Pelatihan ini menawarkan pendekatan yang komprehensif untuk manajemen data, mengacu pada kerangka kerja DAMA-DMBOK yang diakui secara global. Peserta akan mempelajari keterampilan praktis, mulai dari pengumpulan data hingga analisis data, serta prinsip-prinsip tata kelola data yang baik. Dengan fokus pada relevansi industri dan perkembangan terbaru seperti AI dan perlindungan data, pelatihan ini akan membekali peserta dengan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menghadapi tantangan dalam dunia data yang terus berkembang.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
• Profesional data dari berbagai level
• Pengambil keputusan bisnis
• IT profesional
• Siapa saja yang tertarik dengan manajemen data dan AI
Pengantar Manajemen Data dan DAMA-DMBOK
• Konsep Dasar: Pengertian data, informasi, dan pengetahuan.
• DAMA-DMBOK: Overview kerangka kerja DAMA-DMBOK dan tujuh domainnya.
• Peran Manajemen Data: Pentingnya manajemen data dalam organisasi.
Business Understanding
• Mengenal Bisnis: Analisis kebutuhan bisnis terkait data.
• Identifikasi Data: Menentukan data apa yang dibutuhkan untuk mendukung bisnis.
• Kualitas Data: Pentingnya kualitas data dalam pengambilan keputusan.
Data Discovery
• Sumber Data: Mengidentifikasi berbagai sumber data (internal, eksternal, struktur, tidak terstruktur).
• Profiling Data: Memahami karakteristik data.
• Metadata: Pentingnya metadata dalam pengelolaan data.
Data Warehouse
• Arsitektur Data Warehouse: Konsep data warehouse, data mart, dan data lake.
• ETL (Extract, Transform, Load): Proses integrasi data.
• OLAP (Online Analytical Processing): Analisis data multidimensional.
Data Integration
• Integrasi Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber.
• Master Data Management: Mengelola data master yang konsisten.
• Data Quality: Menjaga kualitas data dalam proses integrasi.
Data Quality
• Dimensi Kualitas Data: Akurasi, kelengkapan, konsistensi, dll.
• Teknik Peningkatan Kualitas Data: Pembersihan, transformasi, validasi.
• Metrik Kualitas Data: Mengukur kualitas data.
Data Governance
• Prinsip-prinsip Tata Kelola Data: Kebijakan data, standar data, organisasi data.
• Peran Data Steward: Tanggung jawab data steward.
• Data Governance Framework: Membangun kerangka kerja tata kelola data.
Data Security
• Ancaman terhadap Data: Cyber threats, human error, bencana alam.
• Teknologi Keamanan Data: Enkripsi, firewall, akses kontrol.
• Perlindungan Data Pribadi: Regulasi, prinsip, dan praktik terbaik.
AI dan Data
• Konsep Dasar AI
• AI dan Data: Hubungan antara AI dan data.
• Etika AI: Bias algoritma, transparansi, akuntabilitas.
• AI untuk Manajemen Data: Penerapan AI dalam analisis data, prediksi, dan otomatisasi.