Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Datu pārvaldība
Kursa kods
SZF_169
Zinātnes nozare
-
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Informācijas un komunikācijas zinātne; Uzņēmējdarbības vadība; Vadībzinātne
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Pilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Līga Ozoliņa
Struktūrvienības vadītājs
Ieva Puzo
Struktūrvienība
Sociālo zinātņu fakultāte
Kontaktinformācija
linda.alksne@rsu.lv
Par studiju kursu
Mērķis
Studējošie iemācīsies, kā organizācijā izveidot un ieviest datu pārvaldības programmu, izstrādāt datu politiku, nodrošināt datu kvalitāti un atbalstīt organizācijas datu vadību. Kurss izcels datu stratēģisko lomu lēmumu pieņemšanā un inovācijās, sagatavojot studējošos vadošiem amatiem datu analītikas nozarē. Studējošie iegūs prasmes novērtēt, strukturēt un pārvaldīt datus atbilstoši organizācijas mērķiem, lai veicinātu uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanas kultūru vienlaikus spējot veiksmīgi darboties organizatorisko un normatīvo izaicinājumu kontekstā.
Priekšzināšanas
Nav nepieciešamas.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.Studiju kursa noslēgumā studējošie: - nosauc datu pārvaldības un vadības pamatprincipus un pielieto tos aprakstut organizācijas datu stratēģiju; - identificē un apraksta galvenos uzdevumus datu stratēģijas un pārvaldības sistēmu izveidē; - ieguvuši padziļinātas zināšanas par datu drošības politiku, metožu un tehnoloģiju pielietošanu, lai aizsargātu datus organizācijā; - pārzina datu kvalitātes un metadatu pārvaldības principus, kas nodrošina datu precizitāti, pilnību un atbilstību to lietošanas mērķiem; - ir apguvuši datu integrācijas metodes un savietojamības principus, lai nodrošinātu efektīvu datu plūsmu starp dažādām sistēmām un organizācijas struktūrām;
Prasmes
1.Studiju kursa noslēgumā studējošie: - spēj izstrādāt un pielāgot datu stratēģijas atbilstoši organizācijas vajadzībām un mērķiem; - spēj analizēt un identificēt datu pārvaldības problēmas organizācijās, kā arī izstrādāt stratēģiskus risinājumus to novēršanai; - spēj piedāvāt piemērotus aizsardzības mehānismus un noteikumus, lai nodrošinātu organizācijas datu drošību; - prot novērtēt datu kvalitāti un plānot pasākumus datu precizitātes, konsekvenci un atbilstības organizācijas prasībām uzturēšanai; - spēj plānot un saskaņot datu integrāciju starp dažādām sistēmām, lai nodrošinātu datu savietojamību un vienmērīgu plūsmu; - spēj efektīvi prezentēt izstrādātos datu pārvaldības risinājumus un stratēģijas, pārliecinoši argumentējot par izvēlēto pieeju atbilstību organizācijas vajadzībām;
Kompetences
1.Studiju kursa noslēgumā studējošie: - spēs plānot, organizēt un vadīt datu pārvaldības iniciatīvas un datu stratēģiju izstrādi organizācijā; - spēs patstāvīgi identificēt un risināt datu pārvaldības problēmas, piedāvājot risinājumus, kas nodrošina datu drošību, kvalitāti un integrāciju; - spēs veikt datu kvalitātes un metadatu pārvaldības uzraudzību un uzturēšanu, garantējot datu atbilstību organizācijas mērķiem; - spēs iniciēt inovācijas organizācijas datu pārvaldībā, veicinot efektīvu resursu izmantošanu un pielāgošanos mainīgajai datu videi;
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
Studējošo zināšanas tiks pārbaudītas divos testos:
- Tests nr. 1 tiks organizēts pēc 5. lekcijas. Testa mērķis ir pārbaudīt, vai studējošie izprot galvenos datu pārvaldības, datu stratēģijas un datu arhitektūras pamatprincipus. Testā būs gan atvērtie, gan slēgtie jautājumi.
- Tests nr. 2 notiks pēc 12. lekcijas. Tā mērķis ir novērtēt studējošo zināšanas par galvenajiem principiem, kas apskatīti atlikušajās kursa lekcijās.
Kursa vidū (6.–7. lekcija) studējošie tiks iepazīstināti ar galveno vērtēšanas uzdevumu – Situācijas analīzi (case study). Studējošie varēs pildīt šo uzdevumu individuāli vai pārī. Tiks izsniegti vairāki case study piemēri, kas balstīti uz reālām organizāciju situācijām, kurās ir saskatāmas dažādas datu pārvaldības un vadības problēmas. Izmantojot kursā iegūtās zināšanas un prasmes, studējošajiem būs jāizstrādā stratēģisks plāns un jāizveido prezentācija, piedāvājot risinājumus attiecīgās organizācijas problēmām.
Galvenie vērtēšanas kritēriji šajā darbā būs:
- Datu pārvaldības stratēģijas loģiskā struktūra un atbilstība (30%)
- Situācijas analīze un problēmu identificēšana (20%)
- Praktiskie risinājumi (30%)
- Inovatīva domāšana un pieeja (10%)
- Prezentācijas un dokumentācijas kvalitāte (10%)
Gala darbs būs jāiesniedz un prezentācijas jāprezentē kursa noslēgumā.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
Studējošā gala vērtējums veidojas no:
- Tests nr. 1 rezultāts - 25%
- Tests nr. 2 rezultāts - 25%
- Situācijas analīzes (case study) rezultāts - 50%
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā tiks apskatīta datu vadības un pārvaldības nozīme mūsdienu organizāciju darbībā. Studenti iegūs izpratni par to, kā dažāda veida dati var tikt pārvērsti par stratēģisku resursu. Lekcijas gaitā tiks aplūkoti galvenie principi un labākās prakses, kas nodrošina efektīvu datu pārvaldību, ļaujot organizācijām maksimāli izmantot datu potenciālu un pielāgot to konkrētām biznesa vajadzībām, radot reālu vērtību.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu pārvaldība
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā studenti iepazīsies ar datu pārvaldības pamatprincipiem, tostarp datu politiku, noteikumu un struktūru izveidi, kas nodrošina augstu datu kvalitāti, integritāti un drošību visā organizācijā. Tiks apskatīta arī lomu un atbildību sadale datu pārvaldības procesā, uzsverot, kā katra loma veicina organizācijas spēju efektīvi izmantot un aizsargāt savus datu resursus.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu vadība
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā tiks apskatīti datu vadības procesi visā datu dzīves ciklā - no datu izveides un savākšanas līdz glabāšanai, analīzei un iznīcināšanai. Studenti apgūs būtiskās prasmes, kas nepieciešamas, lai efektīvi pārvaldītu datus, nodrošinot to pieejamību, precizitāti un drošību. Papildus tiks izpētītas metodes, kā dati var tikt izmantoti analītiskos nolūkos, radot pievienoto vērtību organizācijas darbībai un veicinot organizācijas mērķu sasniegšanu.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu stratēģija
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā studenti iegūs dziļāku izpratni par datu stratēģijas nozīmi un tās saistību ar organizācijas galvenajiem mērķiem. Tiks analizētas metodes, kā izstrādāt un ieviest datu iniciatīvas, kas saskaņotas ar uzņēmuma stratēģisko virzību, un apspriesti nepieciešamie rīki, kā arī kultūras pārmaiņas, kas veicina efektīvu datu izmantošanu. Lekcija palīdzēs izprast, kā maksimāli izmantot datu vērtību, lai veicinātu datos balstītu lēmumu pieņemšanu un izveidotu "data-driven" organizāciju.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu arhitektūra
Apraksts
Anotācija: Lekcijā tiks apskatīta datu arhitektūras nozīme un tās veidošanas pamatprincipi. Studenti iegūs zināšanas par to, kā efektīvi plānot un pārvaldīt datu plūsmas organizācijā, nodrošinot datu konsekvenci, mērogojamību un integrāciju starp dažādām sistēmām un platformām. Tiks uzsvērta arhitektūras loma datu pārvaldības stratēģiskā līmenī, lai atbalstītu uzņēmuma ilgtermiņa mērķus un tehnoloģiskās prasības.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu drošība
Apraksts
Anotācija: Lekcijā tiks aplūkoti galvenie datu drošības principi un tehnoloģijas, kas aizsargā datus pret nesankcionētu piekļuvi, pārkāpumiem vai zudumiem. Studenti apgūs, kā izveidot un ieviest datu aizsardzības politikas, izmantot šifrēšanas metodes, piekļuves kontroles mehānismus un uzraudzības procedūras. Tiks uzsvērts, kā nodrošināt datu konfidencialitāti, integritāti un pieejamību, lai efektīvi aizsargātu organizācijas svarīgākos datu resursus.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu ētika
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā studenti apgūs datu ētikas pamatprincipus, īpašu uzmanību pievēršot privātuma, caurspīdīguma un taisnīguma nodrošināšanai datu izmantošanas procesā. Tiks apskatīts, kā organizācijām izpildīt likumdošanas prasības un sabiedrības ekspektācijas, vienlaikus aizsargājot indivīdu tiesības un cieņu.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu modelēšana
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā studenti apgūs, kā izveidot strukturētus datu modeļus un plānot to dizainu, lai nodrošinātu skaidru izpratni par datu elementu savstarpējām attiecībām un saistībām. Lekcija sniegs praktiskas prasmes datu organizēšanā, kas veicinās to efektīvu izmantošanu datu bāzēs, sistēmās un analītiskos procesos, nodrošinot precizitāti un konsekvenci datu apstrādē.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu glabāšana un operācijas
Apraksts
Anotācija: Lekcijā tiks apskatīti datu glabāšanas un operāciju pārvaldības pamatprincipi, ar uzsvaru uz tehnoloģijām un procesiem, kas nodrošina datu pieejamību, veiktspēju un mērogojamību. Studenti apgūs arī prasmes, kā nodrošināt datu glabāšanas risinājumu nepārtrauktību un to atbilstību uzņēmuma darbības prasībām, garantējot, ka dati ir pieejami un uzticami pat pie pieaugošas slodzes un apjoma.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Datu integrācija un savietojamība
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā studenti apgūs, kā nodrošināt efektīvu datu integrāciju no dažādiem avotiem un to savstarpēju izmantošanu. Tiks aplūkotas metodes datu formātu un protokolu saskaņošanai, kas ļauj nodrošināt vienmērīgu datu plūsmu starp dažādām sistēmām un organizācijas struktūrvienībām. Lekcija koncentrēsies uz to, kā šie procesi uzlabo datu analīzi un veicina precīzāku un ātrāku lēmumu pieņemšanu organizācijā.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Dokumentu un satura pārvaldība
Apraksts
Anotācija: Lekcijā tiks aplūkoti dokumentu un satura pārvaldības pamatprincipi, īpaši pievēršot uzmanību nestrukturēto datu, piemēram, dokumentu, e-pastu un multimediju datu, glabāšanai, indeksēšanai un drošībai. Studenti apgūs metodes, kā nodrošināt šo resursu pieejamību, atbilstību un efektīvu izmantošanu organizācijas vajadzībām, veicinot vienkāršāku piekļuvi un labāku pārvaldību.
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Metadatu pārvaldība un datu kvalitāte
Apraksts
Anotācija: Šajā lekcijā tiks aplūkoti metadatu pārvaldības un datu kvalitātes principi, uzsverot to nozīmi organizācijas veiksmīgā darbībā. Metadatu pārvaldība ietver datu aprakstu, definīciju, noteikumu un izcelsmes pārvaldību, nodrošinot, ka lietotāji skaidri izprot datu izcelsmi, kontekstu un nozīmi. Tas veicina labāku datu pārvaldību, nodrošina atbilstību normatīvajiem aktiem un veicina efektīvāku datu izmantošanu. Datu kvalitātes pārvaldība koncentrējas uz datu precizitātes, pilnības, konsekvences un savlaicīguma nodrošināšanu, lai tie būtu piemēroti savam mērķim. Tas sekmē uzticamu analītikas rīku izstrādi un kvalitatīvu lēmumu pieņemšanu, vienlaikus samazinot kļūdu iespējas.
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
24 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
DAMA-DMBOK Data Management Body of Knowledge (2nd edition) by DAMA internationalPiemērots angļu valodas plūsmai
Papildu literatūra
1.
Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program (2nd edition) by John LadleyPiemērots angļu valodas plūsmai
2.
The Chief Data Officer's Playbook by Caroline Carruthers and Peter JacksonPiemērots angļu valodas plūsmai
3.
Non-Invasive Data Governance by Robert S. SeinerPiemērots angļu valodas plūsmai
4.
Data Strategy by Bernard MarrPiemērots angļu valodas plūsmai
5.
Data Driven Business Transformation by Caroline Carruthers and Peter JacksonPiemērots angļu valodas plūsmai