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Curso

Governança de dados:

Governança e Arquitetura de Dados

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6h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Defina papéis e responsabilidades como Data Owner e Data Steward para suportar a governança.
  • Projete arquiteturas centralizadas e por domínios que equilibrem reutilização, padronização e controle de dados.
  • Estabeleça políticas de governança by design incorporando controles de acesso e regras de segurança na arquitetura.
  • Padronize e gerencie metadados para garantir qualidade, rastreabilidade e interoperabilidade dos dados.
  • Modele e visualize a linhagem e as interconexões de dados com grafos para facilitar análise de impacto e auditoria.
  • Implemente práticas de ingestão e integração que preservem qualidade e permitam governança contínua.

Público alvo_

Profissionais de dados, arquitetos, engenheiros, stewards, gestores e estudantes que desejam implantar governança, padronizar metadados e modelar a linhagem de dados em arquiteturas corporativas.

Allan Henrique Souza Carvalho

Allan Henrique Souza Carvalho

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Sou apaixonado pelo Mercado Segurador e por Tecnologia. Consegui me encontrar profissionalmente trabalhando com Dados (B.I.) e amo o que faço. Sou um profissional com perfil inovador, reconhecido através dos prêmios conquistados, participativo e com objetivos claros sobre sua vida profissional.Sou formado em Economia, com MBA em Big Data e atuo com programação em bancos de dados (SAS / SQL) para produção de relatórios e Dashboards (Power BI), voltados para gestão das carteiras de segurados.

Curso atualizado em 12/06/2026

Ementa

  1. Introdução a Governança e Arquitetura de Dados

    • Apresentação
    • O que é Governança de Dados e onde entra a Arquitetura
    • Arquitetura de Dados: decisões que moldam o uso do dado
    • Por que governança e arquitetura não podem ser tratadas
    • Para saber mais: Governança e arquitetura de dados: por que andam juntas?
    • Para saber mais: cultura e dados: a influência organizacional
    • Integração de Governança de Dados na HomeHub
    • Faça como eu fiz: alinhar dados e regras
    • O que aprendemos?
  2. Fundamentos de Governança e Arquitetura de Dados

    • Papéis, responsabilidades e dependência da arquitetura
    • Domínios de dados e arquitetura orientada ao negócio
    • Arquitetura como mecanismo de padronização e controle
    • Para saber mais: Papéis, domínios e arquitetura: os pilares da governança de dados
    • Para saber mais: governança e arquitetura: adaptabilidade às mudanças regulatórias
    • Definindo papéis na plataforma Dev.Spot
    • Faça como eu fiz: definir governança de dados
    • O que aprendemos?
  3. Interações entre Governança de Dados e Arquitetura

    • Como a arquitetura impacta qualidade, segurança e acesso
    • Metadados, linhagem e catálogo na arquitetura
    • Trade-offs reais: agilidade vs controle
    • Para saber mais: checkpoint de validação na qualidade dos dados
    • Para saber mais: Qualidade, segurança e acesso: governança que nasce na arquitetura
    • Garantindo a qualidade dos dados no Listin
    • Faça como eu fiz: integridade dos dados
    • O que aprendemos?
  4. Estudos de Caso em Governança e Arquitetura de Dados

    • Quando a arquitetura atrapalha a governança
    • Quando a arquitetura habilita a governança
    • Lições aprendidas dos casos reais
    • Para saber mais: O problema não está nas regras, está na arquitetura
    • Para saber mais: tecnologia antes do negócio
    • Desafios de governança de dados na Clínica Médica Voll
    • Faça como eu fiz: alinhar dados
    • O que aprendemos?
  5. Criando um processo para representar relações entre dados com grafos

    • Por que representar dados como grafos
    • Governança, arquitetura e relações entre dados
    • Exemplos práticos de uso de grafos em governança
    • Para saber mais: Grafos: a nova forma de enxergar relações entre dados
    • Para saber mais: metadados e padrões mínimos
    • Visualizando o fluxo de dados na Clínica Médica Voll
    • Faça como eu fiz: usar grafos na governança
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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