Güvenilir kararlar güvenilir veriyle başlar
Veri kalitesi yönetiminin uçtan uca döngüsünü öğreten temel seviye eğitim: kalite boyutları ve ölçüm, veri profilleme, kalite kuralları, temizleme ve standardizasyon, bulanık eşleştirme ve deduplikasyon, kök neden analizi ve sürekli izleme panosu.
Boyutlar, profilleme, kurallar ve izleme döngüsü
Bu temel seviye eğitim, veri kalitesi yönetiminin uçtan uca döngüsünü öğretir. Veri kalitesi boyutları (tamlık, doğruluk, tutarlılık, benzersizlik, geçerlilik, güncellik), veri profilleme (sütun analizi, desen, sıklık), kalite kurallarının tanımı, temizleme ve standardizasyon, eşleştirme (matching) ve mükerrer kayıt temizleme (deduplikasyon), kök neden analizi ve sürekli izleme işlenir. Ayrıca kalite KPI ve eşik tanımı, kalite panosu, veri kalitesi ile iş sonuçları ilişkisi ve DQ-stewardship bağlantısı ele alınır. Katılımcı kendi veri setinde kalite sorunlarını bulup iyileştirme planı kurabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar boyutlardan profilleme ve sürekli izlemeye ilerler.
Temel Seviye — Veri kalitesi yönetiminin boyutları, ölçümü, profilleme, temizleme ve sürekli izleme döngüsünün kurulması.
Katılımcılar örnek kirli veri setleri üzerinde profilleme, kural yazımı ve temizleme adımlarını uygulayarak öğrenir.
Kaliteli veriyle rapor ve analizlere güvenilir bir temel kazandırırsınız.
Profilleme ile gizli kalite sorunlarını veride somut biçimde ortaya çıkarırsınız.
Tek seferlik temizlik yerine sürekli izleme döngüsü kurmayı öğrenirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, sütun ve kayıt kavramlarına aşinalık yeterlidir.
Basit SQL veya Excel bilgisi alıştırmaları kolaylaştırır.
Üzerinde çalışılacak bir örnek veri setine erişim faydalıdır.
Verinin hangi kararları beslediğine dair farkındalık yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Altı kalite boyutunu tanımlar ve ölçersiniz.
Veri profilleme ile sorunları somut olarak saptarsınız.
İş ve veri kurallarını regex dahil yazarsınız.
Veriyi standardize eder ve temizlersiniz.
Bulanık eşleştirmeyle mükerrer kayıtları birleştirirsiniz.
Sorunların kök nedenini bulup önlersiniz.
Sürekli kalite izleme ve uyarı kurarsınız.
KPI'larla kalite panosu tasarlarsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Dijital analiz metrikleri, kampanya ve huni verisi, grafik okuma ve istatistik tuzaklarıyla veri okuryazarlığınızı günlük işte güçlendirin.
Detayları Gör →
SAP HCM HR305: enterprise/personnel structure, infotype ve subtype, features, personnel actions ve dynamic actions ile ana veri yapılandırmasını öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yönetişimi ve veri kalitesini bütünleşik kurun: stewardship, politika, katalog, KVKK/GDPR ile boyutlar, profilleme, temizleme ve izleme panosu.
Detayları Gör →
Kampanya ve CRM verisinde kalite yönetimi, metrik tutarlılığı, atıf ve UTM temizliğiyle güvenilir pazarlama raporları ve panoları üretin.
Detayları Gör →
MDM temelleri: ana veri türleri, mimari stilleri, altın kayıt, eşleştirme/birleştirme, veri modeli ve MDM yönetişimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →