Quản trị Dữ liệu (Data Governance & Quality)

Trong mọi tổ chức, dữ liệu chỉ thực sự trở thành tài sản khi nó đáng tin cậy. Khi các báo cáo mâu thuẫn, các mô hình AI đưa ra dự đoán sai lệch, hay các quy định về bảo mật bị vi phạm, nguyên nhân gốc rễ thường xuất phát từ việc thiếu một chương trình quản trị dữ liệu bài bản. Khóa học này được thiết kế để trang bị cho bạn tư duy và bộ công cụ của Data Governance – một kỷ luật chiến lược giúp biến dữ liệu từ một nguồn tài nguyên hỗn loạn thành một tài sản được quản lý chặt chẽ, an toàn và có chất lượng cao.

Chương trình sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn toàn diện dựa trên các tiêu chuẩn quốc tế như DAMA-DMBOK. Bạn sẽ đi sâu vào các trụ cột cốt lõi, bắt đầu với việc Quản lý Chất lượng Dữ liệu, học cách định nghĩa, đo lường và cải thiện chất lượng dữ liệu bằng các công cụ thực tiễn như OpenRefine hay Great Expectations. Tiếp theo, bạn sẽ học cách xây dựng một Data Catalog và truy vết dòng chảy dữ liệu (Data Lineage), tạo ra một “bản đồ” minh bạch cho toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp.

Thời lượng: 30h

Hình thức đào tạo:

- Đào tạo trực tiếp tại lớp học
- Đào tạo trực tuyến
- Đào tạo hybrid (trực tuyến kết hợp trực tiếp)
- Đào tạo tại văn phòng khách hàng

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC:

LÀM CHỦ KIẾN THỨC VỀ QUẢN TRỊ DỮ LIỆU HIỆN ĐẠI
Hiểu rõ các khái niệm, vai trò và trụ cột của Data Governance trong doanh nghiệp số, từ tổ chức bộ máy đến các chính sách, tiêu chuẩn quốc tế.
KIỂM SOÁT & CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU THỰC TẾ
Thành thạo quy trình đánh giá, kiểm tra và làm sạch dữ liệu với các công cụ chuyên nghiệp, biết thiết lập KPI và xây dựng dashboard chất lượng dữ liệu.
XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN LÝ METADATA, DATA CATALOG & LINEAGE
Biết tổ chức, vận hành và truy vết dòng chảy dữ liệu toàn doanh nghiệp – phục vụ BI, Data Lake, AI/ML pipeline.
THIẾT LẬP PHÂN QUYỀN, BẢO MẬT & TUÂN THỦ DỮ LIỆU
Thực hiện kiểm soát truy cập, audit log, phân quyền, bảo vệ dữ liệu theo các chuẩn quốc tế (GDPR, PDPA, SOX…).
SẴN SÀNG TRIỂN KHAI DATA GOVERNANCE THỰC CHIẾN
Năng lực thiết kế, vận hành và tối ưu hóa chương trình Data Governance – từ dự án nhỏ đến toàn tổ chức, phối hợp đa phòng ban.

Đối tượng tham gia

Sinh viên ngành CNTT

Muốn trang bị kỹ năng quản trị dữ liệu chiến lược để chuẩn bị cho sự nghiệp tương lai.

Lập trình viên

Cần hiểu và áp dụng quy trình quản trị, kiểm soát chất lượng dữ liệu trong công việc hằng ngày.

Quản lý & Trưởng dự án

Chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng, bảo mật, và tính tuân thủ của các tài sản dữ liệu.

Kỹ sư & Chuyên viên Dữ liệu

Tham gia xây dựng, vận hành, và cần quản lý hệ sinh thái dữ liệu doanh nghiệp một cách bài bản.

Nội dung khóa học

1. Tổng quan về Quản trị Dữ liệu (Data Governance)

- Giới thiệu tổng quan về Data Governance
  - Khái niệm quản trị dữ liệu, vai trò trong doanh nghiệp hiện đại và hệ sinh thái dữ liệu số.
  - Lợi ích, rủi ro khi thiếu quản trị dữ liệu bài bản: compliance, rò rỉ dữ liệu, lãng phí tài nguyên.
  - Các trụ cột cốt lõi của Data Governance: chất lượng, bảo mật, quyền truy cập, chuẩn hóa và dòng chảy dữ liệu.
- Thành phần chính của chương trình Data Governance
  - Data Owner, Data Steward, Data Custodian – trách nhiệm và phối hợp.
  - Chính sách quản lý dữ liệu: metadata, catalog, data lineage, data policy.

2. Chất lượng dữ liệu – Định nghĩa, tiêu chuẩn và đánh giá

- Định nghĩa & tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu
  - Các khía cạnh chất lượng: accuracy, completeness, consistency, timeliness, validity, uniqueness.
  - Tác động của chất lượng dữ liệu tới BI, AI, vận hành và ra quyết định doanh nghiệp.
- Đánh giá chất lượng dữ liệu thực tế
  - Xác định KPI, xây dựng các chỉ số đo lường data quality cho từng loại dữ liệu (master data, transaction data…).
  - Ứng dụng thực tế: kiểm tra lỗi missing, duplicate, outlier, inconsistency trên tập dữ liệu doanh nghiệp.
- Các framework & chuẩn quốc tế
  - Giới thiệu DAMA-DMBOK, ISO 8000, các case study toàn cầu.

3. Công cụ & quy trình quản lý chất lượng dữ liệu

- Công cụ hỗ trợ kiểm soát chất lượng
  - OpenRefine, Talend Data Preparation, Great Expectations, DataCleaner…
  - So sánh công cụ làm sạch, kiểm tra, giám sát chất lượng dữ liệu trên nền tảng cloud/on-premises.
- Xây dựng pipeline kiểm soát & làm sạch dữ liệu
  - Thiết kế quy trình kiểm tra dữ liệu tự động: detect & xử lý missing value, duplicate, anomaly.
  - Thiết lập các rule validation, tiêu chí chất lượng cho ETL/ELT pipelines.
- Quản lý lịch sử và kiểm soát thay đổi dữ liệu
  - Lưu vết, audit log, rollback khi dữ liệu sai lệch.
  - Case thực tế: tracking data quality qua từng bước pipeline.

4. Data Catalog, Metadata & Data Lineage

- Giới thiệu và vận hành Data Catalog
  - Vai trò của metadata, catalog trong doanh nghiệp số.
  - Demo xây dựng catalog: ghi chú nguồn gốc, định nghĩa trường dữ liệu, phân loại data asset.
- Data Lineage & truy vết dòng chảy dữ liệu
  - Hiểu – vẽ – kiểm soát được dữ liệu đi từ đâu, qua những hệ thống nào, ai chịu trách nhiệm.
  - Công cụ phổ biến: Apache Atlas, Google Data Catalog, Collibra, Alation.
- Thực hành xây dựng catalog & lineage
  - Đăng ký dữ liệu, cập nhật metadata, sử dụng visual tool để kiểm soát và audit luồng dữ liệu.

5. Bảo mật dữ liệu, phân quyền và tuân thủ

- Phân quyền và bảo mật dữ liệu
  - Các mô hình kiểm soát truy cập: RBAC, ABAC, Masking, Encryption.
  - Chính sách bảo mật, phân quyền theo vai trò – thực hành với cloud platform (AWS, GCP, Azure).
- Tuân thủ pháp lý và tiêu chuẩn dữ liệu
  - Các chuẩn & quy định: GDPR, PDPA, HIPAA, SOX…
  - Kiểm soát truy cập, ghi log, audit phục vụ kiểm tra – xử phạt.
  - Thực hành xây dựng guideline tuân thủ cho tổ chức.

6. Thiết kế quy trình Data Governance trong doanh nghiệp

- Thiết lập tổ chức Data Governance thực tiễn
  - Xây dựng hội đồng dữ liệu, vai trò data steward, vận hành chương trình quản trị dữ liệu liên phòng ban.
  - Triển khai roadmap Data Governance từng bước, từ nhỏ đến lớn.
- Đo lường, báo cáo và cải tiến liên tục
  - Thiết kế dashboard báo cáo chất lượng dữ liệu, quy trình xử lý sự cố.
  - Chia sẻ case study: các doanh nghiệp thành công với Data Governance.
- Tích hợp Data Governance vào hệ sinh thái dữ liệu hiện đại
  - Kết nối với Data Warehouse, Data Lake, AI/ML pipeline.
  - Automation: kiểm tra, cảnh báo, báo cáo chất lượng tự động theo lịch.

7. BÀI THỰC HÀNH CUỐI KHÓA:Triển khai Data Governance & Quality

- Phân quyền và bảo mật dữ liệu
  - Các mô hình kiểm soát truy cập: RBAC, ABAC, Masking, Encryption.
  - Chính sách bảo mật, phân quyền theo vai trò – thực hành với cloud platform (AWS, GCP, Azure).
- Tuân thủ pháp lý và tiêu chuẩn dữ liệu
  - Các chuẩn & quy định: GDPR, PDPA, HIPAA, SOX…
  - Kiểm soát truy cập, ghi log, audit phục vụ kiểm tra – xử phạt.
  - Thực hành xây dựng guideline tuân thủ cho tổ chức.