Datu vadība un pārvaldība

Anotācija: Šajā lekcijā tiks aplūkota datu vadības un pārvaldības nozīme mūsdienu organizācijās. Izpratīsim, kāpēc datus bieži dēvē par "jauno naftu" un kā tie var kļūt par stratēģisku resursu. Studenti iepazīsies ar datu transformējošo potenciālu, kā arī uzzinās, kā efektīva pārvaldība palīdz pārvarēt izplatītas problēmas, piemēram, datu "silos" un zemu datu kvalitāti. Apskatīsim galvenos principus un labākās prakses, kas ļauj organizācijām maksimāli izmantot datus un pielāgot tos konkrētām biznesa vajadzībām, radot reālu pievienoto vērtību.

Anotācija: Uzzini, kā izveidot skaidru vīziju par savas organizācijas datu nākotni. Šajā lekcijā tiks aplūkoti praktiski soļi īstermiņa un ilgtermiņa datu stratēģiju izveidei, to saskaņošanai ar biznesa mērķiem, kā arī stratēģijas efektīvai komunikācijai, lai iegūtu ieinteresēto pušu atbalstu.

Anotācija: Dati ir spēcīgs instruments, taču ar lielu varu nāk arī liela atbildība. Šajā lekcijā tiks aplūkoti datu izmantošanas ētiskie aspekti - no aizspriedumu novēršanas un taisnīgas datu apstrādes līdz lēmumu ietekmei uz sabiedrību un privātumu. Analizēsim arī juridiskos un regulējošos ietvarus, kas nosaka atbildīgu datu izmantošanu. Reāli piemēri ilustrēs sekas, ko var radīt ētikas pārkāpumi datu pārvaldībā, un parādīs, kā organizācijas var veidot uzticamu un ilgtspējīgu pieeju datu izmantošanai.

Anotācija: Šajā lekcijā padziļināti iepazīsimies ar datu pārvaldības nozīmi un tās lomu organizācijā. Uzzināsi, kā veidot efektīvu pārvaldības struktūru, skaidri definēt lomas un atbildības, kā arī praktiskus padomus veiksmīgai ieviešanai. Apskatīsim, kā labi izstrādāta datu pārvaldība nodrošina datu kvalitāti, drošību un datu pieejamību, ļaujot organizācijai pieņemt labākus, uz datiem balstītus lēmumus. Apspriedīsim arī biežākās problēmas un to risinājumus, lai datu pārvaldība kļūtu par stratēģisku priekšrocību, nevis birokrātisku slogu.

Anotācija: Šajā lekcijā apgūsim, kā veidot un strukturēt datu sistēmas, pievēršot uzmanību to arhitektūrai un modelēšanai. Iepazīsimies ar datu dzīves cikla plānošanas principiem un dažādiem datu modeļiem - konceptuālajiem, loģiskajiem un fiziskajiem, izprotot to nozīmi efektīvu un mērogojamu risinājumu izstrādē. Apskatīsim, kā pareiza datu modeļu izvēle un pielietošana palīdz nodrošināt datu kvalitāti, integritāti un optimālu datu sistēmu veiktspēju ilgtermiņā.

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.

Anotācija: Šajā lekcijā pievērsīsimies padziļinātai datu pārvaldībai, īpaši pamatdatiem (Master Data), atsauces datiem (Reference Data) un lielajiem datiem (Big Data). Izpratīsim, kā strukturēta un labi pārvaldīta pamatdatu un atsauces datu ekosistēma veicina konsekventu, uzticamu un vienotu informācijas plūsmu organizācijā. Tāpat aplūkosim lielo datu sistēmas un stratēģijas, kas ļauj efektīvi un mērogojami apstrādāt apjomīgus un sarežģītus datu kopumus, nodrošinot to izmantojamību analītikā un lēmumu pieņemšanā.

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.

Anotācija: Šajā lekcijā aplūkosim, kā pāriet no datu pārvaldības uz praktisku rīcību, izmantojot pamatdatus (Master Data), biznesa inteliģenci (Business Intelligence, BI) un datu zinātni (Data Science). Izpratīsim, kā šie rīki palīdz pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, radīt stratēģiskus ieskatus un veicināt organizācijas izaugsmi. Apskatīsim labākās prakses un pieejas, kas ļauj efektīvi apvienot BI analītiku un datu zinātnes metodes, lai iegūtu praktiski izmantojamus rezultātus un uzlabotu biznesa veiktspēju.

Anotācija: Šajā lekcijā padziļināti aplūkosim datu drošību, privātumu un efektīvu risku pārvaldību. Uzzināsi, kā identificēt un mazināt potenciālos draudus, kā arī iepazīsies ar drošības ietvariem un labākajām praksēm regulatīvo prasību ievērošanai. Analizēsim riska pārvaldības metodes un to, kā datu aizsardzība veicina uzticību organizācijai, nodrošinot gan juridisko atbilstību, gan lietotāju un klientu datu drošību.

Anotācija: Šajā lekcijā apskatīsim metadatu nozīmi un to spēju padarīt datus vieglāk atklājamus, izmantojamus un vērtīgus. Aplūkosim labākās prakses, rīkus un pārvaldības ietvarus, kas palīdz organizācijām efektīvi strukturēt, klasificēt un pārvaldīt metadatus. Izpratīsim, kā labi pārvaldīti metadati veicina datu kvalitāti, integritāti un atbilstību biznesa un regulatīvajām prasībām, kā arī kā tie var uzlabot analītikas un lēmumu pieņemšanas procesus.

Anotācija: Šajā lekcijā padziļināti apskatīsim datu kvalitātes dimensijas un pamatprincipus, lai izprastu zemas kvalitātes datu sekas un to izmaksas organizācijai. Aplūkosim, kā nekvalitatīvi dati var ietekmēt lēmumu pieņemšanu, operatīvo efektivitāti un biznesa rezultātus. Uzzināsi, kā ieviest stingras datu kvalitātes pārvaldības prakses, izmantojot automatizētus risinājumus un metodoloģijas, lai nodrošinātu uzticamus, precīzus un konsekventus datus, kas kalpo kā pamats veiksmīgai analītikai un stratēģiskai plānošanai.

Anotācija: Šajā noslēdzošajā lekcijā pārskatīsim galvenās kursā apspriestās tēmas un apgūtās zināšanas. Studentiem būs iespēja prezentēt savus izpētes darbus, demonstrējot izpratni par apgūtajiem konceptiem un to praktisko pielietojumu. Šī būs arī iespēja apspriest galvenos secinājumus, dalīties pieredzē un saņemt atgriezenisko saiti, lai nostiprinātu zināšanas un padziļinātu izpratni par datu vadību un pārvaldību.