วันที่อบรม: 25 ตุลาคม 2568 | เวลา 09.00 – 12.00 น.
ราคา 1,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 1,701 บาท
วิทยากร : ผศ.ดร. โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี
ผู้ช่วยคณบดีฝ่ายการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กร,อาจารย์ประจำกลุ่มสาขาวิชา IT Management
คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล , ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Governance, PDPA, Data Science

หลักการและเหตุผล
ในยุคที่ข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีค่า การบริหารจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกองค์กร การทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของการบริหารจัดการข้อมูลตามกรอบของ DAMA-DMBoK (Data Management Body of Knowledge) จะช่วยให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างความน่าเชื่อถือให้กับข้อมูล และนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการขับเคลื่อนธุรกิจและนวัตกรรมได้อย่างเต็มศักยภาพ หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้แนวคิดหลักและฟังก์ชันสำคัญของการจัดการข้อมูล เพื่อวางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการบริหารจัดการข้อมูลในองค์กร
วัตถุประสงค์
- เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมเข้าใจหลักการพื้นฐานของการบริหารจัดการข้อมูลและบทบาทของ Data Governance
- เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมเข้าใจองค์ประกอบและโครงสร้างขององค์กรด้าน Data Management
- เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมรู้จักและเข้าใจฟังก์ชันหลักต่างๆ ของ Data Management ตาม DAMA-DMBoK
- เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมเรียนรู้โมเดลการประเมินวุฒิภาวะด้าน Data Management ที่สำคัญ
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง
- ผู้ที่มีประสบการณ์ด้านการจัดการและกำกับดูแลข้อมูล
- ผู้ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)
- ผู้มีบทบาทในนโยบายหรือการกำกับดูแล AI ในองค์กร
- ผู้บริหารและผู้กำหนดทิศทางองค์กร
ความรู้พื้นฐาน
มีประสบการณ์การบริหารจัดการข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล การดำเนินงานตาม PDPA หรือเป็นผู้ที่มีความรับผิดชอบในการวางกรอบหรือนโยบายการใช้งาน AI ในองค์กร อย่างใดอย่างหนึ่ง
ลงทะเบียน
ได้ทันทีผ่าน QR Code หรือคลิก [https://forms.gle/iwUEUQPwwyMSyyuQA]
กำหนดการ
เวลา | หัวข้อ | เนื้อหา |
9.00 – 9.30 | Module 1: Data Management Principles & Data Governance | Data Management Body of Knowledge: ทำความเข้าใจภาพรวมของ DAMA-DMBoK ซึ่งเป็นกรอบความรู้มาตรฐานสำหรับการบริหารจัดการข้อมูล Business Drivers: เรียนรู้ปัจจัยทางธุรกิจที่ผลักดันให้เกิดความจำเป็นในการบริหารจัดการข้อมูลที่ดี Data Valuation and Data Lifecycle: ทำความเข้าใจคุณค่าของข้อมูลและวงจรชีวิตของข้อมูลตั้งแต่การสร้างจนถึงการทำลาย Data Management and Data Governance: แยกแยะความแตกต่างและความสัมพันธ์ระหว่าง Data Management (การบริหารจัดการข้อมูล) และ Data Governance (การกำกับดูแลข้อมูล) Data Management Components: เรียนรู้ส่วนประกอบสำคัญของการบริหารจัดการข้อมูล Data Governance Program: ทำความเข้าใจแนวคิดและโครงสร้างของโปรแกรมการกำกับดูแลข้อมูล |
9.30 – 9.45 | Module 2: Data Management Organization | Example of Data Governance Structure: ศึกษาตัวอย่างโครงสร้างของ Data Governance ในองค์กรต่างๆ Types of Data Stewards: รู้จักประเภทและบทบาทของ Data Stewards ที่แตกต่างกัน |
9.45 – 10.30 | Module 3 Data Management Functions | Data Quality: หลักการและแนวปฏิบัติในการรักษาคุณภาพของข้อมูลให้ถูกต้องและน่าเชื่อถือ Master Data and Reference Data: ความสำคัญและการจัดการข้อมูลหลักและข้อมูลอ้างอิง Data Modeling & Design: เรียนรู้หลักการออกแบบและสร้างแบบจำลองข้อมูล Data Warehousing and BI: บทบาทของ Data Warehouse และ Business Intelligence ในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Security: หลักการและมาตรการในการปกป้องข้อมูลให้ปลอดภัย |
10.30 – 10.45 | Break | |
10.45 – 11.15 | Module 3 Data Management Functions (Cont.) | Metadata Management: การจัดการ Metadata เพื่อความเข้าใจและการค้นหาข้อมูลที่ดีขึ้น Data Architecture and Enterprise Architecture: ความสัมพันธ์และการจัดวาง Data Architecture ภายใน Enterprise Architecture Data Storage & Operations: แนวทางการจัดการการจัดเก็บข้อมูลและการดำเนินงานที่เกี่ยวข้อง Documents and Contents Management: การจัดการเอกสารและเนื้อหาต่างๆ ในองค์กร Data Integration and Interoperability: แนวคิดและวิธีการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และการทำให้ระบบข้อมูลสามารถทำงานร่วมกันได้ |
11.15 – 12.00 | Module 4: Data Management Maturity Model | – DMBoK Model – DGA Model – DCAM Model |
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติม
อีเมล: Admin@datalentteam.co
โทร: 097-113-5975 (คุณบอย) 085-913-6975 (คุณมายด์)
ติดตามข่าวสารได้ทางเว็บไซต์และเพจของเรา
#Introduction Data Management #based on DMBOK #คอร์สเรียน2568 #ITMMahidol #MUEG
Post a comment