Hubungi Kami

Kerangka Materi

Hari 1

Fundamental Produk Data & Strategi
Pengantian Produk Data Modern
Perbedaan Produk Data vs Sistem Tradisional
Data sebagai Aset Bisnis Strategis
Elemen-Elemen Kunci dalam Ekosistem Produk Data
Cara Mengidentifikasi Permasalahan Bisnis yang Membutuhkan Solusi Berbasis Data
Gambaran Umum Siklus Hidup Produk Data (dari Ide hingga Ekspansi)
Studi Kasus: Keberhasilan Implementasi Produk Data di Industri

Hari 2

Desain & Arsitektur Produk Data
Prinsip-Prinsip Perancangan Produk Data
Pemahaman Terhadap Persona Pengguna serta Kebutuhan Konsumen Data
Model Arsitektur Data (Terpusat, Data Mesh, atau Hibrida)
Merancang Pipelines Data yang Skalabel
Penyusunan Model Data untuk Tujuan Analitik dan Operasional
Lapisan Aksesibilitas Data melalui API
Infrastruktur Cloud dalam Pengembangan Produk Data (Gambaran AWS/Azure/GCP)

Hari 3

Rekayasa & Implementasi Data
Teknik Pengambilan Data (Batch vs Streaming)
Rangka Kerja ETL maupun ELT
Pembentukan Pipelines Data yang Terandal
Pemilihan Metode Penyimpanan Data (Data Lakes, Gudang Data, serta Lakehouse)
Alat Perubahan Struktur dan Koordinasi Proses Data
Pengantian Teknik Pengolahan Data Real-Time
Latihan Praktis: Merancang Pipelines Data Sederhana

Hari 4

Analitik, Integrasi AI & Tata Kelola Data
Penerapan Fitur Analitik pada Produk Data
Penggunaan Dashboard, KPI serta Kecerdasan dalam Pengambilan Keputusan
Pemahaman Dasar tentang Teknologi AI/ML dalam Konteks Produk Data
Sistem Rekomendasi & Model Prediktif Terkait Data
Manajemen dan Pengawasan Mutu Informasi
Tata Kelola, Privasi serta Kepatuhan Regulasi Data (Sebagai pengantar konsep GDPR)
Cara Menjamin Keandalan, Keamanan, serta Tingkat Kepercayaan Pengguna Terhadap Produk Data

Hari 5

Proses Deployment, Ekspansi & Pemasaran Produk
Cara Mengembangkan Solusi Berbasis Data bagi Kepentingan Akhir Pengguna
Strategi Deploy serta Metode CI/CD dalam Konteks Produk Data
Pemantauan, Optimalisasi Performa serta Skalabilitas Solusi Tersebut
Pengelolaan Siklus Hidup Produk Data di Tingkat Organisasi
Rencana Monetisasi Terhadap Layanan Berbasis Informasi Digital
Tren Mendatang: Teknologi Generative AI & Potensi Lahirnya Produk Data Autonomi
Penyajian Hasil Proyek Akhir Peserta beserta Sesi Masukan dan Diskusi

Persyaratan

  • Disarankan memiliki pengetahuan dasar tentang konsep-konsep data dan pelaporan bisnis.
  • Pemahaman mengenai Excel atau alat analisis data sederhana akan sangat membantu.
  • Memahami cara data mendukung pengambilan keputusan perusahaan juga sangat bermanfaat.
  • Tidak diperlukan latar belakang pemrograman lanjutan maupun pengetahuan teknis mendalam.
  • Rasa minat terhadap bidang data, analitik, dan pengembangan produk digital mutlak diperlukan.
 35 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (2)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait