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Gestão e Governança de Dados: Promovendo dados como ativo de valor nas empresas

Apoiada por organizações internacionais voltadas para o desenvolvimento dos assuntos ligados à Gestão de Dados, tais como o Data Governance Institute e a DAMA – Data Management Association – aos poucos a Gestão e Governança de Dados surge no mercado brasileiro de forma muito mais abrangente, englobando funções anteriormente esquecidas ou mal gerenciadas pelas organizações.

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  • Descrição
    Gestão e Governança de Dados: Promovendo dados como ativo de valor nas empresas

    - Alinhado ao DAMA-DMBOK
    - Livro pioneiro em português
    Apoiada por organizações internacionais voltadas para o desenvolvimento dos assuntos ligados à Gestão de Dados, tais como o Data Governance Institute e a DAMA – Data Management Association –, aos poucos a Gestão e Governança de Dados surge no mercado brasileiro de forma muito mais abrangente, englobando funções anteriormente esquecidas ou mal gerenciadas pelas organizações.

    Entre os assuntos abordados destacamos:

    - Conceitos básicos de Gestão de Dados
    - Papéis, responsabilidades e formas de estruturação da disciplina Gestão de Dados nas empresas
    - Conceitos básicos sobre Big Data
    - Governança de Dados
    - Visão geral do guia DAMA-DMBOK
    - Modelagem de Dados
    - Arquitetura de Dados
    - Gestão de Dados Mestres e Referência
    - Qualidade de Dados
    - Gestão de Dados Moderna e suas boas práticas
    - Desenvolvimento profissional e informações básicas sobre as certificações da área
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorBergson Lopes Rêgo

    É o principal idealizador e multiplicador da filosofia da “Gestão de Dados Moderna” no Brasil e presta regularmente treinamentos e palestras sobre o tema. Desde 2011 é voluntário ativo junto ao Capítulo Brasil da DAMA, onde exerce a função de Diretor de Estudos Técnicos e é um dos responsáveis pela revisão técnica da tradução do guia DAMA-DMBOK para a língua portuguesa. Possui experiência de vinte anos na área de Tecnologia da Informação. Nos últimos treze anos tem atuado diretamente em atividades relacionadas à Gestão e Governança de Dados, conduzindo e participando de projetos para implantação das áreas de Administração e Gestão de Dados em empresas de grande porte.
    Informações TécnicasSUMÁRIO

    Introdução

    PARTE 1. CONCEITOS BÁSICOS SOBRE GESTÃO DE DADOS

    1. Conceitos Básicos
    1.1. Dado, informação, conhecimento e sabedoria
    1.2. Ciclo de vida dos dados
    1.3. Características de qualidade desejadas para os dados e metadados
    1.4. Big Data
    1.4.1. Como caracterizar o Big Data?
    1.4.2. Volume
    1.4.3. Velocidade
    1.4.4. Variedade
    1.4.5. Veracidade
    1.4.6. Valor
    1.5. Considerações finais sobre Big Data

    2. Gestão de Dados

    2.1. Gestão de Dados – Definições
    2.2. Princípios que orientam a Gestão de Dados
    2.3. Principais funções que compõem a disciplina Gestão de Dados
    2.4. Principais ganhos na adoção da Gestão de Dados
    2.5. Gestão de Dados ou Administração de Dados – Qual o termo correto?
    2.6. Mitos sobre a Gestão de Dados

    3. Papéis Envolvidos na Gestão de Dados

    3.1. Tipos de papéis envolvidos
    3.2. Papéis ligados ao negócio
    3.2.1. Gestor de Dados de Negócio
    3.2.2. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão de Dados de Negócio
    3.2.3. Gestor da Informação
    3.3. Papéis estratégicos
    3.3.1. Executivo de Gestão de Dados
    3.3.2. Gesto Estratégico de Dados
    3.4. Papéis técnicos
    3.4.1. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão Técnica de Dados
    3.4.2. Gestor Técnico de Dados
    3.4.3. Administrador dos Repositórios de Metadados
    3.4.4. Projetista de Dados
    3.4.5. Administrador de Banco de Dados (DBA)
    3.4.6. Arquiteto de Integração de Dados

    4. Estabelecendo a Gestão de Dados nas Empresas

    4.1. Contextualização
    4.2. Equipes de Gestão de Dados
    4.3. Onde estabelecer a Gestão de Dados?
    4.4. Cenários de distribuição das equipes de Gestão de Dados
    4.4.1. Cenário 1 – Equipe centralizada
    4.4.2. Cenário 2 – Gestão de Dados distribuída em duas equipes (Negócio e TI)
    4.4.3. Cenário 3 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes de negócio e uma única equipe de TI
    4.4.4. Cenário 4 – Gestão de Dados distribuída em uma equipe de Gestão de Dados de Negócio e várias equipes de Gestão Técnica de Dados especializadas
    4.4.5. Cenário 5 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes técnicas e equipes de negócio
    4.5. Qual o melhor cenário para adotar a Gestão de Dados em minha empresa?

    5. Visão Geral do Guia DAMA-DMBOK

    5.1. O que é o Guia DAMA-DMBOK?
    5.2. Framework
    5.2.1. Funções de Gestão de Dados
    5.2.2. Elementos ambientais
    5.3. Junção das funções de Gestão de Dados com os elementos ambientais

    PARTE 2. FUNÇÕES DA GESTÃO DE DADOS

    6. Governança de Dados

    6.1. Governança de Dados – Conceitos
    6.2. Razões para implantar a Governança de Dados
    6.3. Princípios da Governança de Dados
    6.4. Componentes da Governança de Dados
    6.4.1. Pessoas
    6.4.2. Processos
    6.4.3. Tecnologia
    6.5. Documentos da Governança de Dados
    6.5.1. Estratégia de Dados
    6.5.2. Política de Dados
    6.5.3. Normas de padrões
    6.5.4. Procedimentos
    6.6. Estruturas formais de apoio à Gestão de Dados
    6.6.1. Escritório de Gestão de Dados
    6.6.2. Comitês de Gestão de Dados
    6.6.3. Conselho de Governança de Dados
    6.7. Dicas para implantar um programa de Governança de Dados
    6.8. Atividades necessárias para manter um programa de Governança de Dados segundo o DAMA-DMBOK

    7. Modelagem de Dados

    7.1. Modelagem de Dados – Principais conceitos
    7.2. Modelo Conceitual de Dados
    7.2.1. Entidades
    7.2.2. Relacionamentos
    7.2.3. Atributos
    7.2.4. Mecanismos avançados de abstração em um Modelo Conceitual de Dados
    7.3. Modelo Lógico de Dados
    7.3.1. Conceitos básicos em Modelagem Lógica de Dados
    7.3.2. Normalização
    7.4. Modelo Físico de Dados
    7.4.1. O Modelo Físico de Dados e as desnormalizações
    7.4.2. Elementos estruturais de um Modelo Físico de Dados
    7.5. Documentação de um modelo de dados
    7.5.1. Boas práticas para dar nomes aos elementos
    7.5.2. Boas práticas para conceituar (definir) elementos
    7.6. Qualidade dos modelos de dados
    7.6.1. Processos de qualidade para modelos de dados
    7.6.2. Critérios de qualidade aplicados em modelos de dados
    7.7. Considerações finais sobre Modelagem de Dados

    8. Arquitetura de Dados

    8.1. O que é uma Arquitetura de Dados?
    8.2. Atividades necessárias para criar e manter uma Arquitetura de Dados
    8.3. Arquitetura de dados não é apenas uma coleção de modelos de dados e banco de dados
    8.3.1. Cadeia de valor e macroprocessos
    8.3.2. Glossário de termos corporativos
    8.4. Modelos de dados e Arquitetura de Dados
    8.5. Modelos de dados compartilhados
    8.6. Modelos de dados corporativos
    8.6.1. Como diferenciar modelos corporativos dos modelos compartilhados
    8.6.2. Abordagens para construção de modelos corporativos
    8.7. Tipos de modelos de dados corporativos segundo o DAMA-DMBOK
    8.7.1. Modelo de Área de Interesse
    8.7.2. Modelos conceituais de dados
    8.7.3. Modelos lógicos de dados
    8.8. Integração dos dados corporativos
    8.8.1. Integração via troca de arquivos
    8.8.2. Integração via ETL
    8.8.3. Integração via Database Links ou Linked Servers
    8.8.4. Replicação de dados e Oracle Golden Gate
    8.8.5. Integração via serviços

    9. Gestão de Dados Mestres e Referência

    9.1. Contextualização
    9.2. Dados mestres
    9.3. Dados mestres
    9.4. Dados transacionais
    9.5. Gerenciamento de dados mestres e referência
    9.6. Estilos de arquiteturas de dados mestres
    9.6.1. Pré-MDM
    9.6.2. Consolidação
    9.6.3. Registro
    9.6.4. Coexistência
    9.6.5. Coexistência só de leitura
    9.6.6. Transacional
    9.7. Passos para implantar o MDM

    10. Qualidade de Dados

    10.1. O que é Qualidade de Dados?
    10.2. Dados em baixa qualidade – Dados sujos
    10.3. Processo de Qualidade de Dados (conteúdo)
    10.3.1. Promover a Qualidade de Dados
    10.3.2. Definir requisitos e questões da qualidade
    10.3.3. Perfilar dados – Data profiling
    10.3.4. Analisar dados
    10.3.5. Limpar e corrigir dados – Data cleansing
    10.3.6. Garantia da Qualidade dos Dados e Metadados
    10.4. Considerações finais sobre a Qualidade dos Dados

    PARTE 3. GESTÃO DE DADOS MODERNA

    11. Gestão de Dados Moderna
    11.1. Visão geral da Gestão de Dados Moderna
    11.2. Estrutura da Gestão de Dados
    11.2.1. Corpo Técnico
    11.2.2. Ferramentas
    11.2.3. Metodologia
    11.2.4. Qualidade
    11.2.5. Alinhamento estratégico
    11.2.6. Governança de Dados
    11.3. Conduta
    11.3.1. Adaptação
    11.3.2. Agilidade
    11.3.3. Bom senso
    11.3.4. Comprometimento
    11.3.5. Didática
    11.3.6. Objetividade
    11.3.7. Proatividade
    11.3.8. Racionalidade
    11.4. Pilares das organizações
    11.4.1. Dados e metadados
    11.4.2. Pessoas
    11.4.3. Recursos financeiros

    12. Boas Práticas da Gestão de Dados Moderna

    12.1. As quatorze boas práticas de Gestão de Dados Moderna
    12.2. Manter um time de destaque
    12.3. Atuar no início dos projetos
    12.4. Ser ágil nos atendimentos
    12.5. Utilizar princípios e ferramentas da qualidade
    12.5.1. Ciclo PDCA aplicado na Gestão de Dados Moderna
    12.5.2. Diagrama de Pareto
    12.5.3. Diagrama de causa e efeito
    12.5.4. Gráficos de controle
    12.5.5. Listas de verificação (checkliststs)
    12.6. Trabalhar com indicadores de gestão
    12.7. Repassar os custos aos clientes
    12.8. Nunca acomodar
    12.9. Utilizar metodologia adequada
    12.9.1. Diretrizes básicas para a construção de uma Metodologia de Gestão de Dados
    12.9.2. Características consideradas na criação de uma Metodologia de Gestão de Dados
    12.10. Utilizar ferramentas de apoio
    12.11. Utilizar modelos de dados
    12.12. Investir na capacitação dos clientes
    12.13. Entender que o sucesso depende de todos
    12.14. Divulgar a área de Gestão de Dados
    12.15. Ter bom senso

    13. Desenvolvimento Profissional

    13.1. O mercado de trabalho em Gestão de Dados
    13.2. Organizações que atuam na área de Gestão de Dados
    13.2.1. DAMA - Data Management International
    13.2.2. IAIDQ – International Association for Information and Data Quality
    13.2.3. DGI – Data Governance Institute
    13.2.4. QIBRAS
    13.2.5. TDWI – The Data Warehouse Institute
    13.3. Certificações: luxo ou necessidade?
    13.4. Benefícios de uma certificação
    13.5. Principais certificações do mercado para a área de Gestão de Dados
    13.5.1. DAMA-CDMP
    13.5.2. IAIDQ-IQC

    ANEXOS. FUNÇÕES DO GUIA DAMA-DMBOK

    I. Governança de Dados
    II. Gestão da Arquitetura de Dados
    III. Desenvolvimento dos Dados
    IV. Gestão de Operações e Database
    V. Gestão da Segurança de Dados
    VI. Gestão de Dados Mestres e Referência
    VII. Gestão de Data Warehousing e Business Intelligence
    VIII. Gestão de Documentação e Conteúdo
    IX. Gestão de Metadados
    X. Gestão da Qualidade de Dados

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:312
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Brasport
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2013
    ISBN:9788574525891
    Encadernação:Brochura
    Autor:Bergson Lopes Rêgo
  • Informações

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