Клиентские данные в энтерпрайзе: от проектирования MDM-системы до Data Governance и аналитики
Практический офлайн-курс HFLabs
чт 3 — сб 5 октября 2024
Москва, Турчанинов пер. 6, стр. 2
Москва, Турчанинов пер. 6, стр. 2
«Клиентские данные в энтерпрайзе» — трехдневный практический курс для специалистов крупных компаний: банков, страховых, ритейла и телекомов.
На курсе покажем принципы работы с клиентскими данными: как их правильно хранить, обновлять, стандартизировать, сливать дубликаты, передавать в другие системы и анализировать.
Примером послужит MDM-система — Master Data Management. Но знания полезны, чтобы встроить любую другую систему в архитектуру компании.
10:00
19:00
начало занятий
конец занятий
Кому полезен курс
Курс пригодится всем, кто работает или будет работать с клиентскими данными в крупной компании. Специализация не имеет значения:
аналитики узнают, на какие особенности клиентских данных и интеграций обращать внимание в первую очередь;
архитекторы увидят способы, которыми MDM-системы встраивают в ландшафт организации. А еще узнают, как избежать граблей в циклических интеграциях;
тестировщики поймут специфику клиентских данных и узнают, как эффективнее с ними работать;
инженеры по данным увидят узлы MDM-системы с высоким риском ошибок;
представители бизнес-подразделений поймут общую картину работы с клиентскими данными.
В группе 16 человек, поэтому преподаватель успеет ответить на вопросы каждого участника. А еще — без проблем разберет все практические задания
Преподают люди из HFLabs, которые лучше всех разбираются в предметной области
Павел Абдюшев
Директор по развитию продуктов HFLabs
Директор по развитию продуктов HFLabs
Мария Степанькова
Аналитик
Аналитик
Иван Арискин
Руководитель команды сопровождения «Фактора»
Руководитель команды сопровождения «Фактора»
Мария Кушеверская
Архитектор внедрений
Архитектор внедрений
Максим Тронин
Архитектор внедрений
Архитектор внедрений
Татьяна Бунто
Руководитель проектов внедрений, эксперт по клиентским данным
Руководитель проектов внедрений, эксперт по клиентским данным
С 2012 года завершил восемь MDM-проектов. Внедрял CDI в MetLife, «Открытии», «Альфастраховании», «Росгосстрахе», «МВидео». Помогал «Бинбанку» и «Открытию» сопоставить клиентские базы, когда банки объединили.
Контролирует интеграционные процессы подключения к продукту «Единый клиент».
Два года отвечает за работу «Фактора» в «Альфабанке», ВТБ, «Госуслугах», «Ленте», «Тинькофф», «Ростелекоме» и РСХБ.
Курирует проекты от выявления проблем заказчика и постановки задачи, до внедрения и передачи команде поддержки.
Четыре с половиной года занимается клиентскими данными на крупных предприятиях.
Сопровождал внедрение трёх MDM-систем со стороны заказчика от проекта «на бумаге» до передачи в промышленную эксплуатацию
За четыре года внедрила «Единый клиент» в МТС, АСВ, запустила и развивает новый продукт «Единый адрес». Курирует проекты целиком: от модели данных до сопровождения и развития после запуска
Специализируется на анализе клиентских данных. Работал в IT-подразделении банка и знает, как все устроено внутри
Знаковые заказчики: «Сбербанк страхование», «ОТП Банк»
Знает, с какими проблемами заказчики сталкиваются в эксплуатации и как их решать инструментами «Фактора»
Знаковые заказчики: «Росбанк», МКБ
Предпосылки для создания MDM-системы по клиентам в организации. Проектирование модели данных
Практика. Создадим модель данных. Обсудим ее плюсы и минусы
Модуль 1 • чт 3 октября
Место MDM-системы в бизнес-процессах организации
Зачем нужен MDM, как встроить его в архитектуру процессов. Какие существуют источники и получатели данных, типы процессов с данными. Как выглядят потоки данных и процессы в страховых, телекомах, банках и ритейле.
Зачем нужен MDM, как встроить его в архитектуру процессов. Какие существуют источники и получатели данных, типы процессов с данными. Как выглядят потоки данных и процессы в страховых, телекомах, банках и ритейле.
Пути трансформации организации при внедрении MDM
Что изменить в компании, чтобы перейти от работы с учетными сущностями к работе с клиентами.
Что изменить в компании, чтобы перейти от работы с учетными сущностями к работе с клиентами.
Критерии и правила построения модели данных для MDM
Каковы критерии успешного внедрения MDM. Какие сущности, кроме клиентов, загружать в MDM, с какой целью.
Каковы критерии успешного внедрения MDM. Какие сущности, кроме клиентов, загружать в MDM, с какой целью.
Добавление новых источников в мастер-систему. Часть 1
Практика. Проанализируем новый источник данных
Модуль 2 • чт 3 октября
Анализ нового источника
Как определить, когда нужно отказаться от новой интеграции. Сформулируем: какие важные вопросы и кому задать, чтобы выбрать правильный способ интеграции.
Как определить, когда нужно отказаться от новой интеграции. Сформулируем: какие важные вопросы и кому задать, чтобы выбрать правильный способ интеграции.
Практические задания и нетворкинг
После блока теории участники выполняют практические задания, чтобы закрепить материал. Для этого объединяются в группы по четыре человека. Так слушатели из разных бизнес-отраслей и специальностей не только практикуются, но обмениваются опытом: обсуждают, что работает или не работает в их компаниях.
Участники подключают новый источник к MDM-системе
Построение MDM-системы: структура и правила работы с данными
Практика. Спроектируем наборы правил для MDM. Разберем преимущества и недостатки
Модуль 3 • пт 4 октября
Порядок построения MDM-системы
Стандартизация данных и поиск дублей
Как на базовом уровне строить правила стандартизации, поиска дублей, слияния и обновления данных. Расскажем, где проходит граница между Data Quality системой и MDM. Поделимся секретами поиска дублей.
Как на базовом уровне строить правила стандартизации, поиска дублей, слияния и обновления данных. Расскажем, где проходит граница между Data Quality системой и MDM. Поделимся секретами поиска дублей.
Слияние записей
Почему правилам слияния важны гранулярные коды качества. Какие параметры помимо кодов качества учитывать, отбирая данные в «золотую» карточку клиента.
Почему правилам слияния важны гранулярные коды качества. Какие параметры помимо кодов качества учитывать, отбирая данные в «золотую» карточку клиента.
Жизнь системы в регулярном цикле и дальнейшее развитие
Два потока и 32 места в год
В офлайне
С чт 3 по сб 5 октября 2024
С чт 3 по сб 5 октября 2024
В онлайне
Можно забронировать место. Напишем, когда откроется запись
Можно забронировать место. Напишем, когда откроется запись
Место на онлайн-курсе
Точных дат пока нет. Но можно оставить заявку на участие — мы напишем, когда откроется запись.
Получение данных из эталонной клиентской базы. Обратное распространение эталонных данных в системы-источники
Практика. Создадим стабильный идентификатор клиента и спроектируем обратный поток
Модуль 4 • пт 4 октября
Получение данных из МДМ системами-потребителями (хранилище, BI, аналитические системы)
Какие «грабли», связанные с обработкой данных, существуют при проектировании распространения данных из MDM.
Какие «грабли», связанные с обработкой данных, существуют при проектировании распространения данных из MDM.
Загрузка данных в системы, которые является одновременно и источниками, и потребителями данных от MDM
Какие есть альтернативы обратному распространению данных для решения основных бизнес-задач.
Какие есть альтернативы обратному распространению данных для решения основных бизнес-задач.
Подходы к стабилизации идентификаторов клиента, и почему они не работают
В каких процессах нужны стабильные идентификаторы клиентов и как интеграциям жить с изменяющимися идентификаторами.
В каких процессах нужны стабильные идентификаторы клиентов и как интеграциям жить с изменяющимися идентификаторами.
Бесконечные циклы обновления данных в двусторонних интеграциях и способы борьбы с ними
Добавление новых источников в мастер-систему. Часть 2
Практика. Подключим пару новых источников к работающей системе и обсудим последствия
Модуль 5 • сб 5 октября
Способы подключения нового источника и последовательность загрузки данных
Типичные ошибки при подключении нового источника
Влияние новой интеграции на систему-источник, систему-получатель данных и окружающий их ландшафт
Как добавить новые эталонные данные и не испортить существующие.
Как добавить новые эталонные данные и не испортить существующие.
Управление качеством данных в MDM-системе: метрики, дашборды и мониторинг
Практика. Создадим набор бизнесовых и технических метрик, чтобы выявить проблемы с клиентскими данными
Модуль 6 • сб 5 октября
Основные принципы Data Governance
Влияние качества данных на бизнес-процессы
Метрики качества данных: что, где с какой детализацией и как часто собирать
Какие бывают типы метрик и почему только бизнесовых метрик недостаточно для выявления причин проблемы. В каких местах какие метрики надо собирать. Как не обмануться метриками и убедиться, что проблема решена.
Какие бывают типы метрик и почему только бизнесовых метрик недостаточно для выявления причин проблемы. В каких местах какие метрики надо собирать. Как не обмануться метриками и убедиться, что проблема решена.
Организация мониторинга и оповещений, чтобы предотвращать проблемы и оперативно на них реагировать
Как организовать процесс управления качеством данных на основе метрик.
Как организовать процесс управления качеством данных на основе метрик.
❌ На курсе не будем
Показывать детальные алгоритмы Data Quality.
Работать с базами данных.
Учить работе с конкретными техническими фреймворками и их реализации в ИТ-ландшафте.
Решать задачи по программированию.
Рекламировать продукты HFLabs и учить работать с ними. При этом в лекциях опираемся на собственный продуктовый опыт и подходы.
Обсудить детали и формат обучения
Задавайте любые вопросы о курсе Инне Ивановой — куратору образовательных проектов HFLabs — в «Телеграме» или по электронной почте.
Отзывы участников
После курса видишь методологию, которую положили в основу MDM
Борис Эйдензон, «Открытие», руководитель направления
Очень много практики, очень полезная штука
Геннадий Носков, Metro, бизнес-аналитик
Радует, что ведущие не теоретики, а практики, которые разрабатывают и внедряют MDM-системы
Константин Гусев, «Мегафон», ведущий бизнес-аналитик
Курс раскладывает по полочкам знания об MDM и расширяет горизонты для продажи продукта внутри компании
Роман Телышев, СОГАЗ, руководитель проектов
Билет на курс
Курс пройдет с 3 по 5 октября в офисе HFLabs: Москва, Турчанинов переулок, д. 6 стр. 2, БЦ «Крымский мост», 1 этаж. Занятия с 10:00 до 19:00.
Скидка 10% при покупке от трех билетов одной компанией.
60 000 ₽
80 000 ₽
стоит билет для физлица
для юрлиц и ИП
