Data Governance i jakość danych — framework
Dwudniowe szkolenie z frameworku Data Governance (DAMA-DMBOK) i praktyk data stewardship, budujące zdolność organizacji do zapewnienia jakości danych pod wymogi regulacyjne GDPR, AI Act i DORA — dla organizacji, gdzie generyczne zarządzanie danymi nie wystarcza bez formalnego governance.
Governance jako odpowiedź na trzy regulacje naraz
GDPR, AI Act i DORA nakładają na organizacje odrębne, ale powiązane wymogi dotyczące jakości i pochodzenia danych — od minimalizacji danych osobowych, przez jakość danych treningowych AI, po zarządzanie ryzykiem ICT w finansach. Szkolenie pokazuje, jak jeden formalny program Data Governance oparty na DAMA-DMBOK odpowiada na wszystkie trzy wymogi jednocześnie, zamiast budować osobne, dublujące się procesy.
Data stewardship jako model odpowiedzialności
Framework bez ludzi odpowiedzialnych za jego utrzymanie zostaje martwą dokumentacją. Szkolenie kładzie nacisk na praktyczne wdrożenie ról data ownera i data stewarda — z jasno przypisaną odpowiedzialnością za jakość konkretnych zbiorów danych, nie abstrakcyjną politykę na papierze.
Od jakości danych do audytowalnej zgodności
Ostatni moduł łączy techniczne praktyki jakości danych (profiling, walidacja, monitorowanie) z wymogami audytowymi trzech regulacji — tak by organizacja potrafiła wykazać zgodność podczas kontroli, a nie tylko deklarować dobre praktyki.
Korzyści
- Zastosowanie frameworku DAMA-DMBOK do zbudowania formalnego programu Data Governance
- Wdrożenie ról data stewardship i modelu odpowiedzialności za jakość danych
- Zaprojektowanie metryk i procesów jakości danych (data quality) pod wymogi regulacyjne
- Zmapowanie wymogów GDPR, AI Act i DORA na konkretne praktyki governance danych
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Podstawowa znajomość struktur danych w organizacji (bazy danych, hurtownie, systemy źródłowe)
- Orientacja w podstawowych wymogach GDPR ułatwia naukę, ale nie jest wymagana
Program szkolenia
Framework Data Governance — DAMA-DMBOK
- 11 obszarów wiedzy DAMA-DMBOK i ich zastosowanie w organizacji
- Struktura programu Data Governance: role, komitety, polityki
- Data stewardship — role właścicieli danych (data owners) i stewardów
- Katalog danych (data catalog) i słownik biznesowy jako fundament governance
Jakość danych — metryki i procesy
- Wymiary jakości danych: kompletność, dokładność, spójność, aktualność
- Data profiling — identyfikacja problemów jakościowych w danych źródłowych
- Reguły walidacji i procesy czyszczenia danych (data cleansing)
- Monitorowanie jakości danych w czasie — dashboardy i alerty
Data lineage i zarządzanie metadanymi
- Śledzenie pochodzenia danych (data lineage) od źródła do raportu
- Zarządzanie metadanymi technicznymi, biznesowymi i operacyjnymi
- Klasyfikacja danych wrażliwych i mapowanie przepływów danych osobowych
- Narzędzia wspierające governance: katalogi danych, systemy metadanych
Governance danych pod regulacje — GDPR, AI Act, DORA
- GDPR: zasady minimalizacji danych, rejestr czynności przetwarzania, DPIA
- AI Act: wymogi jakości danych treningowych dla systemów wysokiego ryzyka
- DORA: zarządzanie ryzykiem danych w sektorze finansowym i ICT third-party risk
- Warsztat: budowa mapy zgodności governance danych dla przykładowej organizacji
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się to szkolenie od generycznego szkolenia Zarządzanie danymi w naszym katalogu?
Istniejące szkolenie obejmuje pełen cykl życia danych — pozyskiwanie, przetwarzanie, analizę i wizualizację — z naciskiem na narzędzia analityczne. To szkolenie skupia się wyłącznie na formalnym governance: frameworku DAMA-DMBOK, rolach data stewardship, procesach jakości danych i wprost mapuje je na wymogi regulacyjne GDPR, AI Act i DORA. To nie kurs analityki danych, lecz kurs budowy organizacyjnego programu odpowiedzialności za dane.
Czy DAMA-DMBOK to certyfikacja, do której to szkolenie przygotowuje?
Szkolenie wprowadza do frameworku DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) jako metodyki organizacji programu governance, ale nie jest formalnym przygotowaniem do certyfikacji CDMP (Certified Data Management Professional) oferowanej przez DAMA International — to osobna, dłuższa ścieżka certyfikacyjna.
Dlaczego AI Act wymaga governance danych, skoro dotyczy systemów AI, a nie samych danych?
AI Act nakłada bezpośrednie wymogi na jakość i pochodzenie danych treningowych, walidacyjnych i testowych dla systemów AI wysokiego ryzyka — błędy w danych treningowych przekładają się na ryzyko regulacyjne całego systemu AI. Bez formalnego governance danych (data lineage, dokumentacja jakości) organizacja nie jest w stanie wykazać zgodności systemu AI z wymogami AI Act podczas audytu.
Od czego zacząć budowę programu Data Governance w organizacji, która nie ma żadnych formalnych praktyk?
Szkolenie rekomenduje start od małego, wysokiej wartości obszaru danych (np. dane klientów lub dane finansowe) zamiast próby objęcia governance całej organizacji naraz — z jasno przypisanym data ownerem, podstawowym katalogiem danych i prostymi metrykami jakości. Warsztat końcowy pokazuje, jak zbudować taką mapę startową krok po kroku.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Instrument dla mikro, małych i średnich firm — sprawdź, czy dotyczy Twojej organizacji
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Instrument dla pracodawców — pomagamy sprawdzić, czy da się go zastosować
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.