Formation Big Data - Gestion de référentiels de données 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
Éligible CPF Non

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...

Objectif opérationnel :

Savoir envisager un projet de référentiel de données avec une connaissance des enjeux, outils et bonnes pratiques.

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
  • Comprendre les données de référence et leurs enjeux pour l’entreprise (Master Data)
  • Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
  • Décrire les technologies et les outils de MDM (Master Data Management)
  • Comprendre le rôle de la gouvernance des données et des différents acteurs
  • Démarrer un projet de référentiel SI en respectant les bonnes pratiques et avec les bons 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 demande des connaissances générales sur les architectures SI.

Jour 1

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
Travaux pratiquesÉtude de cas (classification des données de référence par type : maître, constitutive, paramètre)

L’architecture des référentiels SI

Rappels sur la cartographie fonctionnelle
Cartographie fonctionnelle type d’un référentiel de données
Les étapes pour construire une cartographie de qualité
Architecture applicative d’un référentiel SI
Travaux pratiquesÉtude d'une cartographie fonctionnelle d'un référentiel de données

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
Travaux pratiquesExemple de mise en œuvre de processus concret pour gérer les données 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…
Travaux pratiquesUtilisation d'un ETL pour échanger des données de référenceJour 2

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
Travaux pratiquesExemple de stratégie d'entreprise pour sécuriser ses données (accès, sauvegarde, etc.)

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
Travaux pratiquesVisite guidée d’un logiciel de type DQM (Data Quality Manager) pour comprendre en quoi les fonctions d’un tel outil peuvent aider concrètement au quotidien à gérer la qualité des données

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
Travaux pratiquesÉtude de cas (construction d'un référentiel SI simplifié)

Quelles alternatives aux solutions éditeur

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

Conclusion

Dates et lieux

1
2
Du 09 au 10 octobre 2023
En bonne voie de maintien
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 09 au 10 octobre 2023
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 09 au 10 octobre 2023
En bonne voie de maintien
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 09 au 10 octobre 2023
Lieu
Lyon
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 06 au 07 novembre 2023
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 06 au 07 novembre 2023
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 04 au 05 décembre 2023
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 04 au 05 décembre 2023
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 04 au 05 décembre 2023
Lieu
Lille
Durée
2 jrs
2120 € HT
Du 04 au 05 décembre 2023
Lieu
Lyon
Durée
2 jrs
2120 € HT
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