Formation Master Data Management (MDM) : gérer et gouverner efficacement ses données de référence Améliorer de façon durable la qualité, la maintenabilité et l’accessibilité à vos données de référence

Durée 2 jours
Niveau Intermédiaire
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence AMDM

La capitalisation et la valorisation de l'information (Data Asset) constituent un enjeu stratégique pour la pérennité de l'entreprise. Les données référentielles (Master Data) définissent le cadre dans lequel se déroulent les processus métiers.

Cette formation Master Data Management vous propose un point complet sur les meilleures pratiques en matière de référentiel de données du SI : concepts et terminologie, typologie, gouvernance, architecture...

Objectifs opérationnels :

Savoir identifier les enjeux de la donnée de référence.
Savoir démarrer un projet de référentiel SI avec les bons réflexes et outils.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation Master Data Management, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Appréhender l’écosystème de la donnée de référence au sein du SI
  • Être capable de déterminer et de classifier une certaine nature de donnée (référence, nomenclature, opérations, etc.)
  • Identifier les enjeux de la donnée de référence (cycle de vie, qualité, disponibilité, sécurité…)
  • Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
  • Savoir démarrer un projet de référentiel SI avec les bons réflexes et outils

Public :

Ce cours Master Data Management s'adresse aux chefs de projet; développeurs et architectes SI, ainsi qu'aux responsables d'équipe de développement et Data Governor.

Prérequis :

Cette formation Master Data Management suppose des connaissances générales sur les architectures SI.

Introduction au Master Data Management

Présentation croisée et attentes des participants
Concepts et glossaire du Master Data

Les données de référence

Définition des données de référence (Master Data)
Types et nature des données de référence
Les principaux référentiels du SI
Intérêts des données de référence

L’architecture des référentiels SI

Rappels sur la cartographie fonctionnelle
Cartographie fonctionnelle type d’un référentiel de données
Architecture applicative d’un référentiel SI

Gouvernance de la données, rôles et processus clés

Intérêts et nécessité de la gouvernance de la donnée
Cycle de Vie de la donnée (Data Lifecycle)
Rôles et compétences clés
Administration de la donnée
Processus clés de la gestion de la donnée de référence

Les référentiels au sein de leur écosystème SI

Écosystème type de la donnée de référence : DWH, CRM, Datalake...
Architecture d’intégration du Référentiel SI
Patterns d’accès aux données de références : Maître / Esclave, Copie locale, etc.
Mécanismes d’échanges des données de références : ETL, ESB, WS…

Big Data et référentiels

Data Factory, Datalake, Datahub, Datalabs, NOSQL… et référentiels SI

Sécurité de la donnée

Disponibilité de la donnée
Politique de sauvegarde et d’archivage
Confidentialité et territorialité des données
Anonymisation de la donnée
Sécurité d’accès et habilitation

Gestion de la qualité de la donnée - DQM

Sémantique de la donnée et metadata
Mode de nettoyage de la donnée
Le cas du dé-doublonnage
Service tiers et APIs de validation de la donnée

Démarche de construction d'un référentiel

Le projet de référentiel SI
Par quoi commencer ?
Principaux écueils et risques
Gouvernance : Acteurs, Sponsors, KPI…
Les 12 grandes règles du projet de référentiel SI

Quelles alternatives aux solutions éditeur

Bref aperçu du marché des solutions de MDM (Master Data Management)
Retour d’expérience
Les alternatives open-source

Conclusion


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