DAMA-DMBOK (2a edizione): Corpo di conoscenza della gestione dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro è considerato una risorsa essenziale per chiunque sia coinvolto nella governance e nella gestione dei dati. Fornisce una base completa per la creazione e il mantenimento di programmi di governance dei dati. Tuttavia, alcuni utenti hanno riscontrato problemi con la qualità fisica del libro e discrepanze tra la versione PDF e quella stampata.

Contenuto ben strutturato e informativo, perfetto sia per i principianti che per i professionisti esperti di governance dei dati. È un riferimento prezioso per la gestione dei dati e arriva in buone condizioni per la maggior parte degli utenti. Il libro è considerato un gold standard nel settore e offre spiegazioni chiare.

Alcuni utenti hanno segnalato problemi con la qualità fisica del libro, come ammaccature e macchie all'arrivo. Sono state riscontrate notevoli discrepanze tra i numeri di pagina della versione stampata e quelli del PDF. Inoltre, alcuni lettori hanno trovato scomoda la lucentezza della copertina.

(basato su 80 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

DAMA-DMBOK (2nd Edition): Data Management Body of Knowledge

Contenuto del libro:

Il Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK2) presenta una visione completa delle sfide, delle complessità e del valore di una gestione efficace dei dati.

Le organizzazioni di oggi riconoscono che la gestione dei dati è fondamentale per il loro successo. Riconoscono che i dati hanno un valore e vogliono sfruttarlo. Con l'aumento della capacità e del desiderio di creare e sfruttare i dati, è cresciuta anche la necessità di pratiche affidabili di gestione dei dati.

La seconda edizione della Guida al Data Management Body of Knowledge di DAMA International aggiorna e amplia il DMBOK1, che ha riscosso un grande successo. Un libro di riferimento accessibile e autorevole, scritto dai principali esperti del settore e ampiamente rivisto dai membri del DAMA, il DMBOK2 raccoglie materiali che descrivono in modo esauriente le sfide della gestione dei dati e come affrontarle attraverso:

⬤ Definendo una serie di principi guida per la gestione dei dati e descrivendo come questi principi possono essere applicati all'interno delle aree funzionali di gestione dei dati.

⬤ Fornendo un quadro funzionale per l'implementazione delle pratiche di gestione dei dati aziendali; includendo pratiche, metodi e tecniche ampiamente adottate, funzioni, ruoli, risultati e metriche.

⬤ Stabilire un vocabolario comune per i concetti di gestione dei dati e fungere da base per le best practice dei professionisti della gestione dei dati.

Il DAMA-DMBOK2 fornisce ai professionisti della gestione dei dati e dell'IT, ai dirigenti, ai lavoratori della conoscenza, agli educatori e ai ricercatori un quadro di riferimento per la gestione dei dati e la maturazione dell'infrastruttura informativa, sulla base di questi principi.

⬤ I dati sono un bene con proprietà uniche.

⬤ Il valore dei dati può e deve essere espresso in termini economici.

⬤ Gestire i dati significa gestire la qualità dei dati.

⬤ Ci vogliono metadati per gestire i dati.

⬤ Ci vuole una pianificazione per gestire i dati.

⬤ La gestione dei dati è interfunzionale e richiede una serie di abilità e competenze.

⬤ La gestione dei dati richiede una prospettiva aziendale.

⬤ La gestione dei dati deve tenere conto di una serie di prospettive.

⬤ La gestione dei dati è una gestione del ciclo di vita dei dati.

⬤ Diversi tipi di dati hanno requisiti diversi per il ciclo di vita.

⬤ La gestione dei dati include la gestione dei rischi associati ai dati.

⬤ I requisiti di gestione dei dati devono guidare le decisioni relative alle tecnologie dell'informazione.

⬤ La gestione efficace dei dati richiede l'impegno della leadership.

I capitoli includono:

⬤ Gestione dei dati.

⬤ Etica del trattamento dei dati.

⬤ Governance dei dati.

⬤ Architettura dei dati.

⬤ Modellazione e progettazione dei dati.

⬤ Immagazzinamento e operazioni dei dati.

⬤ Sicurezza dei dati.

⬤ Integrazione e interoperabilità dei dati.

⬤ Gestione di documenti e contenuti.

⬤ Dati di riferimento e anagrafici.

⬤ Magazzino dei dati e business intelligence.

⬤ Gestione dei metadati.

⬤ Gestione della qualità dei dati.

⬤ Big Data e scienza dei dati.

⬤ Valutazione della maturità della gestione dei dati.

⬤ Organizzazione della gestione dei dati e aspettative di ruolo.

⬤ Gestione dei dati e gestione del cambiamento organizzativo.

La standardizzazione delle discipline di gestione dei dati aiuterà i professionisti della gestione dei dati a lavorare in modo più efficace e coerente. Inoltre, consentirà ai leader delle organizzazioni di riconoscere il valore e il contributo delle attività di gestione dei dati.