Strategia danych w MŚP: inwentaryzacja, priorytetyzacja i minimalna architektura pod wdrożenia AI
24 h (3 dni po 8 h) · stacjonarna/zdalna · 2 850,00 zł/os. przed dofinansowaniem · szkolenie zgodne ze standardem BUR — kartę usługi rejestrujemy przy starcie grupy
O szkoleniu
Firmy z sektora MŚP coraz częściej planują wdrożenia AI, ale w praktyce projekty utykają na etapie danych: brak spójnego rejestru źródeł, dane rozproszone w arkuszach, systemach ERP/CRM i skrzynkach mailowych, niepewna jakość i brak jasnych zasad dostępu. Efekt to wdrożenia AI, które nie mają na czym się oprzeć, generują błędne wyniki albo są odkładane na czas nieokreślony, bo nikt w firmie nie potrafi odpowiedzieć na pytanie „jakimi danymi właściwie dysponujemy".
Podczas szkolenia uczestnik samodzielnie przeprowadza inwentaryzację danych swojej firmy, ocenia ich jakość i gotowość pod AI, klasyfikuje je pod kątem wrażliwości oraz wymogów ochrony danych osobowych (RODO), buduje macierz priorytetów przypadków użycia AI oraz projektuje minimalną architekturę danych dopasowaną do budżetu i skali MŚP. Efektem końcowym jest gotowy, autorski plan rozwoju infrastruktury danych na najbliższe 12–24 miesiące, który uczestnik może przedstawić zarządowi lub wykorzystać jako element wniosku o dofinansowanie kolejnego etapu cyfryzacji.
Szkolenie ma charakter warsztatowy — większość ćwiczeń uczestnicy wykonują na realnych danych i dokumentach własnej firmy (rejestrach systemów, przykładowych bazach, procesach), a nie na abstrakcyjnych case study. Prowadzi je trener-praktyk z 18-letnim doświadczeniem we wdrażaniu automatyzacji, generatywnej AI i cyfryzacji w firmach MŚP, który na bieżąco konsultuje projekty uczestników i wskazuje realne pułapki wdrożeniowe. AI traktowane jest w trakcie zajęć wyłącznie jako narzędzie wspierające pracę z danymi i decyzje biznesowe — szkolenie nie obejmuje wiedzy branżowej spoza kompetencji trenera (np. medycznej, prawnej czy obsługi maszyn) i nie zastępuje formalnego doradztwa prawnego w zakresie ochrony danych osobowych.
Program
Dzień 1 8 h:
- Moduł 1: AI w MŚP a rola danych — wprowadzenie, case study nieudanych i udanych wdrożeń 1 h
- Moduł 2: Inwentaryzacja źródeł danych — mapowanie systemów, formatów i właścicieli danych; budowa rejestru danych (warsztat) 3 h E1
- Moduł 3: Ocena jakości i gotowości danych do wykorzystania w AI — kryteria, checklisty, praca na danych uczestników 2 h E2
- Moduł 4: Klasyfikacja danych pod względem wrażliwości oraz wymogów ochrony danych osobowych (RODO); zasady bezpieczeństwa dostępu 2 h E3
Dzień 2 8 h:
- Moduł 5: Mapa zastosowań AI w MŚP — od pomysłu do przypadku użycia 1 h
- Moduł 6: Priorytetyzacja przypadków użycia AI — macierz wartość biznesowa / gotowość danych (warsztat) 3 h E4
- Moduł 7: Architektura minimalna danych pod AI — repozytoria, integracje, API, narzędzia dostępne kosztowo dla MŚP 2 h E5
- Moduł 8: Projektowanie architektury danych dla własnej firmy (warsztat) 2 h E5
Dzień 3 8 h:
- Moduł 9: Data governance — polityka zarządzania danymi, role, odpowiedzialności i standardy jakości 2 h
- Moduł 10: Opracowanie polityki data governance dla własnej organizacji (warsztat) 2 h E6
- Moduł 11: Plan rozwoju infrastruktury danych na 12–24 miesiące — roadmapa, kamienie milowe, wskaźniki sukcesu 2 h E7
- Moduł 12: Prezentacja rekomendacji strategii danych i architektury — obrona przed grupą, feedback trenera 1 h E8
- Moduł 13: Test wiedzy teoretycznej i podsumowanie szkolenia 1 h
Dla kogo
Właściciele i kadra zarządzająca MŚP, kierownicy IT i operacyjni, analitycy danych oraz osoby odpowiedzialne za cyfryzację i przygotowanie firmy do wdrożeń AI w przedsiębiorstwach produkcyjnych, usługowych i handlowych (ok. 10–250 pracowników), które planują wdrożenie rozwiązań AI i chcą wcześniej uporządkować swoje dane.
Efekty uczenia się (standard BUR)
- Przeprowadza inwentaryzację źródeł danych w organizacji, dokumentując systemy, formaty, właścicieli i lokalizację danych w rejestrze danych.
- Ocenia jakość i gotowość zbiorów danych do wykorzystania w rozwiązaniach AI, stosując przyjęte kryteria kompletności, spójności, aktualności i dostępności.
- Klasyfikuje dane pod względem wrażliwości oraz wymogów ochrony danych osobowych (RODO), określając wymagane zabezpieczenia i zasady dostępu do danych.
- Priorytetyzuje przypadki użycia AI w firmie na podstawie wartości biznesowej i gotowości danych, tworząc macierz priorytetów.
- Projektuje minimalną architekturę danych (repozytorium, integracje, przepływy danych) dopasowaną do skali i budżetu MŚP.
- Opracowuje politykę zarządzania danymi (data governance) obejmującą role, odpowiedzialności i standardy jakości danych.
- Tworzy plan rozwoju infrastruktury danych na 12–24 miesiące, powiązany z planowanymi wdrożeniami AI i wskaźnikami sukcesu.
- Prezentuje rekomendacje dotyczące strategii danych i architektury wobec decydentów w organizacji, uzasadniając efekty biznesowe wdrożenia.
Walidacja: Walidacja dwuskładnikowa: (1) test teoretyczny w formie pytań jednokrotnego/wielokrotnego wyboru, próg zaliczenia 70% poprawnych odpowiedzi; (2) ocena zadania praktycznego — autorskiego planu strategii danych i minimalnej architektury opracowanego dla własnej firmy, weryfikowanego na podstawie checklisty eksperckiej trenera, próg zaliczenia 75% punktów. Warunkiem uzyskania zaświadczenia o ukończeniu szkolenia jest łączne osiągnięcie obu progów.