As 9 certificações de gerenciamento de dados mestres que valem o investimento

Thor Olavsrud, da CIO (EUA) em 02/03/2020 no site CIO.

Foto: Shutterstock

À medida que os dados e analytics se tornam o coração pulsante das organizações, é cada vez mais crítico que as empresas tenham acesso a dados consistentes e de alta qualidade. O gerenciamento de dados mestres ou Master data management (MDM) é necessário para garantir que os dados das companhias sejam consistentes, precisos e controlados.

O gerenciamento de relacionamento com o cliente (Customer Relationship Management - CRM), o gerenciamento da cadeia de suprimentos Supply Chain Management (SCM) e o compliance têm tudo em comum: eles contam com uma visão única e integrada de dados de qualidade.

É aí que entra o Master Data Management. Se você está procurando uma maneira de chegar ao topo, a certificação MDM é uma ótima opção. As certificações medem seu conhecimento e suas habilidades em relação aos benchmarks específicos do setor e do fornecedor para provar aos empregadores que você tem o conjunto de habilidades correto.

Os 9 principais certificados para Master Data Management são:

• The Art of Service Master Data Management Certification
• DAMA Certified Data Management Professional (CDMP)
• Data Governance and Stewardship Professional (DGSP)
• edX Enterprise Data Management
• eLearningCurve CIMP Master Data Management
• eLearningCurve CIMP Ex Master Data Management
• Informatica MDM Administrator Specialist
• Informatica MDM MultiDomain Developer Specialist
• SAP Certified Application Associate – SAP Master Data Governance

The Art of Service Master Data Management Certification

O Kit completo para esta certificação valida o conhecimento do candidato sobre métodos, modelos e ferramentas específicos no MDM. O curso pretende ser um guia introdutório.

Organização: The Art of Service

Preço: $ 99.95

Como se preparar: a taxa inclui um programa de treinamento on-line e um livro em PDF.

DAMA Certified Data Management Professional (CDMP)

Este programa de certificação consiste em três exames separados de 90 minutos. São eles:

• O exame para Information Systems (IS) Core
• O exame Data Management Core
• O exame Specialty

Os exames testam recursos e conhecimentos que vão desde o gerenciamento de projetos e processos de gerenciamento de dados até inteligência de negócios e compliance de TI. O certificado vem nas categorias de profissional e mestre, com base na pontuação da experiência e do exame.

Organização: Oferecido em conjunto pelo DAMA e pelo Institute for Certification of Computer Professionals (ICCP)

Preço: US$ 285 por exame.

Os materiais de estudo custam US$ 300 ou mais, dependendo do formato.

Como se preparar: Os materiais e treinamento do CDMP estão disponíveis online.

Data Governance and Stewardship Professional (DGSP)

O certificado do Institute for Certification of Computing Professionals (ICCP) é uma credencial de várias camadas que valida o conhecimento do candidato sobre governança de dados, com foco na disponibilidade, usabilidade, consistência, integridade e segurança de dados. A credencial está disponível em diferentes níveis, de assistente a mestre.

O nível básico exige aprovação em um exame de 60 minutos. Todos os níveis exigem adesão ao Código de Ética do ICCP.

Organização: ICCP

Preço: taxa de adesão de US$ 45 paga anualmente até a certificação; no nível associado, a taxa de associação cai para US$ 35 no primeiro dia após a data de aniversário da certificação; no nível de profissional, domínio ou diretor, a taxa de associação é de US$ 75 por ano.

Como se preparar: A certificação exige experiência técnica relevante e/ou graus acadêmicos com base no nível de certificação desejado.

edX Enterprise Data Management

Este certificado valida a conclusão do curso com o mesmo nome oferecido pelo edX, uma plataforma de educação e aprendizado on-line fundada pela Harvard e MIT.

O curso, voltado para gerentes de negócios, concentra-se em obter as vantagens comerciais de sistemas big data operacionais, além de data assets envolvidos nas estratégias de gerenciamento e na análise de dados corporativos.

Áreas específicas incluem os princípios de criação de perfil de dados, integração de dados e gerenciamento de dados mestres.

Organização: edX

Preço: US$ 500 para o certificado verificado

Como se preparar: Não há pré-requisitos.

O certificado requer a conclusão do curso Enterprise Data Management.

eLearningCurve Certified Information Management Professional (CIMP) Master Data Management

A certificação tem como objetivo mostrar o conhecimento profundo do candidato e a compreensão abrangente do MDM. A certificação exige aprovação em cinco exames do currículo MDM do eLearningCurve. A organização oferece 10 cursos de MDM, variando de arquitetura e implementação a criação de perfil de dados e avaliação da qualidade dos dados.

Organização: eLearningCurve

Preço: US$ 1.795

Como se preparar: O programa inclui cinco cursos on-line ministrados por instrutores, consistindo em um total de 20 horas de educação.

eLearningCurve Certified Information Management Professional Ex (CIMP Ex) Master Data Management

Tal designação visa certificar que o candidato alcançou o nível mais alto de certificação na faixa MDM. A certificação exige a aprovação em cinco exames das ofertas "básicas" do curso de gerenciamento de dados mestre do eLearningCurve. Além disso, o candidato deve fazer dois cursos eletivos do currículo do MDM e um curso final de qualquer curso do catálogo do eLearningCurve.

Organização: eLearningCurve

Preço: US$ 2.645

Como se preparar: O programa inclui oito cursos on-line ministrados por instrutores, consistindo em um total de 35 horas de educação.

Informatica MDM Administrator Specialist

Esta Certificação valida a competência do profissional enquanto membro de uma equipe de administração do MDM. Ela testa habilidades e recursos na instalação e atualização (ambientes de teste e do usuário), ajuste de desempenho, onde encontrar informações, solução de problemas, processos em lote, gerenciamento de metadados, processo de atualização e segurança.

Organização: Informatica

Preço: taxa de inscrição de US$ 240 para o exame (inclui uma segunda tentativa gratuita)

Como se preparar: A Informatica recomenda a conclusão dos cursos MDM 9.x: Multidomain Edition, Administration e MDM 9.x: Configurando o Multidomain Edition.

Informatica MDM MultiDomain Developer Specialist

A certificação mede a competência do candidato como membro de uma equipe de implementação de projetos. Indivíduos com a certificação devem ser capazes de explicar e identificar a arquitetura do produto MDM e configurar seus principais componentes, incluindo mecanismo de limpeza, servidor de correspondência, ferramentas de controle de dados e fluxos de trabalho.

Organização: Informatica

Preço: taxa de inscrição de US$ 240 para o exame (inclui uma segunda tentativa gratuita)

Como se preparar: A Informatica recomenda concluir os cursos MDM: Multidomain Edition Configuration e MDM: Configuring Informatica Data Director.

SAP Certified Application Associate - SAP Master Data Governance

A certificação é uma qualificação de nível básico que valida a competência de um candidato para participar como membro de uma equipe de projeto em uma função orientada. O exame abrange tópicos que incluem governança de dados mestre, qualidade e análise de dados, replicação de dados e mapeamento de chaves, entre outros.

Organização: SAP

Preço: US$ 583

Como se preparar: A SAP recomenda uma combinação de cursos de educação e experiência prática para treinar para o exame.

Cinco tendências de Inteligência Artificial que dominarão 2018

Da Redação CIO, com Thor Olavsrud (CIO/EUA)

Publicada em 27 de janeiro de 2018 

Em 2017 vimos uma explosão de uso do Machine Learning em produção, e Deep Learning e outras áreas da Inteligência Artificial sendo alavancadas para aplicações práticas.

"As aplicações estão em todos os lugares", diz Kenneth Sanford, cientista de dados da Dataiku, apontando para os "super-outdoors" do Piccadilly Circus, em Londres, que sustentam câmeras escondidas dedicadas à coleta de dados sobre o tráfego rodoviário, incluindo a marca e o modelo dos veículos que passam, para fornecer anúncios direcionados.

Então, onde esses frameworks e ferramentas de IA, Machine e Deep Learning nos levarão em 2018?

Falamos com uma série de líderes de TI e especialistas da indústria sobre o que esperar este ano.

As empresas começarão a usar a IA em áreas mais nobres  

A Inteligência Artificial já está entre nós, quer a reconheçamos ou não.

"Muitas organizações já estão usando IA, mas podem não se referir ao que fazem como 'IA' ', diz Scott Gnau, diretor de tecnologia da Hortonworks. "Por exemplo, qualquer empresas que lance mão de chatbots baseados em linguagem e natural e reconhecimento de voz para  contato com clientes está usando Inteligência Artificial".

Mas muitas das implementações que utilizam tecnologias e ferramentas IA foram de pequena escala. Espere por aplicações mais relevantes em 2018.

"As empresas passaram os últimos anos se educando em várias estruturas e ferramentas de IA", diz Nima Negahban, CTO e co-fundadora da Kinetica. "À medida que a IA se destaca, ela vai além das experiências de pequena escala, com as empresas buscando por ferramentas para automatizar, gerenciar e agilizar mais aplicações de Machine Learning e Deep Learning relacionadas com aplicações core."

Mas o hype ainda será maior que o ROI

Ramon Chen, diretor de produto da Reltio, é menos otimista. Chen diz que houve repetidas previsões, durante vários anos, sobre os potenciais avanços no uso da IA ​​e do Machine Learnings, mas a realidade é que a maioria das empresas ainda não viu benefícios mensuráveis ​​para seus investimentos nessas áreas.

Para ele, até o momento, vivemos um hype exagerado e a maioria das empresas segue relutante em começar devido a uma combinação de ceticismo, falta de experiência e, o mais importante de tudo, falta de confiança em seus conjuntos de dados.

"A maioria das empresas tem que se dedicar a uma tarefa árdua, que antecede o investimento em IA: organizar seus dados de forma a garantir que eles possam ser reconciliados, refinados e relacionados, para descobrir informações relevantes que suportem a execução eficiente de negócios em todos os departamentos, sem perder de vista questões de compliance no tratamento desses dados", diz Chen.

Chad Meley, vice-presidente de marketing da Teradata, concorda que 2018 será o ano da reação ao hype da IA, mas acredita que uma abordagem mais equilibrada da Deep Learning e aplicação do Machine Learning para oportunidades de negócios emergirá como resultado.

Embora possa haver uma reação contra o hype, isso não impedirá as grandes empresas de investir em IA e tecnologias relacionadas. Nem na arrumação da casa para receber a nova tecnologia.

"IA é o novo Big Data: as empresas vão correr para experimentar, precisando ou não", diz Monte Zweben, CEO da Splice Machine.

Meley  menciona a edição 2017 do estudo State of Artificial Intelligence for Enterprises, lançado recentemente pela Teradata, que identificou a falta de infraestrutura de TI como o maior obstáculo para a obtenção de benefícios de IA, superando questões como acesso a talentos, falta de orçamento e casos de negócios fracos ou desconhecidos. "Os fornecedores já preparam soluções de IA de nível empresarial na nuvem e ofertas de suporte que superem as dores crescentes associadas à adoção de IA", diz Meley. 

Conjuntos de dados de treinamento continuarão sendo um desafio

Chen, da Reltio, não está sozinho em sua convicção de que as empresas precisam organizar seus dados, antes de qualquer iniciativa relacionada à IA. Tomer Shiran, CEO e co-fundador da startup de análise Dremio, envolvida no projeto open source Apache Arrow, acredita que um debate mais aprofundado sobre os conjuntos de dados necessários para as aplicações de IA se tornará ainda mais necessário em 2018.

"As empresas estão adicionando IA aos seus produtos para torná-los mais inteligentes, mais eficientes e até autônomos", diz Shiran. "Em 2017, ouvimos argumentos concorrentes para saber se a IA criaria empregos ou iria eliminá-los, com alguns chegando até mesmo a vaticinar o fim da raça humana. O que começou a emergir como parte fundamental da conversa é que sem conjuntos de dados para  treinamento, capazes de moldar o comportamento dos modelos de IA, não chegaremos a lugar algum".

Shiran alerta que esses modelos serão tão bons quanto os dados de treinamento usados por eles e o desenvolvimento de um conjunto de dados de treinamento representativo e efetivo é muito desafiador.

"Os seres humanos são irremediavelmente tendenciosos, e a questão para a IA se tornará se podemos fazer melhor em termos de preconceitos, ou se faremos pior, como chegou a acontecer com o bot da Microsoft no Twitter.

Este debate se concentrará na propriedade dos dados - quais dados possuímos sobre nós mesmos e quais dados empresas como Google, Facebook , Amazon, Uber, etc possuem sobre nós, capazes de gerar enormes conjuntos de dados que alimentariam nossos modelos ".

A IA deve resolver o problema da "caixa preta" com trilhas de auditoria

Uma das grandes barreiras para a adoção da IA, particularmente nas indústrias reguladas, é a dificuldade em mostrar exatamente como uma IA chegou a uma decisão. Negahban, da Kinetica, diz que a criação de trilhas de auditoria de IA será essencial.

"A IA está sendo aplicada cada vez mais a aplicações como a descoberta de medicamentos ou controle do carro autônomo, e essas aplicações podem ter um impacto prejudicial na vida humana se uma decisão incorreta for tomada", diz Negahban. "Detectar exatamente o que causou a decisão incorreta, que provoque um problema sério, é algo que as empresas começarão a olhar em 2018. A auditoria e o rastreamento de cada entrada e cada pontuação que uma estrutura produz ajudará a detectar o qu exatamente  acabou por causar o problema, a nível de código."

A adoção da nuvem irá acelerar para apoiar a inovação em IA

Horia Margarit, principal cientista de dados para Qubole, concorda que as empresas procurarão melhorar suas infraestruturas e processos para apoiar a aprendizagem de máquinas e os esforços de IA.

"À medida que as empresas procuram inovar e melhorar com o Machine Learning e a Inteligência Artificial, ferramentas mais especializadas serão adotadas na nuvem para suportar casos específicos de uso, como soluções para mesclar entradas sensoriais multimodais para interação humana (através dos cinco sentidos) ou soluções para fundir imagens de satélite com dados financeiros para catapultar capacidades de negociação algorítmica ", diz Margarit.

"Esperamos ver uma explosão em soluções baseadas na nuvem que acelerem o ritmo atual de coleta de dados e demonstrem a necessidade de computação disponível em provedores de nuvem gerenciada", acrescenta.