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빅데이터 거버넌스




Enrollment in this course is by invitation only

강좌 소개

수업내용/목표

[수업내용]
■ 빅데이터 거버넌스에 대한 전반적인 이해와 함께, 빅데이터거버넌스관점에서데이터관리,활용프로세스를단계별로살펴보고각프로세스를 수행하기 위해 기초가되는 데이터거버넌스지식과기술을학습합니다.
■ 빅데이터 거버넌스 제품 기능과 실습을통하여데이터관리기법을역할별로어떻게운영되고있는지학습하고학습자들에게데이터거버넌스에대한 생소함과 막연함을 줄이고데이터활용과가치증진을위해꼭필요한관리체계임을이해합니다.
■ 특히, CaseStudy를 통합사례분석으로 공고기관, 금융및민간기업이어떤목적으로도입해서어떻게관리하고있는지BestPractice를 통해서 배우고 향후4차산업혁명기반의데이터관리를어떤방향으로무엇을준비해야하는지전반적으로살펴봄으로써 데이터관리, 운영 및 활용실무에익숙해집니다.

[학습목표]
■ 데이터 거버넌스가 무엇인지, 왜 필요한지, 데이터 거버넌스를 통하여 어떻게 관리해야 하는지를 이해합니다.
■ 데이터 거버넌스는 어떤 효과를 주고 어떻게 지속적으로 유지해야 하는지와 프레임워크를 이해합니다.
■ 데이터 거버넌스 수립 원칙, 정책, 대상,범위,역할,조직,기능 및절차에대하여이해하고역할,기능,프로세스적측면의거버넌스조직 및 역량,협업적측면의 거버넌스 수립방법을 습득합니다.
■ 데이터 거버넌스 시스템 및 기능면에서 메타, 표준, 구조,품질및마스터데이터에대하여학습하고,데이터거버넌스에대한관리,운영측면정책과 프로세스, 역할에대해서 어떻게효율적으로관리해야
하는지 학습합니다.

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

 

본 강좌는 고려사이버대학교 미래교육원 홈페이지에서 운영됩니다.

 

미래교육원 홈페이지(future.cuk.edu) 회원가입 및 수강신청 후 수강해주시기 바랍니다.

 

수강신청URL : https://future.cuk.edu/local/paid/application_intro.php?id=62

주차

주차명

학습활동

1

데이터거버넌스 개요

1차시

빅데이터거버넌스 개념

강의학습, 토론

2차시

데이터 거버넌스 프레임 워크

2

빅데이터거버넌스 수립방안 1

1차시

빅데이터 거버넌스 기능 및 프로세스

- 메타데이터

강의학습, 토론

2차시

빅데이터 거버넌스 기능 및 프로세스

- 데이터 표준 및 메타데이터 관리

3

빅데이터거버넌스 수립방안 2

1차시

데이터 거버넌스 기능 및 프로세스

- 데이터 품질, 마스터데이터

강의학습, 토론, 과제

2차시

데이터 거버넌스 기능 및 프로세스

-영향도, 흐름분석 및 데이터 활용

4

빅데이터거버넌스 구축방안 1

1차시

메타데이터관리 및 표준화

강의학습, 토론

5

빅데이터거버넌스 구축방안 2

1차시

데이터 품질관리체계 및 기능

강의학습, 토론

6

빅데이터거버넌스 구축방안 3~4

1차시

마스터데이터관리 모델링 및 구축

강의학습, 토론

2차시

데이터 카탈로그

7

빅데이터거버넌스 추진 사례

1차시

공공기관사례 및 금융기관 사례

강의학습, 토론, 과제

8

기말평가

-

 

강좌운영팀 소개

교수자

신동선 professor
신동선 교수
■ 현 데이터 스트림즈 PPC(제품 기획 및 컨설팅) 본부 상무이사
■ 현 PPC본부 거버넌스(DG)팀 부문장
■ 전) 한국도공사 MDM컨설팅 및 노선 마스터 구축 총괄 PM
■ 전) 현대글로비스 Customer/Vendor 마스터 구축 총괄 PM
■ 전) 교통안전공단 통합데이터 관리체계 구축 사업 PM
■ 전) 지경부 ATC과제 MDM부문 책임 연구원
■ 전) 국회사무처 표준관리체계(MDM)구축 총괄 PM

강좌지원팀

강좌 수강 정보

이수/평가정보

[이수/평가정보]

l  과제 : 50%

l  총괄평가(시험) : 50%

※ 70점 충족 시 이수증 발부

 

[강좌수강]

l  본 강좌는 고려사이버대학교 미래교육원 홈페이지에서 운영됩니다.

미래교육원 홈페이지(future.cuk.edu) 회원가입 및 수강신청 후 수강해주시기 바랍니다.

※수강신청 URL : https://future.cuk.edu/local/paid/application_intro.php?id=62

강좌 수준 및 선수요건

-본강좌는매치업'정형데이터분석전문가'교육과정의심화과정으로기초과정이수완료후수강가능함
- 기초과정 강좌명 : SQL 정형 데이터 분석, 대용량 데이터 처리

교재 및 참고문헌

[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.

자주 묻는 질문

관련 강좌

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  1. Subject

    Engineering
    (null)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    CYBER UNIVERSITY OF KOREA(matchup)
  3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    -
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    08week
    (주당 02시간 05분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    16시간 00분
    (10시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2022.12.13 ~ 2023.01.29
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2022.12.26 ~ 2023.02.19