Data Governance - для чайников

👉 Подписаться на канал 👈

В режиме тестирования выложен первый курс из цикла Data Governance для чайников. Руководство данными: вводный курс Немного о курсе: - предназначен для самых маленьких 🤗, для тех кто только начинает свой путь в данных или информационных технологиях, или просто интересуется - что же это за зверь такой, ради которого целую экономику создают?! - по содержанию представляет из себя несколько статей с канала "Data Governance для чайников", скомпилированных в один ручеёк знаний о данных; - есть несколько тестов, чтобы "приземлить" знания - очень советую их пройти; - времени на прохождение всего курса потребуется по максималкам пара часов (эквивалент лекции или одной пары в универе), так что заходите все кому не лень; - ничего не стоит для тех, кто зайдёт в эту историю в ближайшую неделю; - есть просьба - пишите обратную связь тут в комментах 😁, пожалуйста, или просто поставьте 👍 этому курсу; - если не зашло, то тоже пишите и обязательно - почему. На этом всё. Да помогут нам бог и данные! 👉 Подписаться на канал 👈

Сегодня на ужин немного информации о бизнес-метаданных и о том, как вести Термины в бизнес-глоссарии Читаем на бусти - Правила ведения Терминов в бизнес-глоссарии 👉 Подписаться на канал 👈

🔆 Настроение - Лето! 🔆 🤗 Подписаться на канал 🤗

ИТ-компетенции теперь можно подтвердить через Госуслуги 🤗 Какие навыки можно проверить вы видите на картинке, пока их всего 17, все тесты проводятся на платформе компании hh.ru - за что им огромное спасибо! Если тест удачно пройдён, вы получите сертификат, который будет действителен 1 год и доступен для ознакомления в вашем личном кабинете. И, конечно, вы сможете всегда представить его своим работодателям. 👉 Подписаться на канал 👈

😭 👉 Подписаться на канал 👈

Классификатор причин и источников некачественных данных У всех, кто отчитывается нашему регулятору, есть задача выполнить требования 716-П (Операционные риски) и 845-П (ПВР), которое звучит так: Кредитная организация определяет во внутренних документах методику обеспечения качества данных, включающую следующие элементы: - классификатор возможных источников и причин образования в информационных системах данных, не соответствующих требованиям к качеству данных в информационных системах... При разработке такого классификатора за основу имеет смысл взять классификатор событий операционного риска, определенный в Положении 716-П, глава 3, п.3.3. Источники операционного риска, оттуда возьмём самый первый уровень для источников некачественных данных: - Процессы - Пользователи - Технологии - Внешние факторы Дальше ловкость рук и воображение )) То, что у меня получилось прилагаю в файле на бусти. Берите за основу, адаптируйте под себя. 👉 Подписаться на канал 👈