Data Catalog в Data Governance: процессы, роли, интеграция и метаданные
- Введение в Data Catalog и Data Governance
- Основные термины и концепции каталога данных
- Контекст применения: регуляторика, риск и бизнес-ценность
- Стратегия внедрения Data Catalog: цели, KPI и ROI
- Архитектура каталога: принципы, слои и сервисная модель
- Архитектурные паттерны интеграции: централизованный и федеративный каталоги
- Метаданные в каталоге: типы и роли
- Бизнес-глоссарий и бизнес-метаданные
- Технические и операционные метаданные
- Стандарты и совместимость: DCAT, ISO 11179 и открытые форматы
- Каталог как продукт: функциональность и пользовательский опыт
- Роли и ответственности в Data Governance
- Политики и управленческие процессы в каталоге
- Организационная модель и RACI: комитеты и роли данных
- Интеграция с источниками данных: data lake, data warehouse, облако
- Интеграция через сбор метаданных: коннекторы и API
- Наполнение каталога: стратегии ручного ввода и автоматизации
- Поиск, навигация и семантика в каталоге
- Линейность и трассируемость: data lineage и impact analysis
- Классификация, теги и чувствительность: PII, PCI, персональные данные
- Управление качеством метаданных: метрики, мониторинг и качество данных
- Безопасность, приватность и доступ: IAM, политики и аудит
- Жизненный цикл каталога: версии, миграции и обновления
- Машинное обучение и автоматизация в каталоге: тегирование и аннотации
- Эксплуатационная архитектура: операционная модель и SRE
- Реализация проекта: фазы, пилоты и масштабирование
- Практические кейсы: отраслевые сценарии и сценарии использования
- Риски, ограничения и типичные ошибки внедрения
- Развитие, масштабирование и зрелость каталога: maturity model
- Метрики ценности и ROI: оценка влияния на бизнес
- Дорожная карта внедрения и управление изменениями
