+7 (916) 569 7452 info@babok-school.ru
 Версия для слабовидящих
+7(495)108-70-38

Проектирование и внедрение платформы данных - DAMA DMBOK на практике

Что такое платформа данных и как ее внедрить: архитектура и принципы работы современных платформ данных для data-driven управления. Архитектурные подходы и технологические решения для эффективного сбора, хранения, обработки и анализа информации в корпоративных масштабах
Записаться на обучение
Посмотреть программу
Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
DAMA
02 сентября 2025
24 ноября 2025
 48 000 руб. 22 ак.часов Дистанционный

Цель курса:

Научиться планировать и вести проекты по построению и внедрению платформы данных на основе рекомендаций свода знаний по управлению данными DAMA DMBOK2 и современных инженерных практик

Аудитория:

Руководители, менеджеры, системные и бизнес-аналитики, аналитики данных, разработчики и проектировщики информационных систем, которые научиться проектировать платформы данных, а также организовывать и сопровождать проекты по внедрению дата-платформ

Предварительный уровень подготовки:

Понимание основ Computer Science
Опыт работы менеджером или аналитиком в ИТ-проектах

Формат занятий

Командная работа в малых группах (3-4 человека). Даже в онлайн с вами работает живой преподаватель в режиме интерактивного семинара. Каждая тема подкрепляется практическим примером, индивидуальными и групповыми заданиями и самостоятельной работой с последующей проверкой и обратной связью от преподавателя. Обучение построено на реальных примерах (case studies).

Результат обучения

Вы приобретете базовые знания об архитектуре и принципах работы современных платформ данных, познакомитесь с популярными технологиями для автоматизации процессов управления данными, а также получите навыки проектирования и решения типовых инженерных задач. После курса вы сможете:

  • провести предпроектное обследование перед проектированием и внедрением платформы данных
  • разработать требования к платформе данных
  • выполнить эскизное проектирование архитектуры платформы данных
  • сформулировать критерии выбора технологий для реализации платформы данных
  • определить пути развития своей платформы данных с учетом современных трендов
  • сформировать команду для внедрения платформы данных и цифровой трансформации

Программа курса

  • Что такое платформа данных и зачем она нужна: цели, задачи, польза для бизнеса. Цифровая трансформация и управление на основе данных
  • Функции и структура платформы данных: ключевые компоненты и их взаимосвязи, категории используемого программного обеспечения (ПО)
  • Процессы жизненного цикла платформы данных от проектирования до эксплуатации, их участники и документационное обеспечение: бизнес-глоссарий, каталог данных, технический паспорт ИС, бизнес-требования к составу и процессам работы с данными, архитектура наборов данных
  • Обзор свода знаний по управлению данными DAMA DMBOK2
  • Планирование проекта по внедрению платформы данных: основные этапы, участники, типовые ошибки и как их избежать. Формирование команды для проекта внедрения платформы данных
  • Компоненты и инструменты платформы данных: DWH, ETL/ELT, BI, средства обеспечения качества и наблюдаемости данных
  • Практика — разработка требований к платформе данных
  • Технологическая основа процессов сбора и анализа данных: пакетная и потоковая обработка, CDC
  • Практика — разработка эскизного проекта архитектуры платформы данных
  • Моделирование данных: подходы к архитектуре корпоративного хранилища данных (DWH): разница между OLAP и OLTP, слои DWH, витрины данных, звездные схемы (модели Кимбалла и Инмона), SDC, Data Vault, якорное моделирование (Anchor Modeling)
  • Практика — выбор подхода к построению модели данных в DWH
  • Практика — построение модели данных DDS-слоя DWH
  • Практика — определение перечня витрин данных и построение для них моделей данных
  • Популярные технологии реализации компонентов платформы данных: Greenplum, ClickHouse, HDFS, S3, AirFlow, dbt, Trino, Spark, Flink, Kafka, Debezium, BI-системы и пр.
  • Практика — разработка технического проекта архитектуры платформы данных с выбором технологий, заполнение реестра технологических решений
  • Задачи управления данными и метаданными. Рекомендации DAMA DMBOK
  • Качество данных и технологии его обеспечения
  • Практика — разработка требований к качеству данных, определение плановых показателей качества данных
  • Практика — разбор инцидентов с качеством данных, планирование корректирующих мероприятий, обновления регламентов по работе с данными и архитектуры данных
  • Управление метаданными. Каталог данных
  • Практика — автоматизированное заполнение каталога данных (реестр метаданных) из операционных БД (PostgreSQL, MySQL) и Google-таблиц и Excel-файлов
  • Мониторинг жизненного цикла данных. Data Lineage. Спецификация Open Lineage
  • Практика — разработка спецификации OpenLineage и ее визуализация
  • Практика — изменение технического проекта архитектуры платформы данных для обеспечения качества данных: добавление мониторинга и каталогизации
  • Когда данных становится слишком много: облачные объектные и файловые хранилища, Data Lake, LakeHouse. Форматы таблиц для работы с большим объемом данных: Parquet, Arrow, Iceberg
  • Практика — запросы к Data LakeHouse с помощью библиотеки PyIceberg
  • Практика — изменение технического проекта архитектуры платформы данных для масштабирования объемов данных, взаимодействия с Data Lake и LakeHouse
  • Эластичность ETL/ELT-приложений: контейнеризация и эффективная утилизация ресурсов. Технологии (Docker, Kubernetes). Открывающиеся возможности и риски, типовые проблемы и способы их решения
  • Практика — изменение технического проекта архитектуры платформы данных для эластичного масштабирования приложений
  • Проблемы общего доступа к одному ресурсу в платформе данных. Изоляция и мультиарендность, нарушения безопасности и способы их предупреждения.
  • Практика — определение конфликтов доступа к общим ресурсам и их разрешение через разработку правил аннотирования и эксплуатации. Обновление реестров ИС и наборов данных, изменение регламентов по работе с данными
  • Искусственный интеллект в платформе данных. LLM, RAG, ИИ-агенты, MCP-протокол. Возможности внедрения ИИ в архитектуру платформы данных
  • Практика — изменение технического проекта архитектуры платформы данных для применения ИИ
Скачать программу в формате PDF474 КБ

По завершении курса вы получите

Документ об окончании курса: удостоверение учебного центра. Благодаря наличию государственной лицензии на образовательную деятельность (№040892 от 07.08.2020) сертификаты и свидетельства о повышении квалификации, выданные нашим Учебным центром засчитываются в качестве официального свидетельства вашего профессионального развития.

Кто проводит курс

Анна Вичугова
Анна Вичугова
Автор и преподаватель курса
  • кандидат технических наук (Системный анализ, управление и обработка информации, 2013)
  • сертифицированный бизнес-аналитик (CBAP 2020, международная сертификация IIBA)
  • сертифицированный специалист Business Studio (2010, 2012, 2013, 2018)
  • сертифицированный специалист и администратор СЭД Directum (2011)

Подробнее о преподавателе

Оставьте заявку на обучение

Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или e-mail и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня.
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Условия обучения

Работаем напрямую без посредников. Все наши программы учебных курсов являются авторской разработкой наших преподавателей и специалистов.

Стоимость обучения

Предлагаем гибкие условия оплаты: предоплата; оплата по факту проведения занятий; счет-оферта; заключение рамочного договора; пост-оплата под гарантийное письмо.

Минимальная группа

Минимальный размер группы для проведения корпоративного или выездного обучения — 6 человек. Стоимость обучения в день составляет 18.000 рублей (НДС не предусмотрен).

Остались вопросы?

Звоните нам +7 (495) 108-70-38

Или напишите нам в соц.сетях
Telegram Whatsapp Vk