Клиентские данные в энтерпрайзе: от проектирования MDM-системы до Data Governance и аналитики
Практический офлайн-курс HFLabs
чт 28 — сб 30 сентября 2023
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
Максим Серебро
Эксперт по анализу и качеству данных
Иван Арискин
Руководитель команды сопровождения «Фактора»
Мария Кушеверская
Архитектор внедрений
Максим Тронин
Архитектор внедрений
Татьяна Бунто
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.
Участвует в развитии продукта «Единый адрес», три года развивает модуль «ЕГРЮЛ Про».
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
Консультирует по источникам открытых и закрытых данных: справочникам, официальным реестрам и информационным системам
За 12 лет в HFLabs внедрял продукты в Barclays, CiV Life, «Альфастрахование» и «Бинбанк»
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
Модуль 1 • чт 28 сентября • Павел Абдюшев
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.
Пути трансформации организации при внедрении MDM
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.
Практика. Создадим модель данных. Обсудим ее плюсы и минусы
Добавление новых источников в мастер-систему. Часть 1
Модуль 2 • чт 28 сентября • Максим Тронин
Анализ нового источника
Как определить, когда нужно отказаться от новой интеграции. Сформулируем: какие важные вопросы и кому задать, чтобы выбрать правильный способ интеграции.
Практика. Проанализируем новый источник данных
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
Модуль 3 • пт 29 сентября • Иван Арискин
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.
Слияние записей
Почему правилам слияния важны гранулярные коды качества. Какие параметры помимо кодов качества учитывать, отбирая данные в «золотую» карточку клиента.
Практика. Спроектируем наборы правил для MDM. Разберем преимущества и недостатки
Жизнь системы в регулярном цикле и дальнейшее развитие
Получение данных из эталонной клиентской базы. Обратное распространение эталонных данных в системы-источники
Модуль 4 • пт 29 сентября • Мария Кушеверская
Получение данных из МДМ системами-потребителями (хранилище, BI, аналитические системы)
Какие «грабли», связанные с обработкой данных, существуют при проектировании распространения данных из MDM.
Подходы к стабилизации идентификаторов клиента, и почему они не работают
В каких процессах нужны стабильные идентификаторы клиентов и как интеграциям жить с изменяющимися идентификаторами.
Практика. Создадим стабильный идентификатор клиента и спроектируем обратный поток
Бесконечные циклы обновления данных в двусторонних интеграциях и способы борьбы с ними
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.
Два потока и 32 места в год
Осенью в офлайне.
С пн 28 по ср 30 сентября 2023.
Весной 2024 в онлайне.
Можно забронировать место. Напишем, когда откроется запись
Добавление новых источников в мастер-систему. Часть 2
Практика. Подключим пару новых источников к работающей системе и обсудим последствия
Модуль 5 • сб 30 сентября • Татьяна Бунто и Максим Тронин
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.
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 30 сентября • Максим Тронин и Максим Серебро
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.
Организация мониторинга и оповещений, чтобы предотвращать проблемы и оперативно на них реагировать
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 28 по 30 сентября 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.
50 000 ₽
75 000 ₽
стоит билет для физлица
для юрлиц и ИП