Formation en IA & Data: Big Data - Gestion de référentiels de données - Ascent Formation
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IA & Data

Big Data - Gestion de référentiels de données

2 jour(s)14h

Description

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

Public concerné

Chefs de projet
Développeurs
Architectes SI
Concepteurs et Analystes
Data Governors

Prérequis

Avoir des connaissances générales en architecture SI

Déroulé du programme

1

Introduction

  • Fondamentaux & définitions
  • Rappels sur l'architecture des référentiels SI
2

Données de référence

  • Master data : définition
  • Types & nature des données de référence
  • Principaux référentiels du SI
  • Architecture applicative d'un référentiel
3

Master Data Management

  • 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
4

Données ambiguës

  • Rôle et importance des données ambiguës
  • Engagement Business : risques & dangers
  • Business cases faibles
  • Excès d'ambitions
  • Qualité des données
  • Vision process du MDM
5

Architecture & technologie

  • 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
6

Gouvernance des données

  • 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
7

Qualité 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

Informations

Durée

2 jour(s)

14h

Tarif

1500 € HT

HT