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

参加者の人数



Price per participant

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