1. Estratégia da Gestão de Dados

• Conceitos básicos sobre Estratégia Corporativa e Mapa Estratégico;

• Diferenças entre Estratégia Corporativa x Estratégia de Dados e Estratégia da Gestão de Dados;

• Definição dos componentes estratégicos:

  • Missão

  • Visão;

  • Objetivos;

  • Domínios de Dados relevantes;

  • Plano de implantação;

• Relação da Estratégia da Gestão de Dados com o Programa de Governança de Dados;

​

2. Estruturação da Governança de Dados nas empresas

• ​Abrangência de um Programa de Governança de Dados;

• Motivações para implantar a Governança de Dados;

• A venda do Programa de Governança de Dados;

• Posicionamento da Governança de Dados na empresa;

​

​3. Equipe e demais envolvidos

• Governança de Dados e a Ética no uso dos dados;

• Estabelecendo as fronteiras entre a Governança de Dados e a Governança da Privacidade dos Dados;​

• Estabelecendo as fronteiras entre a Governança de Dados e a Gestão da Segurança dos Dados;

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4. Assessment

• Definição e objetivos;

• Aspectos culturais e econômicos que devem ser levados em consideração;

• Fases que compõe um assessment:

  • Contratação

  • Preparação;​

  • Realização das entrevistas e coleta de materiais;

  • Elaboração do Diagnóstico;

  • Análise e definição dos cenários;

  • Elaboração do Roadmap;

  • Divulgação e Conscientização;

• Passos iniciais pós Assessment

​​

5 . Execução do Programa

• Os 100 primeiros dias da Jornada;

• Como manter o engajamento do(s) Patrocinador(es);

• Identificação dos Data Owners;

• Nomeação dos Data Stewards;

• Squad da Governança de Dados;

• Projetos Estruturantes;

• Projetos de Melhoria;

• Como equilibrar os Projetos Estruturantes e Projetos de Melhoria?

• Ferramentas úteis para apoiar a execução do Programa:

  • Project Model Canvas;​

  • Kanban;

  • Trello; 

• Demais dicas para execução do roadmap;

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6. Gestão das Expectativas

• Expectativas sobre os dados - Definição

• Utilizando as ferramentas: "É x NÃO É" e "FAZ x NÃO FAZ";

• O fator humano na Gestão das Expectativas

  • Identificando as personas​;

  • Formas de comunicação assertiva;

  • Gestão de Conflitos;

• Conciliando as expectativas dos três patamares: Estratégico, Tático e Operacional;

​​

7. Gestão de Riscos e Não Conformidades

• Riscos e Issues - Definições e principais conceitos.

• Estabelecendo os processos de Gestão de Riscos e Não Conformidades:

  • Self-assessment;

  • Apontamento de riscos e issues;

  • Monitoramento de riscos e issues;

  • Report Executivo;

 

8. Gestão da Qualidade dos Processos do Programa de Governança de Dados

• Dicas fundamentais para especificação dos Processos de Governança de Dados;

• Como monitorar os processos e indicadores do Programa:

  • Qual a melhor abordagem: KPIs ou OKRs?

  • Indicadores Operacionais;​

  • Indicadores Estratégicos;

• Reunião de análise critica;

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9. Entrega de Valor e Monetização

• Entrega de Valor - Diferentes formas e diferentes visões;

• O que pode ser monetizado? O que não deve ser monetizado?

• Estágios da Monetização​

  • Monetização sobre a baixa qualidade dos dados;​

  • Monetização sobre os projetos de melhoria com os dados;

  • Monetização sobre as novas oportunidades de uso e serviços com os dados;

  • Monetização sobre os conceitos dos dados;

• Estudo de caso: Qual o valor dos dados dos Clientes da minha empresa?​

• Metodologia de monetização adotada pela BLR DATA;

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​10. Trabalho e Exame Final

• Elaboração de um canvas visando fixar o conteúdo do curso;

• Simulado de 10 questões intermediárias sobre Gestão e Governança de Dados.

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Observação - No final do curso os alunos recebem:

• 1 certificado de conclusão para os alunos que tiveram um percentual de 75% ou mais de frequência nas aulas e tiveram no mínimo nota 07 (em uma escala de 1 a 10) no simulado final.

• 01 badge com o selo "Tópicos Avançados em Governança de Dados - Consultor em Governança de Dados" para publicar nas redes sociais.

• Alunos que tiveram nota inferior a 7 no simulado, recebem apenas um certificado de participação.

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