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コース概要
はじめに
- データ・スチュワードシップの理解
- データ・スチュワードの役割
- 4]データ・スチュワードシップの概要
はじめに
- インターフェイスの操作
- 環境の設定
- 他のTalend製品との統合
Data Quality Management
- データ品質の原則
- データ品質の問題の特定
- 4]データスチュワードシップにおけるデータのクレンジング
タスク [3]
- タスクの作成と管理
- データスチュワードへのタスクの割り当て
- ワークフロー管理
Collaborationとワークフローのカスタマイズ
- データスチュワードシップTalendのコラボレーション機能
- ワークフローのカスタマイズ
- 効果的なコラボレーションのためのベストプラクティス
高度な機能とテクニック
- 高度なデータクレンジング技術
- 複雑なデータ品質シナリオへの対応
- データスチュワードシッププロセスの自動化
モニタリングとレポーティング
- データ品質のモニタリング
- 4]データ・スチュワードシップにおけるレポーティング
- データ・スチュワードシップ指標の分析
ケーススタディと実際のアプリケーション
- ケーススタディの分析
- 異なる業界におけるTalendデータ・スチュワードシップの適用
- データスチュワードシップのシナリオにおける問題解決
ベストプラクティスとGoガバナンス
- データガバナンスポリシーの確立
- データスチュワードのベストプラクティス
- コンプライアンスとデータセキュリティの確保
まとめと次のステップ
要求
- データ管理の基礎知識 データベースシステムとデータ処理の基礎知識
観客
- データ アナリスト データ マネージャー IT プロフェッショナル
14 時間
お客様の声 (2)
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
コース - KNIME Analytics Platform for BI
wiedza, wzorcowe prowadzenie szkolenia