Skip to content
fi

Datan laatu käytännössä

Varmistamme, että organisaatioiden data ja tieto on aina ajankohtaista.

 

Loihde_advance_hero_14
Loihde_some (10)

Määrä ei korvaa laatua. Varsinkaan, kun kyse on datasta. 

Tämän koulutuksen avulla nostat organisaatiosi datan laadun määrän rinnalle.


Jätä yhteydenottopyyntö asiantuntijallemme, niin jutellaan lisää.

Miksi Loihde Advance?

tech-stack-2_plan copy

Teemme digitaalisista kehityshankkeista ymmärrettäviä, hallittavia ja tuloksellisia. Kokonaisvaltaisessa suunnittelussa huomioimme yrityksen liiketoimintatavoitteet, asiakasymmärryksen, operatiivisen mallin ja teknologian mahdollisuudet. ​

e_learning

Loihde on toteuttanut ja kehittänyt data-alan koulutuksia vuodesta 2012 kohdennettuna IT-asiantuntijoille, data-asiantuntijoille sekä kaikille datasta kiinnostuneille liiketoiminnan asiantuntijoille. Tiedon johtamisen koulutukset perustuvat Loihteen datanhallinnan viitekehykseen ja ovat räätälöitävissä eri  organisaatioiden ja toimialojen tarpeisiin. Käytännönläheiset koulutukset ja osallistavat menetelmät sopivat eri organisaatiotasoille  ja soveltuvat sekä lähi- että etäkoulutukseen.​

Kuinka voimme auttaa?

Koulutus antaa kattavan peruskäsityksen datan laadun merkityksestä ja siihen liittyvistä osa-alueista, keskeisistä käsitteistä ja liiketoimintahyödyistä. ​

Kahden koulutuspäivän aikana käydään käytännönläheisesti ja ymmärrettävästi läpi peruskäsitteiden ja teorioiden lisäksi myös työkaluja datan laadun kehittämiseksi, mittaamiseksi ja ylläpitämiseksi. ​

Käytännön esimerkkien avulla selvitetään, mitä datan laadun hallinnan eri osa-alueet tarkoittavat ja mihin ne vaikuttavat.

Loihde_some (11)

Koulutuksessa käydään läpi seuraavat osiot:​

OSA1:
Datan laadun merkitys liiketoiminnalle​

OSA2:
Datan laadun eri ominaisuudet ja laadun mittaaminen​

OSA3:
Jatkuva Datan laadun parantaminen​

OSA4:
Datan laadun parantamisen työkalut​

Koulutuksen myötä osallistuja:

  • Ymmärtää datan laadun kokonaisuutta ​

  • Osaa rakentaa ja kehittää edelleen organisaatiolle sopivaa datan laadun hallintamallia​

  • Osaa tuoda datan laadun hallinnan osaksi liiketoimintaa ja sen kehitystä ​

  • Osaa suunnitella ja toteuttaa onnistuneen DQM (Data Quality Management) hankkeen

Ota yhteyttä