Training - Datalent Team https://datalentteam.co Data Talent Research and Development Wed, 29 Jan 2025 05:03:57 +0000 en-US hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.3 https://datalentteam.co/wp-content/uploads/2022/12/cropped-Datalent-2-3-32x32.png Training - Datalent Team https://datalentteam.co 32 32 AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance https://datalentteam.co/event/aieco-2024-1/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=aieco-2024-1 Tue, 06 Aug 2024 04:50:48 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=3343 AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance To be announced  ลงทะเบียนเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติม พิเศษลงทะเบียนก่อนเริ่มเรียน 14 วัน ได้รับส่วนลดค่าลงทะเบียนทันที ! สำหรับนักศึกษาปัจจุบัน ม.มหิดล เหลือเพียง 3,510 บาท (จาก 3,900 บาท) นักศึกษาสถาบันอื่น เหลือเพียง 4,050 บาท (จาก 4,500 บาท) บุคลากร/ ศิษย์เก่า ม.มหิดล/ ผู้ที่เคยอบรมกับ Datalent เหลือเพียง 4,410 บาท (จาก 4,900 บาท) บุคคลทั่วไป เหลือเพียง 5,310 บาท (จาก 5,900 บาท) หลักการและเหตุผล ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสังคมดิจิทัล การเข้าใจระบบนิเวศ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ความรู้พื้นฐานที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ AI ตามมาตรฐาน ISO 22989 เพื่อเตรียมความพร้อมให้ผู้เรียนสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสที่มาพร้อมกับการใช้งาน AI ในองค์กรและสังคม วัตถุประสงค์ เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมของระบบนิเวศน์ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแล AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI ประเภทต่างๆ ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการสำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของ AI เพื่อให้ผู้เรียนตระหนักถึงประเด็นทางกฎหมายและผลกระทบทางสังคมของ AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระบบนิเวศ AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมการทำงานและวงจรชีวิตของระบบ AI เพื่อให้ผู้เรียนรู้จักสาขาและการประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง ผู้บริหาร นักวิเคราะห์ นักพัฒนา ผู้ที่สนใจในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ในองค์กร ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน     กำหนดการ ========================================== ผู้อบรมสามารถชำระเงินได้ทาง โอนเงิน เข้าธนาคารไทยพาณิชย์ ชื่อบัญชี: เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล เลขบัญชี: 333-279192-7 ส่งสลิปและข้อมูลออกใบเสร็จทางอีเมล Admin@datalentteam.co หรือที่เบอร์ 097-1135975

The post AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance first appeared on Datalent Team.

]]> AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance

To be announced 

ลงทะเบียนเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติม

พิเศษลงทะเบียนก่อนเริ่มเรียน 14 วัน ได้รับส่วนลดค่าลงทะเบียนทันที !

  • สำหรับนักศึกษาปัจจุบัน ม.มหิดล เหลือเพียง 3,510 บาท (จาก 3,900 บาท)
  • นักศึกษาสถาบันอื่น เหลือเพียง 4,050 บาท (จาก 4,500 บาท)
  • บุคลากร/ ศิษย์เก่า ม.มหิดล/ ผู้ที่เคยอบรมกับ Datalent เหลือเพียง 4,410 บาท (จาก 4,900 บาท)
  • บุคคลทั่วไป เหลือเพียง 5,310 บาท (จาก 5,900 บาท)

หลักการและเหตุผล

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสังคมดิจิทัล การเข้าใจระบบนิเวศ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ความรู้พื้นฐานที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ AI ตามมาตรฐาน ISO 22989 เพื่อเตรียมความพร้อมให้ผู้เรียนสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสที่มาพร้อมกับการใช้งาน AI ในองค์กรและสังคม

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมของระบบนิเวศน์ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแล AI
    2. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI ประเภทต่างๆ ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
    3. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการสำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของ AI
    4. เพื่อให้ผู้เรียนตระหนักถึงประเด็นทางกฎหมายและผลกระทบทางสังคมของ AI
    5. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระบบนิเวศ AI
    6. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมการทำงานและวงจรชีวิตของระบบ AI
    7. เพื่อให้ผู้เรียนรู้จักสาขาและการประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ
    8. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • ผู้บริหาร
  • นักวิเคราะห์
  • นักพัฒนา
  • ผู้ที่สนใจในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ในองค์กร

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

 

 

กำหนดการ

==========================================
ผู้อบรมสามารถชำระเงินได้ทาง
โอนเงิน เข้าธนาคารไทยพาณิชย์
ชื่อบัญชี: เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล
เลขบัญชี: 333-279192-7

ส่งสลิปและข้อมูลออกใบเสร็จทางอีเมล Admin@datalentteam.co หรือที่เบอร์ 097-1135975

The post AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance first appeared on Datalent Team.

]]> Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 https://datalentteam.co/event/dmm-2024-01/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dmm-2024-01 Mon, 05 Feb 2024 02:49:20 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2992 Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 วันอาทิตย์ที่ 10 และ 17 พฤศจิกายน 2567 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา 6,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 6,290 บาท หลักการและเหตุผลหลักสูตร การให้ความรู้และทักษะเกี่ยวกับการประเมินความสามารถในการจัดการข้อมูลขององค์กร หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การสร้างความเข้าใจในเฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่ใช้ในการประเมิน รวมถึงการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โดยเนื้อหาจะเน้นถึงหลักการของการประเมินในภาพรวม นิยามระดับสถานะแต่ละระดับ ขั้นตอนการประเมิน และเจาะลึกในโมเดลการประเมินแบบต่างๆของต่างประเทศได้แก่ DAMA-DMBOK, CMMI, DCAM และการประเมินตามกรอบของประเทศไทยได้แก่ กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ และ กรอบแนวทางการประเมินผลการดำเนินงานรัฐวิสาหกิจ ตามระบบ State Enterprise Assessment Model (SE-AM) Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA) Key Activites for Assessment Communicating and Utilizing the assessment results Continuous improvement and benchmarking data management maturity Existing DMMA Model and their Comparison DAMA-Data Management Body of Knowledge Model (DMBOK) CMMI’s Data Management Maturity (DMM) Data Management Capability Assessment Model (DCAM) Thailand Data Governance Assessment Model (DGA) State Enterprise Assessment Model (SE-AM) วัตถุประสงค์ เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล ความรู้พื้นฐาน ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leader กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA) o Maturity Assessment : Business Drivers o Why is assessing data management maturity important o Assessment Levels and Characteristics Key Activites for Assessment Communicating and Utilizing the assessment results Continuous improvement and benchmarking data management maturity Case studies Existing DMMA Model and their Comparison 13.00 – 16.00 DAMA-DMBOK2 o Recap DAMA components and their metrics  Data Governance  Data Architecture and Enterprise Architecture  Data Modeling  Data Operation  Data Integration– Documents and Contents  Data Security and Privacy  Master Data and Reference Data  Metadata  Data Quality  Data Warehousing and Data Lake o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results CMMI Data Management Maturity (DMM) o DMM Components  Data Management Strategy  Data Governance  Data Quality  Data Operations  Platform and Architecture  Suporting Process o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results วันที่ 2 9.00 – 12.00 Data Management Capability Assessment Model (DCAM) o DCAM Components  Data Strategy and Busines Case  Data Management Program and Funding  Business and Data Architecture  Data and Technology Architecture  Data Quality Management  Data Governance  Data Control Environment  Analytics Management o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results 13.00 – 16.00 Thailand’s Models o DGA Model o SE-AM Model o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results  

The post Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1

วันอาทิตย์ที่ 10 และ 17 พฤศจิกายน 2567

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา 6,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 6,290 บาท

หลักการและเหตุผลหลักสูตร

การให้ความรู้และทักษะเกี่ยวกับการประเมินความสามารถในการจัดการข้อมูลขององค์กร หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การสร้างความเข้าใจในเฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่ใช้ในการประเมิน รวมถึงการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โดยเนื้อหาจะเน้นถึงหลักการของการประเมินในภาพรวม นิยามระดับสถานะแต่ละระดับ ขั้นตอนการประเมิน และเจาะลึกในโมเดลการประเมินแบบต่างๆของต่างประเทศได้แก่ DAMA-DMBOK, CMMI, DCAM และการประเมินตามกรอบของประเทศไทยได้แก่ กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ และ กรอบแนวทางการประเมินผลการดำเนินงานรัฐวิสาหกิจ ตามระบบ State Enterprise Assessment Model (SE-AM)

  • Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA)
  • Key Activites for Assessment
  • Communicating and Utilizing the assessment results
  • Continuous improvement and benchmarking data management maturity
  • Existing DMMA Model and their Comparison
  • DAMA-Data Management Body of Knowledge Model (DMBOK)
  • CMMI’s Data Management Maturity (DMM)
  • Data Management Capability Assessment Model (DCAM)
  • Thailand Data Governance Assessment Model (DGA)
  • State Enterprise Assessment Model (SE-AM)

วัตถุประสงค์

    1. เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance
    2. เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล
    3. เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร
    4. เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล
    5. เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล
    6. เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล

ความรู้พื้นฐาน

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leader

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA)
    o Maturity Assessment : Business Drivers
    o Why is assessing data management maturity important
    o Assessment Levels and Characteristics
  • Key Activites for Assessment
  • Communicating and Utilizing the assessment results
  • Continuous improvement and benchmarking data management maturity
  • Case studies
  • Existing DMMA Model and their Comparison

13.00 – 16.00
  • DAMA-DMBOK2
    o Recap DAMA components and their metrics
     Data Governance
     Data Architecture and Enterprise Architecture
     Data Modeling
     Data Operation
     Data Integration– Documents and Contents
     Data Security and Privacy
     Master Data and Reference Data
     Metadata
     Data Quality
     Data Warehousing and Data Lake
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results
  • CMMI Data Management Maturity (DMM)
    o DMM Components
     Data Management Strategy
     Data Governance
     Data Quality
     Data Operations
     Platform and Architecture
     Suporting Process
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results

วันที่ 2

9.00 – 12.00
  • Data Management Capability Assessment Model (DCAM)
    o DCAM Components
     Data Strategy and Busines Case
     Data Management Program and Funding
     Business and Data Architecture
     Data and Technology Architecture
     Data Quality Management
     Data Governance
     Data Control Environment
     Analytics Management
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results
  • 13.00 – 16.00
  • Thailand’s Models
    o DGA Model
    o SE-AM Model
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results

 

The post Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 https://datalentteam.co/event/data-governance-for-business-leaders-%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88-12/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-governance-for-business-leaders-%25e0%25b8%25a3%25e0%25b8%25b8%25e0%25b9%2588%25e0%25b8%2599%25e0%25b8%2597%25e0%25b8%25b5%25e0%25b9%2588-12 Mon, 05 Feb 2024 02:35:57 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2991 Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 วันอาทิตย์ที่ 22 กันยายน 2024 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา 4,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 4,590 บาท หลักการและเหตุผล ในยุคที่องค์กรต่างๆจะก้าวเข้าสู่ยุคการเป็น Data-driven Organization การลงทุนกับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวโดนขาดกรอบการกำกับดูแลอาจจะนำมาซึ่งความเสี่ยงและความสูญเสียได้หลักสูตรนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้บริหารตั้งแต่ระดับกลางถึงระดับสูงได้เห็นภาพรวมของกรอบการทำงานและมาตรฐานในการจัดการข้อมูลไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในหรือภายนอกองค์กร ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านธรรมาภิบาลข้อมูล สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และการจัดการกำกับดูแลข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและธรรมาภิบาลข้อมูล   ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1   9.00 – 12.00 Data Governance Fundamentals o Data Management Functions o The Data Lifecycle o Business Drivers o Related Standards Data Governance Framework o Building Data Governance Framework o Components of Data Governance Framework o Data Management Maturity Model Data Governance Organization o Operating Model o Core Data Governance Roles 13.00 – 16.00 Data Stewardship o Common stewardship activities o Models of Data Stewardship DG Activities o Define Data Governance for the Organization  Perform Readiness Assessment  Perform Discovery and Business Alignment  Develop Organizational Touch Points  Develop Data Governance Strategy o Define the DG Operating Framework  Develop Goals, Principles, and Policies  Underwrite Data Management Projects  Engage Change Management  Engage in Issue Management  Assess Regulatory Compliance Requirements o Implement Data Governance  Sponsor Data Standards and Procedures  Develop a Business Glossary  Coordinate with Architecture Groups  Sponsor Data Asset Valuation o Embed Data Governance What to tell / NOT to tell management Thailand Data Governance Framework o Data Governance Framework o Data Management Policy Guideline o Data Catalog and Metadata Standard o Open Data Standard o Data Integration Standard o Data Classification Standard o Data Quality Assessment Guideline Case Studies  

The post Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12

วันอาทิตย์ที่ 22 กันยายน 2024

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา 4,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 4,590 บาท

หลักการและเหตุผล

ในยุคที่องค์กรต่างๆจะก้าวเข้าสู่ยุคการเป็น Data-driven Organization การลงทุนกับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวโดนขาดกรอบการกำกับดูแลอาจจะนำมาซึ่งความเสี่ยงและความสูญเสียได้หลักสูตรนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้บริหารตั้งแต่ระดับกลางถึงระดับสูงได้เห็นภาพรวมของกรอบการทำงานและมาตรฐานในการจัดการข้อมูลไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในหรือภายนอกองค์กร ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance)

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านธรรมาภิบาลข้อมูล
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และการจัดการกำกับดูแลข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและธรรมาภิบาลข้อมูล

 

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

 

9.00 – 12.00
  • Data Governance Fundamentals
    o Data Management Functions
    o The Data Lifecycle
    o Business Drivers
    o Related Standards
  • Data Governance Framework
    o Building Data Governance Framework
    o Components of Data Governance Framework
    o Data Management Maturity Model
  • Data Governance Organization
    o Operating Model
    o Core Data Governance Roles

13.00 – 16.00
  • Data Stewardship
    o Common stewardship activities
    o Models of Data Stewardship
  • DG Activities
    o Define Data Governance for the Organization
     Perform Readiness Assessment
     Perform Discovery and Business Alignment
     Develop Organizational Touch Points
     Develop Data Governance Strategy
    o Define the DG Operating Framework
     Develop Goals, Principles, and Policies
     Underwrite Data Management Projects
     Engage Change Management
     Engage in Issue Management
     Assess Regulatory Compliance Requirements
    o Implement Data Governance
     Sponsor Data Standards and Procedures
     Develop a Business Glossary
     Coordinate with Architecture Groups
     Sponsor Data Asset Valuation
    o Embed Data Governance
  • What to tell / NOT to tell management
  • Thailand Data Governance Framework
    o Data Governance Framework
    o Data Management Policy Guideline
    o Data Catalog and Metadata Standard
    o Open Data Standard
    o Data Integration Standard
    o Data Classification Standard
    o Data Quality Assessment Guideline
  • Case Studies

 

The post Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 https://datalentteam.co/event/data-quality-management-essentials-%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88-4/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-quality-management-essentials-%25e0%25b8%25a3%25e0%25b8%25b8%25e0%25b9%2588%25e0%25b8%2599%25e0%25b8%2597%25e0%25b8%25b5%25e0%25b9%2588-4 Mon, 05 Feb 2024 02:04:48 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2990 Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 หลักการและเหตุผลหลักสูตร ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า นอกจากการนำข้อมูลมาต่อยอดด้วยกระบวนการทาง data Science แล้ว คุณภาพข้อมูล (Data Quality) ก็เป็นเรื่องพื้นฐานที่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานข้อมูลในองค์กร หลักสูตรระยะสั้น Data Quality Management Essentials จะปูพื้นฐานเรื่องการจัดการคุณภาพข้อมูล ความเชื่อมโยงกับ Data Governance มิติคุณภาพข้อมูล และมาตรฐานสากลด้านคุณภาพข้อมูล ได้แก่ Introduction to Data Quality Data Quality Management Process Data Quality Measurement and Scorecard DAMA-DMBOK DQM ISO Data Quality หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency) วัตถุประสงค์ เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล ความรู้พื้นฐาน ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leaders กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1   9.00 – 12.00 Introduction to Quality and Data Quality Data Quality Management Process Data Quality Measurement and Scorecard DAMA-DMBOK DQM DQ Dimensions DQ Process Roles and Responsibilities DQ Metrics 13.00 – 16.00 ISO Data Quality (8000-8) Concepts and measuring of data quality (8000-61) Data quality management: Process reference model (8000-62) Data quality management: Organizational process maturity assessment (8000-63) Data quality management: Process measurement (8000-65) Data quality management: Process measurement questionnaire (8000-81) Data quality assessment: Profiling (8000-82) Data quality assessment: Creating Data Rules (8000-150) Data quality management: Roles and responsibilities หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)  

The post Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4

หลักการและเหตุผลหลักสูตร

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า นอกจากการนำข้อมูลมาต่อยอดด้วยกระบวนการทาง data Science แล้ว คุณภาพข้อมูล (Data Quality) ก็เป็นเรื่องพื้นฐานที่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานข้อมูลในองค์กร

หลักสูตรระยะสั้น Data Quality Management Essentials จะปูพื้นฐานเรื่องการจัดการคุณภาพข้อมูล ความเชื่อมโยงกับ Data Governance มิติคุณภาพข้อมูล และมาตรฐานสากลด้านคุณภาพข้อมูล ได้แก่

  • Introduction to Data Quality
  • Data Quality Management Process
  • Data Quality Measurement and Scorecard
  • DAMA-DMBOK DQM
  • ISO Data Quality
  • หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)

วัตถุประสงค์

    1. เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance
    2. เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล
    3. เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร
    4. เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล
    5. เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล
    6. เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล

ความรู้พื้นฐาน

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leaders

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

 

9.00 – 12.00
  • Introduction to Quality and Data Quality
  • Data Quality Management Process
  • Data Quality Measurement and Scorecard
  • DAMA-DMBOK DQM
  • DQ Dimensions
  • DQ Process
  • Roles and Responsibilities
  • DQ Metrics

13.00 – 16.00
  • ISO Data Quality
  • (8000-8) Concepts and measuring of data quality
  • (8000-61) Data quality management: Process reference model
  • (8000-62) Data quality management: Organizational process maturity assessment
  • (8000-63) Data quality management: Process measurement
  • (8000-65) Data quality management: Process measurement questionnaire
  • (8000-81) Data quality assessment: Profiling
  • (8000-82) Data quality assessment: Creating Data Rules
  • (8000-150) Data quality management: Roles and responsibilities
  • หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)

 

The post Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 first appeared on Datalent Team.

]]>