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Corso Data-Driven Transformation with Google Cloud
C-DDTRAN-B · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led di una giornata dedicato alla trasformazione data-driven con Google Cloud. Il percorso aiuta leader e professionisti a collegare disponibilità e qualità dei dati, piattaforme cloud, analytics e AI a decisioni e risultati di business, affrontando anche governance, cultura, operating model e roadmap necessari per trasformare i dati in una capability organizzativa sostenibile.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Il corso è pensato per business leader, responsabili dati, transformation manager e professionisti che partecipano a iniziative data-driven. Non richiede competenze di sviluppo; è utile conoscere obiettivi, processi e principali fonti dati dell'organizzazione per collegare i concetti del percorso a casi d'uso e decisioni reali.
CorsoData-Driven Transformation with Google Cloud
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Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Richiedi l’attivazioneRisultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Spiegare perché accessibilità, qualità e affidabilità dei dati sono prerequisiti della trasformazione data-driven.
Collegare piattaforme dati e servizi Google Cloud a specifici casi d'uso analytics e AI.
Individuare opportunità in cui dati e insight possono migliorare decisioni, processi e customer experience.
Descrivere il ruolo di governance, privacy, sicurezza e responsabilità nella costruzione della fiducia nei dati.
Definire competenze, ruoli e operating model necessari per scalare l'uso dei dati nell'organizzazione.
Costruire una roadmap priorizzata con outcome, metriche e meccanismi di misurazione del valore.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se devi trasformare i dati da patrimonio frammentato a leva concreta per decisioni, innovazione e risultati misurabili
- sei responsabile di iniziative dati o trasformazione e devi collegare investimenti tecnologici a use case e risultati di business prioritari
- vuoi capire come cloud e piattaforme dati moderne aumentano accessibilità, condivisione e velocità di analisi senza perdere governance e fiducia
- devi creare condizioni organizzative perché analytics e AI entrino nei processi decisionali invece di restare progetti isolati
- stai definendo una roadmap data-driven e vuoi bilanciare piattaforma, governance, competenze, operating model e misurazione del valore
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Il corso è pensato per business leader, responsabili dati, transformation manager e professionisti che partecipano a iniziative data-driven. Non richiede competenze di sviluppo; è utile conoscere obiettivi, processi e principali fonti dati dell'organizzazione per collegare i concetti del percorso a casi d'uso e decisioni reali.
Verifica l’idoneità con il nostro teamFormazione Google Cloud con docente
Dalla spiegazione tecnica alla configurazione operativa
Durante le lezioni live, concetti, architetture, comandi, console e attività laboratoriali vengono affrontati con il docente nel perimetro del singolo corso.
Se il corso contribuisce a una certificazione Google Cloud, il collegamento viene indicato con chiarezza; l'eventuale voucher d'esame è incluso solo quando espressamente indicato.
Lezione live con docente, spazio per domande e verifica dei passaggi tecnici.
Programma, destinatari, prerequisiti e durata sono presentati in modo chiaro prima dell’iscrizione.
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma e sviluppate sui contenuti del singolo percorso.
Il collegamento alle certificazioni viene presentato per il contributo effettivo del corso, senza sovrastimare la copertura.
Attività pratica integrata nel percorso Google Cloud.
Laboratori hands-on del corso
Laboratorio Data-Driven Transformation with Google Cloud
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Data opportunity mappingPartendo da obiettivi aziendali, identificazione e prioritizzazione di use case data-driven e AI in base a valore atteso, fattibilità, disponibilità dei dati e rischio.
Target data capability designDisegno ad alto livello delle capability necessarie per rendere i dati accessibili e affidabili, collegando piattaforma cloud, analytics, governance, ownership e qualità del dato.
Transformation roadmapCostruzione di una roadmap incrementale con iniziative, stakeholder, competenze, metriche, meccanismi di governance e criteri di revisione per sostenere una trasformazione realmente data-driven.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyGoogle CloudVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Dane WatsonDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Andrea MogliazzaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Giovanni PerteghellaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
John MorahDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Data as a Transformation Asset
- Dati come asset aziendale e differenza tra semplice accumulo e capacità di produrre decisioni migliori
- Problemi di silos, accessibilità, qualità e latenza che limitano il valore dei dati
- Relazione tra strategia aziendale, obiettivi misurabili e casi d'uso data-driven
- Criteri per identificare opportunità in cui il dato può cambiare processo, prodotto o customer experience
Cloud Data Platform Foundations
- Ruolo del cloud nel rendere dati e capacità analitiche più accessibili, scalabili e condivisibili
- Piattaforme dati moderne e separazione tra ingestione, storage, processing, analytics e consumo
- Google Cloud come ecosistema per integrare dati strutturati e non strutturati in workload analitici
- Scelte di piattaforma guidate da requisiti di business, governance e velocità di evoluzione
Analytics, AI and Decision Making
- Dagli indicatori descrittivi agli insight predittivi e all'uso dell'AI nei processi decisionali
- Analytics e machine learning come capability complementari all'interno di una strategia dati
- Casi d'uso per personalizzazione, efficienza, previsione, rischio e innovazione di prodotto
- Condizioni necessarie per integrare insight e modelli nei workflow reali invece di limitarli a proof of concept
Data Governance and Trust
- Ownership, qualità, catalogazione e responsabilità come elementi di una governance utilizzabile
- Privacy, sicurezza e controllo degli accessi lungo il ciclo di vita del dato
- Trasparenza e tracciabilità necessarie per aumentare fiducia in metriche, insight e modelli
- Bilanciamento tra democratizzazione dell'accesso e controlli proporzionati al rischio e alla sensibilità
People, Skills and Operating Model
- Ruoli business e tecnici necessari per trasformare insight in decisioni e azioni
- Data literacy e competenze come fattori di adozione della strategia data-driven
- Operating model per collegare team centrali, domini e responsabilità distribuite sui dati
- Change management e incentivi per rendere l'uso dei dati parte del lavoro quotidiano
Roadmap and Value Measurement
- Prioritizzazione dei casi d'uso in base a valore, fattibilità, dati disponibili e rischio
- Roadmap incrementale che collega capability di piattaforma e iniziative business
- KPI e outcome per misurare adozione, qualità decisionale, efficienza e valore generato
- Meccanismi di feedback e revisione del portafoglio per investire sui casi d'uso che dimostrano impatto
Attività laboratoriali
- Data opportunity mapping: Partendo da obiettivi aziendali, identificazione e prioritizzazione di use case data-driven e AI in base a valore atteso, fattibilità, disponibilità dei dati e rischio.
- Target data capability design: Disegno ad alto livello delle capability necessarie per rendere i dati accessibili e affidabili, collegando piattaforma cloud, analytics, governance, ownership e qualità del dato.
- Transformation roadmap: Costruzione di una roadmap incrementale con iniziative, stakeholder, competenze, metriche, meccanismi di governance e criteri di revisione per sostenere una trasformazione realmente data-driven.
Per aziende, enti e team
Porta Data-Driven Transformation with Google Cloud nel tuo team
Il corso può essere organizzato per team aziendali mantenendo prerequisiti, programma tecnico e attività laboratoriali coerenti con il percorso formativo.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoGoogle Cloud.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Che cosa significa trasformazione data-driven nel contesto del corso Google Cloud?
Significa rendere i dati una capability usata sistematicamente per decisioni, processi, prodotti e customer experience. Il corso collega strategia, piattaforma dati, analytics, AI, governance e operating model invece di limitarsi alla tecnologia.
Il corso Data-Driven Transformation richiede competenze di sviluppo o SQL?
No. È pensato per leader e professionisti coinvolti in iniziative dati e trasformazione. La conoscenza dei processi e degli obiettivi aziendali è più importante della capacità di implementare direttamente pipeline o query.
Quale ruolo hanno analytics e AI nella trasformazione descritta dal corso?
Analytics e AI vengono trattati come strumenti per trasformare dati affidabili in insight, previsioni e azioni. Il programma insiste sulla necessità di integrarli nei workflow reali e di collegarli a use case e risultati misurabili.
Il percorso affronta anche governance, privacy e fiducia nei dati?
Sì. Governance, ownership, qualità, sicurezza, privacy e tracciabilità sono elementi strutturali del programma, perché democratizzare l'accesso ai dati senza controlli e responsabilità ridurrebbe fiducia e valore della piattaforma.
Come si passa dai casi d'uso a una roadmap data-driven concreta?
Il corso propone di prioritizzare le iniziative in base a valore, fattibilità, disponibilità dei dati e rischio e di collegare ogni passo a capability di piattaforma, competenze, metriche e meccanismi di revisione del portafoglio.
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