Data Literacy Program
Atat in viata personala, cat si in afaceri, luam decizii si aceasta este calea spre progres!
Atunci cand decidem personal sa achizitionam ceva, analizam, comparam si calculam. Acest proces este la fel si in companii, nu doar personal.
Ce devine important?
Este crucial sa recunoastem importanta datelor in viata noastra si sa intelegem cum acestea influenteaza pozitiv progresul unei organizatii.
Programul serveste ca o initiativa de mentorat pentru a conecta toti termenii, echipele si sistemele Data. Impreuna, acesti factori impruternicesc oamenii si consolideaza orice organizatie.
DESFASURARE:
- Conditii participare: nivel mediu – avansat Excel, cunostinte de rapoarte intr-un tool de BI
- Programul Data Literacy este destinat organizatiilor si are o durata de 14 ore.
Data Literacy Program
In cazul in care se doreste acest program personalizat, intr-o companie, rezervam aditional 2 ore pentru a cunoaste compania, echipele, flow-urile de date astfel incat sa construim un program de mentorat custom.
Vrem sa fim una cu compania beneficiara, ne primiti in casa voastra ca membru, nu ca oaspete.
Pentru aceasta etapa exista un cost suplimentar de 280 euro + TVA – studierea companiei beneficiare.
Data Literacy: Prezentare si importanta in companii
Data Awareness:
- Care sunt punctele importante intr-o decizie? Cum luam decizii cu datele in fata?
- Ce inseamna decizii favorabile si cand nu sunt favorabile? Uitandu-ne pe date.
- Ce ne spune „fler”-ul?
Vom avea cateva studii de caz pe care le studiem impreuna.
Data Ethics:
include nu doar GDPR (acest subiect este tangential programului nostru), insa acceptul este pus asupra acuratetii datelor, regulilor de colectare date, cum stocam datele, cum testam rapoartele.
Toate, impreuna, definesc Data Ethics. Vorbim despre:
- Acuratetea datelor sursa
- Acuratetea proceselor
- Acuratetea rolurilor si echipelor
- Acuratetea prezentarii datelor (chiar si cand nu sunt pe plac cifrele)
- Acuratetea testelor
La finalul partii 1 vom avea concret:
- O lista de pasi in luarea unei decizii
- O lista de metode despre Data Ethics
Partea a 2-a este dedicata analizei datelor si data analystics.
a) Data Analysis Techniques / Reporting / Visualization:
- Data Sources in echipele de business: fisiere (exporturi, manuale), baze de date, web, BI tools
- Analiza de date cumulativa si selectiva
- Analiza de date comparativa si trend
- Trecut versus analiza predictiva
- Reprezentare grafica – cele mai bune practici
- Interpretare rezultate
In scopul optimizarii tehnicilor de raportare:
- Sursele de date: cele mai bune practici
- Cele mai solicitate rapoarte si cum optimizam sursele de date pentru aceleasi rapoarte, usor diferite
- Cum utilizam aceleasi surse de date si pentru rapoarte sumarizate si pentru rapoarte detaliate
Exercitii practice: identificare cele mai bune reprezentari, identificare tipuri de analize in functie de solicitarea de business, care sunt intrebarile unui data analyst
b) Data Terms – Glosar:
Definim termeni luam exemple concrete pentru cei mai multi din termenii de mai jos:
- A: Analysis, analytics, AZURE, algorithm
- B: BR (Business Request), BA (Business Analyst)
- C: Chart, combo, cluster, catalog
- D: Dataset, database, data lake, dashboard, data mart, data tribe, data lineage
- E: EXCEL, environment
- F: Funnel, FABRIC
- G: Graphic, Gantt
- H: Histogram
- K: Key
- M: Model
- N: Neuronal
- O: One lake
- P: PYTHON, POWER BI, production, POWER Query, POWER Pivot, parameter
- Q: Quarter
- R: R Studio, report
- S: SQL
- T: Tableau, test
- U: UAT
- V: Variable
- W: Warehouse
Lista poate fi modificata in functie de fiecare companie.
Partea IV are rolul de a cunoaste procesele Data in cadrul unei companii:
Oamenii de business au nevoie sa cunoasca atat procesele Data de business, cat si procesele IT, insa intr-un limbaj si in cuvinte simple. Ne ocupam noi.
Aceasta calatorie a datelor ne face mai increzatori in procese, spre exemplu, intelegem de ce adaugarea unei coloane intr-o tabela de catre echipa de IT poate dura 2 luni, dar si de ce un rapoart nu poate fi extras cu acuratete de 100%.
Topicuri:
- Cine contacteaza pe cine?
- Estimari corecte
- Cum soliciti o dezvoltare optimizand timpul de livrare
Data Processes:
a) Data Sources in IT
b) Data Collection: OLTP vs. OLAP
c) ETL Tools
d) Baze de date: UAT versus Productie
e) BI Tools – single point of truth / Data Model
f) Business request
Pentru fiecare punct de mai sus vor fi exercitii practice si studii de caz.
Exercitiu individual: Quiz cu 20 de intrebari, Jocuri de rol.
Business Data Roles:
Cine sunt si cu ce se ocupa concret? Cum definim corect rolul?
- Data Analyst
- Business Analyst
- Data Owner
- Product Owner
Cine sunt si cu ce se ocupa concret? Cum definim corect rolul?
- Database Developer / ETL Developer / DWH Developer
- Data Architect
- Technical Analyst
- Database Admin
Care este legatura dintre Tech & Business roles?
Ce inseamna Data Tribe?
Lista de roluri poate fi customizata in functie de companie.
Exercitiu practic: cine se ocupa de o anumita speta (o solitare de la anaf, de la bnr..)
Ultima sesiune de curs are rolul de a construi intregul, tot ce am invatat in toate orele anterioare astfel incat sa stim:
– ce se vorbeste intr-o sedinta
– ce analiza de date este solicitata\
– pe cine intreb cand nu stiu
– cum testez
– ce proces „a picat”
– termeni cheie in Data
– cum luam in concret decizii
Va multumim si speram sa facem treaba buna impreuna!
Oferta de pret
Prețul cursului include suportul de curs și materialele didactice, prestația trainerului.
Pret program online cu trainer: € 480 + TVA/pers;
Sesiunea exploratorie initiala de 2 ore in cadrul companiilor are un cost suplimentar de € 280 + TVA.