- Référence : BDQD
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1520€ HT
Choisir une date et RéserverFormation Gestion de la qualité des données
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
BDQD
Éligible CPF
Non
La qualité des données regroupe beaucoup de paramètres. Sont-elles justes ? Complètes ? Cohérentes ? Datées ? Au-delà de cette énumération des caractéristiques intrinsèques des données, il apparaît clairement que des méthodes et des outils sont nécessaires pour gouverner les données et d’autant plus dans un contexte Big Data.
Pour concevoir un système capable de produire des données « saines » et de qualité, les entreprises doivent donc mettre en place une combinaison de mesures préventives, de traitements efficaces et de culture collaborative en interne.
Objectif opérationnel :
Savoir garantir une qualité de données dans le système, de la stratégie aux technologies à mettre en place.
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation Gestion de la qualité des données vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Identifier le rôle et les différents aspects de la gouvernance des données
- Définir les enjeux réglementaires de la donnée
- Envisager une gouvernance des données selon les bonnes pratiques
- Appréhender les technologies pour la qualité des données
- Mettre en place les éléments de mesure de qualité des données
Public :
Ce cours Qualité des données s'adresse principalement aux consultants BI, architectes SI, chefs de projets.
Prérequis :
Pour suivre cette formation Gestion de la qualité des données, il est nécessaire d'avoir des connaissances en SI et d'être à l'aise avec le traitement des données.
Jour 1
Déterminer le cycle de vie de l’information
Identifier la valeur de la donnée
La disponibilité
La cohérence
La traçabilité
La sécurisation
L’exhaustivitéAtelierÉtude de la qualité d’un jeu de données selon une grille proposée aux participants
Qualité de l’information en interne
La qualité des relations entre l’entreprise et l’extérieur (clients, partenaires, …)AtelierAnalyses d’un jeu de données et conclusion sur la qualité
La perception des éditeurs dans la qualité des données
Définir les événements déclencheurs des démarches QoD
La recherche de plus d’efficacité métierAtelierSuite de l’atelier précédent avec propositions d’action qualité
Définir les obligations qui pourraient aller à l’encontre des démarches de qualité des données des entreprisesAtelierExemples de retours d’audit
Les bonnes questions à se poser
Le pilotage du projet
La gestion des volumes
Vers une gouvernance de l’informationJour 2
Répartition des rôles entre l’Informatique et les Métiers
Les 5 niveaux de maturité
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Organiser les éléments stratégiques des ensembles de données à l’aide des métadonnées
Favoriser la prise de responsabilité grâce aux workflows de stewardship des données
Créer un data lake avec une qualité de données native pour traiter le droit au consentement et les droits de la personne concernée
Suivre et gérer les données via des pistes d’audit et le lignage de donnéesAtelierZones de mise en valeur
Le coût de la faible qualité des données
Data Governance Committee et Staff
Les 5 niveaux de maturité (
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Rôle du Master Data Management (MDM)
Les apports d’un outil de type DQM (Data Quality Management)
Les critères à prendre en compte pour évaluer un outil DQM (définition et contrôle de patterns, algorithmes spécifiques disponibles, simulation de fusion, profilage, convivialité pour la vue d’ensemble des données, etc.)
Quelques exemples d’outils
La place des ETL dans la qualité des données (
Liens entre MDM et qualité (conformité)
Grille de « mesure » (complétude, exactitude, cohérence, pertinence)
Les procédures à appliquer et leurs coûts (humain, automatisation, etc.)
Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des donnéesAtelierPrésentation d’un outil de type DQM
Le coût de la sur-qualité
Explosion de la volumétrie
Changement de nature de la donnée
Impact du Web et des médias sociaux
Prise en considération accrue de la donnée non structurée
Qualité de l’information dans les organisations
Définir les concepts clé : données, information, connaissanceDéterminer le cycle de vie de l’information
Identifier la valeur de la donnée
Caractéristiques de la qualité des données ?
La fraîcheurLa disponibilité
La cohérence
La traçabilité
La sécurisation
L’exhaustivitéAtelierÉtude de la qualité d’un jeu de données selon une grille proposée aux participants
L’importance de la qualité de l’information
Le coût de la non-qualitéQualité de l’information en interne
La qualité des relations entre l’entreprise et l’extérieur (clients, partenaires, …)AtelierAnalyses d’un jeu de données et conclusion sur la qualité
La perception des éditeurs dans la qualité des données
La démarche qualité
Identifier les motivationsDéfinir les événements déclencheurs des démarches QoD
La recherche de plus d’efficacité métierAtelierSuite de l’atelier précédent avec propositions d’action qualité
Enjeux réglementaires et juridiques
Identifier l’impact juridique et règlementaire en termes de qualité des donnéesDéfinir les obligations qui pourraient aller à l’encontre des démarches de qualité des données des entreprisesAtelierExemples de retours d’audit
Les facteurs clés de succès et bonnes pratiques
Lister les piliers de la qualité des donnéesLes bonnes questions à se poser
Le pilotage du projet
La gestion des volumes
Vers une gouvernance de l’informationJour 2
Gouvernance des données
D’une démarche qualité à la mise en place d’une gouvernance de l’informationRépartition des rôles entre l’Informatique et les Métiers
Les 5 niveaux de maturité
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Organiser les éléments stratégiques des ensembles de données à l’aide des métadonnées
Favoriser la prise de responsabilité grâce aux workflows de stewardship des données
Créer un data lake avec une qualité de données native pour traiter le droit au consentement et les droits de la personne concernée
Suivre et gérer les données via des pistes d’audit et le lignage de donnéesAtelierZones de mise en valeur
Le coût de la faible qualité des données
Data Governance Committee et Staff
Les 5 niveaux de maturité (
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Mesurer la qualité des données
La problématique des silos de donnéesRôle du Master Data Management (MDM)
Les apports d’un outil de type DQM (Data Quality Management)
Les critères à prendre en compte pour évaluer un outil DQM (définition et contrôle de patterns, algorithmes spécifiques disponibles, simulation de fusion, profilage, convivialité pour la vue d’ensemble des données, etc.)
Quelques exemples d’outils
La place des ETL dans la qualité des données (
Liens entre MDM et qualité (conformité)
Grille de « mesure » (complétude, exactitude, cohérence, pertinence)
Les procédures à appliquer et leurs coûts (humain, automatisation, etc.)
Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des donnéesAtelierPrésentation d’un outil de type DQM
Limites, pièges à éviter et perspectives
Les réticences aux démarches de qualité de l’informationLe coût de la sur-qualité
Explosion de la volumétrie
Changement de nature de la donnée
Impact du Web et des médias sociaux
Prise en considération accrue de la donnée non structurée
Dates et lieux
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Votre formation Qualité des données Big Data prise en charge jusqu'à 100% des coûts pédagogiques ! *
Depuis 2011, PLB Consultant est partenaire des Actions Collectives Atlas pour vous proposer les meilleures formations informatique et développer vos compétences dans le Numérique :
- En présentiel dans l’une de nos salles en Régions
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* jusqu'à 100% des coûts pédagogiques selon votre branche d'activité dans la limite des fonds mutualisés dédiés aux actions collectives et en application des critères de prise en charge en vigueur (cf conditions détaillées sur le site d'Atlas)
Avis des participants à la formation Gestion de la qualité des données
Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
WALLYN Olivier
5/5
Mon avis sur le formateur :
"Super pédagogue et exemples très concrets"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"avec les caméros c'est comme en présentiel"
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