اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Microsoft Purview: ابزار جامع مدیریت و حاکمیت داده در سازمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Microsoft Purview: ابزار جامع مدیریت و حاکمیت داده در سازمان

موضوع کلی: امنیت سایبری و مدیریت داده

موضوع میانی: مدیریت جامع داده و انطباق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت جامع داده در سازمان
• 2. شناخت چالش‌های داده در عصر دیجیتال
• 3. اهمیت حاکمیت داده برای سازمان‌ها
• 4. معرفی Microsoft Purview و اهداف آن
• 5. مروری بر قابلیت‌های کلیدی Microsoft Purview
• 6. معماری Microsoft Purview و اجزای آن
• 7. نصب و پیکربندی اولیه Microsoft Purview
• 8. اتصال به منابع داده در Microsoft Purview
• 9. اسکن و شناسایی داده‌ها در سازمان
• 10. طبقه‌بندی خودکار داده‌ها با هوش مصنوعی
• 11. کشف داده‌های حساس و اطلاعات شخصی
• 12. مدیریت واژه‌نامه کسب‌وکار (Business Glossary)
• 13. تعریف اصطلاحات و مفاهیم داده‌ای سازمان
• 14. ایجاد و مدیریت واژه‌نامه کسب‌وکار
• 15. استفاده از واژه‌نامه کسب‌وکار برای درک داده‌ها
• 16. مدیریت داده‌های حساس (Sensitive Data Management)
• 17. شناسایی و برچسب‌گذاری داده‌های حساس
• 18. مدیریت برچسب‌های طبقه‌بندی اطلاعات (Classification Labels)
• 19. اعمال سیاست‌های حفاظت از داده (Data Protection Policies)
• 20. مدیریت دسترسی به داده‌ها (Data Access Management)
• 21. نقش‌ها و مجوزها در Microsoft Purview
• 22. ایجاد و مدیریت نقش‌های امنیتی
• 23. تعیین سطوح دسترسی به داده‌ها
• 24. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 25. مدیریت انطباق با قوانین و مقررات
• 26. آشنایی با قوانین حفاظت از داده (مانند GDPR و مقررات داخلی)
• 27. پیاده‌سازی الزامات قانونی در Microsoft Purview
• 28. گزارش‌دهی و ممیزی انطباق
• 29. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 30. تعریف سیاست‌های نگهداری داده
• 31. اجرای سیاست‌های حذف و بایگانی داده
• 32. مدیریت داده‌های تکراری و ناخواسته
• 33. امنیت داده‌ها در Microsoft Purview
• 34. رمزنگاری داده‌ها و حفاظت از آن‌ها
• 35. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 36. پایش فعالیت‌ها و رویدادهای امنیتی
• 37. پیشگیری از نشت داده (Data Loss Prevention - DLP)
• 38. پیکربندی قوانین DLP در Microsoft Purview
• 39. نظارت بر انتقال داده‌های حساس
• 40. اقدامات اصلاحی در صورت وقوع نشت داده
• 41. مدیریت جریان داده (Data Flow Management)
• 42. ترسیم و مستندسازی جریان‌های داده
• 43. تحلیل و بهینه‌سازی جریان‌های داده
• 44. شناسایی گلوگاه‌ها و ناکارآمدی‌ها
• 45. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
• 46. تعریف معیارهای کیفیت داده
• 47. پایش و ارزیابی کیفیت داده
• 48. اقدامات بهبود کیفیت داده
• 49. مدیریت داده‌های استنتاجی (Derived Data)
• 50. شناسایی و مدیریت داده‌های تولید شده از منابع دیگر
• 51. اطمینان از صحت و اعتبار داده‌های استنتاجی
• 52. کاربرد داده‌های استنتاجی در تحلیل
• 53. حاکمیت داده برای هوش تجاری (BI)
• 54. تضمین کیفیت و صحت داده‌های BI
• 55. مدیریت دسترسی به گزارش‌ها و داشبوردها
• 56. پایش استفاده از داده‌های BI
• 57. حاکمیت داده برای یادگیری ماشین (ML)
• 58. مدیریت داده‌های مورد نیاز مدل‌های ML
• 59. اطمینان از صحت و به‌روز بودن داده‌های آموزشی
• 60. پایش عملکرد مدل‌ها بر اساس کیفیت داده
• 61. مدیریت داده‌های سازمانی (Enterprise Data)
• 62. یکپارچه‌سازی منابع داده مختلف
• 63. ایجاد نمای یکپارچه از داده‌های سازمانی
• 64. مدیریت متادیتای سازمانی
• 65. مدیریت داده‌های مشتری (Customer Data)
• 66. انطباق با مقررات حفاظت از داده مشتری
• 67. مدیریت رضایت مشتری برای استفاده از داده
• 68. امنیت و حریم خصوصی داده‌های مشتری
• 69. مدیریت داده‌های مالی (Financial Data)
• 70. انطباق با مقررات مالی و حسابداری
• 71. مدیریت ریسک در داده‌های مالی
• 72. امنیت و محرمانگی داده‌های مالی
• 73. مدیریت داده‌های پرسنلی (Personnel Data)
• 74. انطباق با قوانین کار و حفاظت از داده‌های کارکنان
• 75. مدیریت دسترسی به داده‌های پرسنلی
• 76. امنیت و حریم خصوصی داده‌های پرسنلی
• 77. مدیریت داده‌های عملیاتی (Operational Data)
• 78. نظارت بر کیفیت و در دسترس بودن داده‌های عملیاتی
• 79. بهینه‌سازی استفاده از داده‌های عملیاتی
• 80. امنیت داده‌های عملیاتی
• 81. مدیریت داده‌های تحقیقاتی (Research Data)
• 82. سازماندهی و مستندسازی داده‌های تحقیقاتی
• 83. اشتراک‌گذاری امن داده‌های تحقیقاتی
• 84. حفاظت از مالکیت معنوی داده‌های تحقیقاتی
• 85. مدیریت داده‌های ابری (Cloud Data)
• 86. اتصال و مدیریت منابع داده ابری
• 87. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 88. انطباق با مقررات مربوط به داده‌های ابری
• 89. مدیریت داده‌های چند ابری (Multi-Cloud Data)
• 90. یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌ها در محیط‌های چند ابری
• 91. استانداردسازی دسترسی و امنیت در محیط‌های چند ابری
• 92. مدیریت انطباق در سناریوهای چند ابری
• 93. مدیریت داده‌های ترکیبی (Hybrid Data)
• 94. ادغام مدیریت داده‌های محلی و ابری
• 95. ایجاد سیاست‌های یکپارچه برای داده‌های ترکیبی
• 96. تضمین امنیت و دسترسی در محیط‌های ترکیبی
• 97. مدیریت داده‌های کلان (Big Data)
• 98. شناسایی و طبقه‌بندی منابع داده کلان
• 99. حاکمیت و امنیت در مجموعه داده‌های کلان
• 100. مدیریت انطباق برای داده‌های کلان