Data Steward: специалист по стратегическому управлению данными
Подробнее
Программа курса
Эволюция профессий в сфере данных Тренды в Big Data. Облачные технологии, искусственный интеллект, интернет вещей, блокчейн и их влияние на управление данными Data Steward: ключевые обязанности и задачи Карьерные перспективы Data Steward
Основные принципы Data Governance Архитектура Data Governance. Компоненты, роли и процессы, необходимые для эффективного управления данными в организации. Data Governance Council, рабочие группы, Data Owners Разработка стратегии Data Governance. Alignment со стратегией организации Фреймворки Data Governance. Обзор существующих фреймворков (DAMA-DMBOK, COBIT, ITIL) и их применение для построения системы управления данными
Роль данных в принятии решений Анализ данных: от базовой отчетности до продвинутой аналитики Машинное обучение в бизнесе Интеграция Data Governance в анализ данных и машинное обучение. Экономическое обоснование Data Governance
Определение качества данных Методы оценки качества данных. Автоматизированные и ручные проверки качества данных, метрики качества данных Процесс улучшения качества данных. Выявление проблем, исправление ошибок, предотвращение возникновения новых проблем с качеством данных. Data P Инструменты обеспечения качества данных
Основы моделирования данных. Концептуальное, логическое и физическое моделирование данных. ER-диаграммы, UML-диаграммы Типы моделей данных Управление метаданными Репозитории метаданных. Обзор инструментов для управления мета-данными, каталоги данных (Data Catalogs), словари данных (Data Dictionaries)
Этапы жизненного цикла данных Политики управления жизненным циклом данных Архивирование и удаление данных Инструменты для управления жизненным циклом данных. Обзор инструментов для автоматизации процессов управления жизненным циклом данных
Основные принципы безопасности данных: Аутентификация, авторизация, шифрование, аудит, целостность данных Нормативные требования к защите данных: GDPR, CCPA, HIPAA и федеральное законодательство, регулирующие обработку персональных данных Методы защиты данных: Шифрование данных, маскирование данных, анонимизация данных, контроль доступа к данным Реагирование на инциденты безопасности данных: Процедуры обнаружения, расследования и устранения инцидентов безопасности данных
Построение эффективных Agile-коммуникаций для работы Data Steward Взаимодействие с бизнес-подразделениями по вопросам данных Непрерывное обучение пользователей Data Governance. Проведение тренингов и семинаров для бизнес-пользователей по вопросам управления данными Разрешение противоречий, связанных с данными. Организация соответствующих органов для принятия решений в Data Governance
Уязвимости в ИИ-системах. Атаки на данные, атаки на модель, атаки на инфраструктуру Принципы MLSecOps Интеграция безопасности на всех этапах разработки и эксплуатации ИИ-систем Методы защиты ИИ-систем. Отслеживание производительности, точности и безопасности моделей машинного обучения. Обнаружение аномалий и атак
Определение надежности и отказоустойчивости Архитектура отказоустойчивых систем Big Data Мониторинг и предупреждение сбоев Стратегии восстановления после сбоев. Разработка планов восстановления данных и систем после сбоев и аварий
Обзор инструментов для Data Governance. Решения для управления метаданными, качеством данных и безопасностью данных Технологии для работы с Big Data. Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL базы данных и их применение в Data Governance Распределение Data Governance. Распределение и делегирование полномочий Data Steward в рамках организации Будущее Data Steward. Развитие роли Data Steward в условиях цифровой трансформации и роста значимости данных
Внедрение Data Governance: практические шаги. Планирование, разработка, внедрение и мониторинг Data Governance в организации Оценка эффективности Data Governance. Метрики успеха Data Governance, измерение ROI, улучшение процессов управления данными Управление изменениями в Data Governance Культура Data Governance. Формирование культуры управления данными в организации, повышение осведомленности и вовлеченности сотрудников
01Раздел 1
Эволюция профессий в сфере данных Тренды в Big Data. Облачные технологии, искусственный интеллект, интернет вещей, блокчейн и их влияние на управление данными Data Steward: ключевые обязанности и задачи Карьерные перспективы Data Steward
02Раздел 2
Основные принципы Data Governance Архитектура Data Governance. Компоненты, роли и процессы, необходимые для эффективного управления данными в организации. Data Governance Council, рабочие группы, Data Owners Разработка стратегии Data Governance. Alignment со стратегией организации Фреймворки Data Governance. Обзор существующих фреймворков (DAMA-DMBOK, COBIT, ITIL) и их применение для построения системы управления данными
03Раздел 3
Роль данных в принятии решений Анализ данных: от базовой отчетности до продвинутой аналитики Машинное обучение в бизнесе Интеграция Data Governance в анализ данных и машинное обучение. Экономическое обоснование Data Governance
04Раздел 4
Определение качества данных Методы оценки качества данных. Автоматизированные и ручные проверки качества данных, метрики качества данных Процесс улучшения качества данных. Выявление проблем, исправление ошибок, предотвращение возникновения новых проблем с качеством данных. Data P Инструменты обеспечения качества данных
05Раздел 5
Основы моделирования данных. Концептуальное, логическое и физическое моделирование данных. ER-диаграммы, UML-диаграммы Типы моделей данных Управление метаданными Репозитории метаданных. Обзор инструментов для управления мета-данными, каталоги данных (Data Catalogs), словари данных (Data Dictionaries)
06Раздел 6
Этапы жизненного цикла данных Политики управления жизненным циклом данных Архивирование и удаление данных Инструменты для управления жизненным циклом данных. Обзор инструментов для автоматизации процессов управления жизненным циклом данных
07Раздел 7
Основные принципы безопасности данных: Аутентификация, авторизация, шифрование, аудит, целостность данных Нормативные требования к защите данных: GDPR, CCPA, HIPAA и федеральное законодательство, регулирующие обработку персональных данных Методы защиты данных: Шифрование данных, маскирование данных, анонимизация данных, контроль доступа к данным Реагирование на инциденты безопасности данных: Процедуры обнаружения, расследования и устранения инцидентов безопасности данных
08Раздел 8
Построение эффективных Agile-коммуникаций для работы Data Steward Взаимодействие с бизнес-подразделениями по вопросам данных Непрерывное обучение пользователей Data Governance. Проведение тренингов и семинаров для бизнес-пользователей по вопросам управления данными Разрешение противоречий, связанных с данными. Организация соответствующих органов для принятия решений в Data Governance
09Раздел 9
Уязвимости в ИИ-системах. Атаки на данные, атаки на модель, атаки на инфраструктуру Принципы MLSecOps Интеграция безопасности на всех этапах разработки и эксплуатации ИИ-систем Методы защиты ИИ-систем. Отслеживание производительности, точности и безопасности моделей машинного обучения. Обнаружение аномалий и атак
10Раздел 10
Определение надежности и отказоустойчивости Архитектура отказоустойчивых систем Big Data Мониторинг и предупреждение сбоев Стратегии восстановления после сбоев. Разработка планов восстановления данных и систем после сбоев и аварий
11Раздел 11
Обзор инструментов для Data Governance. Решения для управления метаданными, качеством данных и безопасностью данных Технологии для работы с Big Data. Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL базы данных и их применение в Data Governance Распределение Data Governance. Распределение и делегирование полномочий Data Steward в рамках организации Будущее Data Steward. Развитие роли Data Steward в условиях цифровой трансформации и роста значимости данных
12Раздел 12
Внедрение Data Governance: практические шаги. Планирование, разработка, внедрение и мониторинг Data Governance в организации Оценка эффективности Data Governance. Метрики успеха Data Governance, измерение ROI, улучшение процессов управления данными Управление изменениями в Data Governance Культура Data Governance. Формирование культуры управления данными в организации, повышение осведомленности и вовлеченности сотрудников
Удостоверение повышения квалификации Академия АйТи
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Data Steward: специалист по стратегическому управлению данными» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 28 сентября 2026 г.

Академия АйТи 

















