Webinar: Data Management, l'offerta formativa 2026
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Il Data Management è il processo che consente di governare il ciclo di vita del dato, ed è costituito da una moltitudine di aspetti e di attori coinvolti. Tale processo copre diverse sfere: architetturale, tecnica, di governo, qualità, gestione e sicurezza. Comprenderlo e dominarlo è diventato oggi primario e necessario per consentire di dare valore ai dati, così da renderli un asset rilevante per un’organizzazione, supportando inoltre l'azienda a intraprendere un percorso verso un approccio Data Driven.
Tra gli aspetti del Data Management emerge la Business Intelligence che, consentendo di mettere a fattor comune le varie fonti dati aziendali e dando evidenza alle informazioni di interesse, permette di prendere decisioni aziendali consapevoli.
Tra gli elementi che caratterizzano la Business Intelligence c'è la Data Visualization, una disciplina imprescindibile per la narrazione dell’informazione e per ottenere evidenze immediate, in quanto è costituita dall’unione di diverse aree di competenza: statistica, grafica, comunicazione ed User Experience. Una Data Visualization efficace si poggia sulla scelta delle informazioni da condividere, sul modo di rappresentarle e sulla sintesi dei contenuti.
Questi i corsi che verranno presentati durante il webinar:
Data Management: Le Basi Essenziali
Data Management livello intermedio: Business Intelligence e Data Visualization
Obiettivi
I corsi Data Management: Le Basi Essenziali e Data Management livello intermedio: Business Intelligence e Data Visualization si pongono i seguenti obiettivi:
• apprendere il ciclo di elaborazione del dato e gli attori coinvolti
• avere contezza dei Big Data, Data Lake e Data Warehouse
• comprendere il ruolo della Data Governance e l’importanza del Data Quality
• capire cosa è la Business Intelligence e il ruolo che ricopre nel prendere le decisioni
• apprendere la Data Visualization e capire come metterla in pratica
• acquisire padronanza nella scelta dei contenuti e delle informazioni da condividere, utilizzando la rappresentazione più appropriata
• applicare un approccio quantitativo utilizzando la statistica descrittiva
Destinatari
Professionisti con competenze acquisite nell’ambito della gestione dei dati.
Key facts
Modalità
online
Data inizio/fine
11/06/2026
Lingua
Italiano
Durata
1 ora
11 giugno 2026 dalle 11.00 alle 12.00, online
FOTO E VIDEO
FACULTY
Gabriele Patrizi, Ingegnere Gestionale e dell’Automazione, con Master in “Analisi e Modellazione dei Dati e dei Processi”, lavora da 15 anni in ambito dati. Durante il suo percorso professionale ha cambiato varie società e settori (finanza, bancario, Pubblica Amministrazione, telecomunicazioni per citarne alcune), venendo a contatto con diverse metodologie e tecnologie, attualmente ricopre il ruolo di Expert Data Scientist in Corte dei conti.Ha avuto la possibilità di spaziare molto nell'ambito di gestione dei dati, coprendone l’intero ciclo di vita: dalla gestione all'architettura, dall'analisi alla qualità, dalla business intelligence alla data science.
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La richiesta è stata presa in carico da un nostro Project Manager dedicato. Risponderà il prima possibile.
corsi.challengeschool@unive.it
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Il Data Management è il processo che consente di governare il ciclo di vita del dato, ed è costituito da una moltitudine di aspetti e di attori coinvolti. Tale processo copre diverse sfere: architetturale, tecnica, di governo, qualità, gestione e sicurezza. Comprenderlo e dominarlo è diventato oggi primario e necessario per consentire di dare valore ai dati, così da renderli un asset rilevante per un’organizzazione, supportando inoltre l'azienda a intraprendere un percorso verso un approccio Data Driven.
Tra gli aspetti del Data Management emerge la Business Intelligence che, consentendo di mettere a fattor comune le varie fonti dati aziendali e dando evidenza alle informazioni di interesse, permette di prendere decisioni aziendali consapevoli.
Tra gli elementi che caratterizzano la Business Intelligence c'è la Data Visualization, una disciplina imprescindibile per la narrazione dell’informazione e per ottenere evidenze immediate, in quanto è costituita dall’unione di diverse aree di competenza: statistica, grafica, comunicazione ed User Experience. Una Data Visualization efficace si poggia sulla scelta delle informazioni da condividere, sul modo di rappresentarle e sulla sintesi dei contenuti.
Questi i corsi che verranno presentati durante il webinar:
Data Management: Le Basi Essenziali
Data Management livello intermedio: Business Intelligence e Data Visualization
Obiettivi
I corsi Data Management: Le Basi Essenziali e Data Management livello intermedio: Business Intelligence e Data Visualization si pongono i seguenti obiettivi:
• apprendere il ciclo di elaborazione del dato e gli attori coinvolti
• avere contezza dei Big Data, Data Lake e Data Warehouse
• comprendere il ruolo della Data Governance e l’importanza del Data Quality
• capire cosa è la Business Intelligence e il ruolo che ricopre nel prendere le decisioni
• apprendere la Data Visualization e capire come metterla in pratica
• acquisire padronanza nella scelta dei contenuti e delle informazioni da condividere, utilizzando la rappresentazione più appropriata
• applicare un approccio quantitativo utilizzando la statistica descrittiva
Destinatari
Professionisti con competenze acquisite nell’ambito della gestione dei dati.
Key facts
Modalità
online
Lingua
Italiano
Data inizio/fine
11/06/2026
Durata
1 ora
Partecipare
Professionisti con competenze acquisite nell’ambito della gestione dei dati.
Programma
11 giugno 2026 dalle 11.00 alle 12.00, online
Faculty
FACULTY
Gabriele Patrizi, Ingegnere Gestionale e dell’Automazione, con Master in “Analisi e Modellazione dei Dati e dei Processi”, lavora da 15 anni in ambito dati. Durante il suo percorso professionale ha cambiato varie società e settori (finanza, bancario, Pubblica Amministrazione, telecomunicazioni per citarne alcune), venendo a contatto con diverse metodologie e tecnologie, attualmente ricopre il ruolo di Expert Data Scientist in Corte dei conti.Ha avuto la possibilità di spaziare molto nell'ambito di gestione dei dati, coprendone l’intero ciclo di vita: dalla gestione all'architettura, dall'analisi alla qualità, dalla business intelligence alla data science.
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