Construire un écosystème de données plus propre - des marécages de données aux lacs de données

Aperçu

Libérez le potentiel de vos données en participant à notre événement perspicace sur "Construire un Écosystème de Données plus Propre - Des Marécages de Données aux Lacs de Données." Plongez en profondeur dans des stratégies pratiques conçues pour transformer les marécages de données désordonnés et inefficaces en lacs de données bien organisés et de grande valeur. Découvrez comment la mise en œuvre des contrôles de qualité et l'utilisation de l'automatisation peuvent révolutionner vos flux de données, les rendant fiables et prêts pour les applications d'IA.

Améliorez votre processus de gestion de données et assurez-vous que votre entreprise prospère grâce à des insights basés sur les données. Ne manquez pas cette opportunité de transformer votre approche de la gestion des données et de libérer la puissance des environnements de données structurées.

Programme

• Introduction aux écosystèmes de données
Comprendre les marais de données vs. les lacs de données
Importance d'un écosystème de données propre pour l'IA
• Évaluation de la qualité des données
Identifier les problèmes de qualité des données
Métriques pour la mesure de la qualité des données
• Stratégies de nettoyage des données
Techniques de profilage des données
Standardisation et cohérence des données
Dé-duplication et correction des erreurs
• Conception de cadres de contrôle qualité
Établir des politiques de gouvernance des données
Mettre en œuvre des vérifications et audits de qualité des données
Rôle de la gestion des métadonnées
• Automatisation dans la transformation des données
Outils et technologies pour le nettoyage automatisé des données
Automatisation des flux de travail pour une qualité continue des données
• Transition des marais de données aux lacs de données
Architecture de données pour la construction de lacs de données
Migration et intégration des données
Assurer l'évolutivité et la flexibilité
• Assurer la sécurité et la conformité des données
Règlements sur la confidentialité des données et conformité
Techniques pour sécuriser les données sensibles
• Opérationnalisation des flux de données prêts pour l'IA
Établir des pipelines de données pour l'IA
Surveillance et maintenance des écosystèmes de données
• Études de cas et applications industrielles
Exemples concrets de mises en œuvre de lacs de données
Histoires de réussite et leçons apprises
• Tendances futures dans la gestion des écosystèmes de données
Technologies émergentes et leur impact
Rôle évolutif des lacs de données dans l'IA
• Conclusion du cours et évaluation finale
Points clés et meilleures pratiques
Évaluation des participants à travers des missions pratiques

---

Sujets

Affaires