Szkolenie Data Governance – skuteczne zarządzanie jakością i bezpieczeństwem
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Data Governance – skuteczne zarządzanie jakością i bezpieczeństwem
Szkolenie „Data Governance” to intensywne, 2-3 dniowe warsztaty (80% praktyki, 20% teorii) przygotowujące uczestników do skutecznego wdrażania i utrzymywania programów zarządzania danymi w organizacjach w kontekście rosnącego wykorzystania sztucznej inteligencji. Poznasz kompleksowe ramy, role i procesy Data Governance, które zapewniają jakość, bezpieczeństwo, zgodność oraz efektywne wykorzystanie danych na potrzeby transformacji cyfrowej, w tym trenowania modeli AI. Dowiesz się, jak definiować polityki danych, monitorować ich jakość, zarządzać dostępem oraz integrować praktyki governance z nowoczesnymi technologiami, w tym z rozwiązaniami chmurowymi i AI. Uczestnicy poznają najnowsze regulacje prawne, takie jak Akt w sprawie sztucznej inteligencji oraz Akt w sprawie danych, oraz dowiedzą się, jak projektować systemy Data Governance, które spełniają wymogi prawne i etyczne w kontekście AI i IoT.
Dla kogo jest to szkolenie?
Chief Data Officers i liderów zarządzania danymi. Data Stewardów i właścicieli danych w różnych domenach biznesowych-
Dyrektorów, menedżerów i specjalistów firm oferujących usługi lub rozwiązania IT bazujące na danych, w tym Big Data i AI
-
Architektów danych i specjalistów ds. compliance
-
Menedżerów, specjalistów i konsultantów ds. transformacji cyfrowej, analityki danych, AI, Data Scientists
-
Dyrektorów, menedżerów i specjalistów producentów oraz sprzedawców urządzeń IoT i firm świadczących usługi związane z pozyskiwaniem danych z tych urządzeń
-
Radców prawnych, adwokatów i prawników wewnętrznych obsługujących projekty związane z AI i transformacją cyfrową
-
Specjalistów ds. jakości danych i bezpieczeństwa informacji
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Zdefiniujesz i wdrożysz skuteczne ramy i strategie Data Governance
- Skonstruujesz role i struktury organizacyjne wspierające zarządzanie danymi
- Osiągniesz i utrzymasz wysoką jakość danych z wykorzystaniem narzędzi i metryk
- Poznasz prawne wymogi i praktyki zapewniające compliance i bezpieczeństwo danych. Głębokie zrozumienie regulacji prawnych (RODO, AI Act, Akt w sprawie danych) i ich wpływu na projekty AI i digitalizację
- Opanujesz praktyczne umiejętności zarządzania cyklem życia danych, własnością intelektualną, przepływem danych między podmiotami oraz ochroną interesów organizacji i użytkowników
- Zastosujesz nowoczesne technologie do automatyzacji monitoringu i zarządzania danymi.
Program szkolenia
Dzień 1: Fundamenty Data Governance i ramy prawne
Moduł 1: Wprowadzenie do Data Governance – definicje, struktury i kontekst prawny
- Czym jest Data Governance, cele i korzyści biznesowe.
- Kluczowe komponenty i filary Data Governance (role, odpowiedzialność, struktury organizacyjne: CDO, Data Steward, Data Owner).
- Rola danych osobowych i nieosobowych (w tym „maszynowych”) w zarządzaniu danymi.
- Mapa regulacji prawnych dotyczących ochrony i udostępniania danych.
- Znaczenie Data Governance w trenowaniu modeli AI.
Moduł 2: Polityki, etyka i modele operacyjne Data Governance
- Tworzenie polityk zarządzania danymi i podejmowanie decyzji.
- Procesy opieki nad danymi, zarządzanie incydentami i konfliktami danych.
- Metody oceny dojrzałości organizacji i mapowanie roadmap Data Governance.
- Zapewnienie zgodności z zasadami etycznymi i praw człowieka:
-
- Dyskryminacja algorytmiczna, przykłady naruszeń etyki przez modele AI.
- Wytyczne i kodeksy etyczne w Data Governance.
- Metodyka zapewnienia zgodności, przegląd kluczowych wytycznych.
Dzień 2: Jakość danych, compliance, nowe regulacje i własność intelektualna
Moduł 3: Zarządzanie jakością danych – narzędzia i strategie
- Standardy jakości, monitorowanie i alertowanie o incydentach.
- Techniki poprawy jakości danych: profilowanie, walidacja, czyszczenie.
- Automatyzacja procesów jakości danych i integracja z potokami danych.
- Kryteria jakości danych dla AI: dobór, adekwatność, bezbłędność, reprezentatywność, kompletność.
Moduł 4: Compliance, bezpieczeństwo i nowe akty prawne
- Przegląd wymagań prawnych (RODO, AI Act, Akt w sprawie danych).
- Zarządzanie zgodnością i politykami bezpieczeństwa danych (compliance).
- Praktyki ochrony danych osobowych i prywatności.
- Nowe obowiązki producentów IoT, dostawców usług opartych na danych.
- Prawa użytkowników do dzielenia się, przenoszenia, udostępniania danych.
- Umowy dotyczące udostępniania danych oraz najlepsze praktyki.
Moduł 5: Dane chronione prawem autorskim i Text & Data Mining
- Zasady ochrony autorskoprawnej utworów.
- Wykorzystanie domeny publicznej i wolnych licencji.
- Nowy dozwolony użytek: Text & Data Mining (TDM) na potrzeby AI.
- Ryzyka prawne pozyskiwania danych z utworów.
Dzień 3: Technologie, wdrożenia, dane nieosobowe i bazy danych
Moduł 6: Technologie Data Governance i praktyczne wdrożenia
- Narzędzia do automatycznego odkrywania i klasyfikacji danych.
- Pulpity nawigacyjne dla monitoringu jakości danych i efektywności governance.
- Integracja praktyk z analityką, chmurą (multi-cloud), narzędziami AI.
- Zasady skutecznego wdrożenia programów Data Governance: od projektu do realizacji i utrzymania.
- Budowanie społeczności, rozwój kompetencji, programy data literacy.
- Zarządzanie zmianą, rozwój kultury zarządzania danymi.
- Studium przypadków i warsztaty zespołowe na realnych danych.
Moduł 7: Wykorzystanie, obrót i ochrona danych osobowych i nieosobowych
- Przetwarzanie danych osobowych dla AI: podstawy prawne, obowiązki informacyjne, minimalizacja.
- Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA).
- Wykorzystanie AI do zautomatyzowanego podejmowania decyzji.
- Ochrona i obrót bazami danych (prawo autorskie, sui generis, licencje Open Database Licence).
- Obrót, wykorzystanie i sprzedaż danych nieosobowych (w tym maszynowych), swobodny przepływ danych B2B, umowy i praktyki.
