоны и артефакты. Это хороший способ оценить программу до покупки.
От бизнес-проблемы и информационного актива до дорожной карты.
Заготовки для ключевых артефактов Data Stewardship.
Помогают увидеть пробелы в текущей практике управления данными.
Можно понять, насколько он совпадает с задачами вашей организации.
Короткие ответы на вопросы, которые обычно возникают перед началом Bootcamp.
Нет. Программа подходит тем, кто уже отвечает за данные, качество, метаданные, архитектуру или Data Governance, даже если должность называется иначе.
Это рекомендуемый формат. Именно работа со своим информационным активом делает Bootcamp прикладным. Если это невозможно, можно использовать учебный или обезличенный кейс.
Нужно закладывать время не только на встречи, но и на самостоятельную работу с артефактами между ними. Интенсивность зависит от сложности выбранного кейса.
Фокус — Data Stewardship как операционный уровень Data Governance. Data Governance задаёт правила и принципы, а программа учит превращать их в практику работы с конкретными информационными активами.
ИИ встроен в программу в двух ролях: как рабочий инструмент Data Steward и как новый потребитель корпоративных данных. Это не отдельный курс по промт-инжинирингу.
Управленческую логику: корректность постановки задачи, полноту артефактов, взаимосвязь решений и применимость в контексте организации.
Комплект рабочих артефактов, дорожная карта и итоговый План Data Stewardship по выбранному информационному активу.
Да. По итогам программы и аттестации участник получает документ о квалификации в соответствии с форматом программы и действующими образовательными требованиями.
Да. Для этого есть Team Bootcamp и корпоративный формат. В них команда работает в едином контексте организации и может собирать общую систему Data Stewardship.
Да. Для компаний предусмотрены корпоративные сценарии участия и оформление через организацию.
За 28 дней - от реальной проблемы и информационного актива до дорожной карты и рабочего Плана Data Stewardship.
