
In questa lezione vediamo i possibili errori nel processo di trasformazione dei dati in informazioni.
In questa lezione esploriamo le prime tre aree del Data Management secondo il DMBoK2.
Continuiamo il percorso nelle aree tematiche del Data Management parlando di Data Security e Data Integration.
Studiamo cosa sono i Master Data, i Reference Data e perché la Data Quality è un aspetto fondamentale nel processo di trasformazione dei dati in informazioni.
Impariamo cosa sono i metadati e perché sono tanti importanti per le aziende. Esploriamo inoltre la gestione di documenti contenenti dati non strutturati.
Concludiamo il percorso nelle area tematiche del Data Management parlando di Data Warehouse, Business Intelligence e Data Governance.
Complimenti! Hai completato il Corso di Data Management.
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Nella prima lezione di questo video corso gratuito definisco il Data Management come:
l’insieme di tutte le attività che un’azienda fa con i propri dati, con il fine di proteggerli, rispettare le normative, supportare i processi e trasformarli in informazioni.
Tra tutte le varie attività, la trasformazione dei dati in informazioni è sicuramente quella che tocca di più i Data Analyst. Dopo aver capito perché questa trasformazione è così importante oggi per le aziende, constateremo che si tratta di un processo lungo e tortuoso, in cui è possibile incappare in tantissime possibilità di errori.
Per attenuare questo margine di errore, il DMBoK propone undici aree di intervento che introdurremo nelle lezioni successive. Parleremo ad esempio di modellizzazione e architettura dei dati, metadati, qualità, fino ad arrivare al Data Warehouse, la Business Intelligence e la Data Governance.
Questo breve video corso di 40 minuti non ha la pretesa di trattare una materia complessa come il Data Management nella sua interezza. Mi sono comunque posto l'obiettivo di fornire una solida introduzione alla materia per rendere chiunque lavori con i dati consapevole dell'importanza di gestire la materia dei dati a trecentosessanta gradi. Data Analyst, Data scientist e Data Engineer non devono limitarsi al puro utilizzo di linguaggi di programmazione o di software specifici, ma abbracciare con consapevolezza la cultura del dato.