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Big Data - Gestion de référentiels de données

réf : BDT-GR

Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’initier une démarche de gouvernance des données référentielles ou de mise en place d’un projet de Master Data Management (MDM).

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre le principe des données de référence (Master Data) et en identifier les enjeux
  • Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
  • Connaitre les principales technologies, solutions et méthodes de gestion des données de référence
  • Mettre en place une méthode de gouvernance des données
  • Savoir identifier les acteurs du Master Data Management et leur rôle
  • Appréhender les outils et bonnes pratiques pour démarrer un projet de référentiel SI

Pré-requis

Avoir des connaissances générales en architecture SI

Public concerné

Développeurs, chefs de projets, Data scientists, Data governors, concepteurs, analystes, architectes SI…

Programme

  • Fondamentaux & définitions
  • Rappels sur l’architecture des référentiels SI
  • Master data : définition
  • Types & nature des données de référence
  • Principaux référentiels du SI
  • Architecture applicative d’un référentiel
  • Définition
  • Sources
  • Risques d’un MDM faible
  • Difficultés inhérentes au MDM
  • Présentation des types de MDM
  • Tour d’horizon du marché des solutions de MDM
  • Rôle et importance des données ambiguës
  • Engagement Business : risques & dangers
  • Business cases faibles
  • Excès d’ambitions
  • Qualité des données
  • Vision process du MDM
  • Architectures MDM
  • Vue simpliste du MDM
  • MDM dans entreprises multinationales
  • Les styles de MDM
  • Opérationnel vs analyse MDM
  • Chevauchement de styles
  • Le taux de succès
  • La question de fédération
  • La fédération en pratique
  • Gouvernance : positionnement, rôle & importance
  • Organisation de la gouvernance
  • Zones de mise en valeur
  • Risques associés à la faible qualité des données
  • Data Governance Committee et Staff
  • Les 5 niveaux de maturité
  • Tour d’horizon des drivers pour la gouvernance des données
  • Qualité & MDM
  • Dimensions de la qualité
  • Utilité de la qualité des données
  • Présentation des technologies de la Data Quality
  • Perception des éditeurs dans la qualité des données

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique

Moyens pédagogiques et techniques

  • Espace intranet de formation.
  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Dispositif de suivi

  • Émargement numérique.
  • Mises en situation.
  • Formulaires d’évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.

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