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Livro Impresso

Gestão e governança de dados
promovendo dados como ativo de valor nas empresas



Rêgo, Bergson Lopes (Autor)

Informática, Tecnologia


Sinopse

Alinhado ao DAMA-DMBOK. Livro pioneiro em português.
Apoiada por organizações internacionais voltadas para o desenvolvimento dos assuntos ligados à Gestão de Dados, tais como o Data Governance Institute e a DAMA® – Data Management Association –, aos poucos a Gestão e Governança de Dados surge no mercado brasileiro de forma muito mais abrangente, englobando funções anteriormente esquecidas ou mal gerenciadas pelas organizações.

Entre os assuntos abordados destacamos:
Conceitos básicos de Gestão de Dados;
Papéis, responsabilidades e formas de estruturação da disciplina Gestão de Dados nas empresas;
Conceitos básicos sobre Big Data;
Governança de Dados;
Visão geral do guia DAMA-DMBOK®;
Modelagem de Dados;
Arquitetura de Dados;
Gestão de Dados Mestres e Referência;
Qualidade de Dados;
Gestão de Dados Moderna e suas boas práticas;
Desenvolvimento profissional e informações básicas sobre as certificações da área.

Metadado adicionado por Brasport em 31/10/2017

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Metadados adicionados: 31/10/2017
Última alteração: 31/10/2017

Sumário

Introdução
PARTE 1. CONCEITOS BÁSICOS SOBRE GESTÃO DE DADOS
1. Conceitos Básicos
1.1. Dado, informação, conhecimento e sabedoria
1.2. Ciclo de vida dos dados
1.3. Características de qualidade desejadas para os dados e metadados
1.4. Big Data
1.4.1. Como caracterizar o Big Data?
1.4.2. Volume
1.4.3. Velocidade
1.4.4. Variedade
1.4.5. Veracidade
1.4.6. Valor
1.5. Considerações finais sobre Big Data
2. Gestão de Dados
2.1. Gestão de Dados – Definições
2.2. Princípios que orientam a Gestão de Dados
2.3. Principais funções que compõem a disciplina Gestão de Dados
2.4. Principais ganhos na adoção da Gestão de Dados
2.5. Gestão de Dados ou Administração de Dados – Qual o termo correto?
2.6. Mitos sobre a Gestão de Dados
3. Papéis Envolvidos na Gestão de Dados
3.1. Tipos de papéis envolvidos
3.2. Papéis ligados ao negócio
3.2.1. Gestor de Dados de Negócio
3.2.2. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão de Dados de Negócio
3.2.3. Gestor da Informação
3.3. Papéis estratégicos
3.3.1. Executivo de Gestão de Dados
3.3.2. Gesto Estratégico de Dados
3.4. Papéis técnicos
3.4.1. Coordenadores e gerentes das equipes de Gestão Técnica de Dados
3.4.2. Gestor Técnico de Dados
3.4.3. Administrador dos Repositórios de Metadados
3.4.4. Projetista de Dados
3.4.5. Administrador de Banco de Dados (DBA)
3.4.6. Arquiteto de Integração de Dados
4. Estabelecendo a Gestão de Dados nas Empresas
4.1. Contextualização
4.2. Equipes de Gestão de Dados
4.3. Onde estabelecer a Gestão de Dados?
4.4. Cenários de distribuição das equipes de Gestão de Dados
4.4.1. Cenário 1 – Equipe centralizada
4.4.2. Cenário 2 – Gestão de Dados distribuída em duas equipes (Negócio e TI)
4.4.3. Cenário 3 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes de negócio e uma única equipe de TI
4.4.4. Cenário 4 – Gestão de Dados distribuída em uma equipe de Gestão de Dados de Negócio e várias equipes de Gestão Técnica de Dados especializadas
4.4.5. Cenário 5 – Gestão de Dados distribuída em várias equipes técnicas e equipes de negócio
4.5. Qual o melhor cenário para adotar a Gestão de Dados em minha empresa?
5. Visão Geral do Guia DAMA-DMBOK®
5.1. O que é o Guia DAMA-DMBOK®?
5.2. Framework
5.2.1. Funções de Gestão de Dados
5.2.2. Elementos ambientais
5.3. Junção das funções de Gestão de Dados com os elementos ambientais
PARTE 2. FUNÇÕES DA GESTÃO DE DADOS
6. Governança de Dados
6.1. Governança de Dados – Conceitos
6.2. Razões para implantar a Governança de Dados
6.3. Princípios da Governança de Dados
6.4. Componentes da Governança de Dados
6.4.1. Pessoas
6.4.2. Processos
6.4.3. Tecnologia
6.5. Documentos da Governança de Dados
6.5.1. Estratégia de Dados
6.5.2. Política de Dados
6.5.3. Normas de padrões
6.5.4. Procedimentos
6.6. Estruturas formais de apoio à Gestão de Dados
6.6.1. Escritório de Gestão de Dados
6.6.2. Comitês de Gestão de Dados
6.6.3. Conselho de Governança de Dados
6.7. Dicas para implantar um programa de Governança de Dados
6.8. Atividades necessárias para manter um programa de Governança de Dados segundo o DAMA-DMBOK®
7. Modelagem de Dados
7.1. Modelagem de Dados – Principais conceitos
7.2. Modelo Conceitual de Dados
7.2.1. Entidades
7.2.2. Relacionamentos
7.2.3. Atributos
7.2.4. Mecanismos avançados de abstração em um Modelo Conceitual de Dados
7.3. Modelo Lógico de Dados
7.3.1. Conceitos básicos em Modelagem Lógica de Dados
7.3.2. Normalização
7.4. Modelo Físico de Dados
7.4.1. O Modelo Físico de Dados e as desnormalizações
7.4.2. Elementos estruturais de um Modelo Físico de Dados
7.5. Documentação de um modelo de dados
7.5.1. Boas práticas para dar nomes aos elementos
7.5.2. Boas práticas para conceituar (definir) elementos
7.6. Qualidade dos modelos de dados
7.6.1. Processos de qualidade para modelos de dados
7.6.2. Critérios de qualidade aplicados em modelos de dados
7.7. Considerações finais sobre Modelagem de Dados
8. Arquitetura de Dados
8.1. O que é uma Arquitetura de Dados?
8.2. Atividades necessárias para criar e manter uma Arquitetura de Dados
8.3. Arquitetura de dados não é apenas uma coleção de modelos de dados e banco de dados
8.3.1. Cadeia de valor e macroprocessos
8.3.2. Glossário de termos corporativos
8.4. Modelos de dados e Arquitetura de Dados
8.5. Modelos de dados compartilhados
8.6. Modelos de dados corporativos
8.6.1. Como diferenciar modelos corporativos dos modelos compartilhados
8.6.2. Abordagens para construção de modelos corporativos
8.7. Tipos de modelos de dados corporativos segundo o DAMA-DMBOK®
8.7.1. Modelo de Área de Interesse
8.7.2. Modelos conceituais de dados
8.7.3. Modelos lógicos de dados
8.8. Integração dos dados corporativos
8.8.1. Integração via troca de arquivos
8.8.2. Integração via ETL
8.8.3. Integração via Database Links ou Linked Servers
8.8.4. Replicação de dados e Oracle Golden Gate
8.8.5. Integração via serviços
9. Gestão de Dados Mestres e Referência
9.1. Contextualização
9.2. Dados mestres
9.3. Dados mestres
9.4. Dados transacionais
9.5. Gerenciamento de dados mestres e referência
9.6. Estilos de arquiteturas de dados mestres
9.6.1. Pré-MDM
9.6.2. Consolidação
9.6.3. Registro
9.6.4. Coexistência
9.6.5. Coexistência só de leitura
9.6.6. Transacional
9.7. Passos para implantar o MDM
10. Qualidade de Dados
10.1. O que é Qualidade de Dados?
10.2. Dados em baixa qualidade – Dados sujos
10.3. Processo de Qualidade de Dados (conteúdo)



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