Descrizione

La proliferazione delle applicazioni, anche su piattaforme e tecnologie differenti, ha comportato la diffusione disordinata di database non integrati. In questo caotico sviluppo, è facile trovare versioni differenti e contraddittorie dello stesso dato e ciò genera problemi di attendibilità informativa che rischiano di tradursi in danni di tipo legale, economico e d’immagine.

C’è quindi l’esigenza crescente di fare ordine anche alla luce delle crescenti esigenze di auditing e di certificazione dei dati.

Il fenomeno della proliferazione delle basi di dati spesso non può essere arginato completamente ma deve essere governato e in particolar modo bisogna governare le basi di dati più importanti, ovvero quelle che caratterizzano il business di un’azienda e i cui dati sono la sorgente delle applicazioni. Il ciclo di vita di tali dati deve essere formalizzato e diffuso fra gli sviluppatori e gli utenti.

Nasce quindi la sensibilità al problema dei metadati ed alla conoscenza diffusa dei dati e del loro utilizzo. Il Master Data Management è quindi quel processo (che è parte della governance in primo luogo) volto a definire, organizzare, diffondere le operazioni relative al ciclo di vita dei dati primari di un’azienda con l’obiettivo di agevolare l’integrazione ed il riutilizzo.

Destinatari

• Data administrator
• Data base administrator
• Capi progetto
• Analisti
• Progettisti

Prerequisiti

Conoscenza delle problematiche legate alla gestione dei dati

Contenuti

Introduzione

• Scenario business e tecnologico
• Che cosa è il Master Data Management (MDM)
• Quali sono i dati candidati ad essere Master Data
• Analisi del rischio sui dati e problemi derivanti dalla non qualità: legali, economici e d’immagine
• Il MDM all’interno dell’Enterprise Data Management

Qualità dei dati

• MDM e Capability Maturity Model (CMMI)
• Definizione di qualità dei dati
• Benefici della qualità

Gestione dei metadati

• Che cosa sono i metadati
• Standard per la definizione dei metadati
• Glossario dei termini di business
• Glossario vs Dizionario dati
• Gestione dei metadati aziendali, modelli organizzativi e tecnologie

Integrazione dei dati

• Basi di dati integrate e basi di dati replicate
• Approcci all’integrazione
• Sincronizzazione dei dati
• Diffusione asincrona e sincrona della documentazione delle modifiche ai gruppi di progetto

Il progetto di MDM

• Passi del progetto e ruoli coinvolti
• Approccio incrementale al progetto: bottom up e top down
• Schemi dati, subject area, modelli di sintesi, domini ed ontologie
• Architetture e tecnologie
• Overview dei prodotti MDM (checklist per valutazione)
• MDM di dati non strutturati

Impatto dell’MDM in azienda

• Impatto sui processi “altiâ€�: auditing e governance
• Impatto sui processi di Sviluppo e di Change Management

Durata

2 giorni