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웨비나 정보

좋은 데이터는 좋은 물과 같습니다. 신선하고 이상적으로는 잘 여과된 상태로 제공되는 것이 가장 좋습니다. 데이터 관리 전략은 전반적으로 엄청난 절차적 개선과 이익률 증가를 가져올 수 있지만 관리되는 데이터의 품질이 높은 경우에만 가능합니다. 데이터 품질을 어떻게 엔지니어링해야 하는지 결정하는 것은 비즈니스 전략을 지원하는 데 데이터 품질 관리를 효과적으로 활용하기 위한 유용한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 비즈니스 문제를 신속하게 식별하고 데이터 관리의 구조적 결함과 실무 지향적인 결함을 구분하고 미래 문제를 사전 예방할 수 있습니다. 조직은 비즈니스 전략을 지원하기 위해 데이터 품질 엔지니어링을 활용한다는 것이 무엇을 의미하는지 이해해야 합니다. 이 웨비나에서는 만성적인 비즈니스 문제가 있는 조직이 종종 문제의 근원을 데이터 품질 저하로 추적할 수 있는 방법을 설명합니다. 데이터 품질을 어떻게 설계해야 하는지 보여주는 것은 효과적인 접근 방식을 개발하는 데 유용한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 조직은 비즈니스 문제뿐만 아니라 구조적 문제와 실제 지향적인 결함으로 인해 발생하는 데이터 문제를 보다 신속하게 식별하고 이러한 문제가 재발하는 것을 방지할 수 있습니다.

학습 목표:

• 조직의 데이터 품질을 개선하기 위한 기본 데이터 품질 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 조직의 고질적인 비즈니스 문제가 종종 열악한 데이터 품질에 뿌리를 두고 있음을 보여줍니다.
• 데이터 품질 성공의 특징과 이점을 보여주는 사례 연구 공유

연사 소개

피터 에이켄 박사

정보 시스템 교수, VCU 및 설립자, Anything Awesome

인정 된 데이터 관리 (DM) 기관인 Peter Aiken은 Virginia Commonwealth University의 부교수, DAMA International의 전 회장, MIT International Society of Chief Data Officers의 부 이사입니다. 35 년 이상 동안 Peter는 30 개국에서 수백 개의 데이터 관리 업무를 수행하면서 배웠습니다. 그의 10 권 중에는 CDO (데이터 리더십 사례)에 대한 첫 번째 책, 수익 / 이익을위한 수익 화 데이터 사용에 대한 첫 번째 설명, 현대적인 전략적 데이터 사고에 대한 첫 번째 책이 있습니다. 국제적인 인정으로 전 세계적으로 집중적 인 이벤트 일정이 만들어졌습니다. Peter는 또한 가장 오래 실행되는 DM 웨비나 시리즈 (dataversity.net에서 호스팅)를 주최합니다. 1999 년 (Google 이전, 데이터가 거대하기 이전, 데이터 과학 이전)부터 그는 150 개 이상의 조직이 수익, 개선, 경쟁 우위 및 운영 효율성을 위해 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 컨설팅 회사 인 Data Blueprint를 설립했습니다. 그의 최근 벤처는 Anything Awesome입니다.

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