- Référence : AMDM
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
2120€ HT
Choisir une date et RéserverFormation 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
Concepts et glossaire du Master Data
Types et nature des données de référence
Les principaux référentiels du SI
Intérêts des données de référenceTravaux pratiquesÉtude de cas (classification des données de référence par type : maître, constitutive, paramètre)
Cartographie fonctionnelle type d’un référentiel de données
Les étapes pour construire une cartographie de qualité
Architecture applicative d’un référentiel SITravaux pratiquesÉtude d'une cartographie fonctionnelle d'un référentiel de données
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 référenceTravaux pratiquesExemple de mise en œuvre de processus concret pour gérer les données de référence
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
Politique de sauvegarde et d’archivage
Confidentialité et territorialité des données
Anonymisation de la donnée
Sécurité d’accès et habilitationTravaux pratiquesExemple de stratégie d'entreprise pour sécuriser ses données (accès, sauvegarde, etc.)
Mode de nettoyage de la donnée
Le cas du dé-doublonnage
Service tiers et APIs de validation de la donnéeTravaux 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
Par quoi commencer ?
Principaux écueils et risques
Gouvernance : Acteurs, Sponsors, KPI…
Les 12 grandes règles du projet de référentiel SITravaux pratiquesÉtude de cas (construction d'un référentiel SI simplifié)
Retour d’expérience
Les alternatives open-source
Introduction au Master Data Management
Présentation croisée et attentes des participantsConcepts 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 référenceTravaux pratiquesÉtude de cas (classification des données de référence par type : maître, constitutive, paramètre)
L’architecture des référentiels SI
Rappels sur la cartographie fonctionnelleCartographie fonctionnelle type d’un référentiel de données
Les étapes pour construire une cartographie de qualité
Architecture applicative d’un référentiel SITravaux 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 donnéeCycle de Vie de la donnée (Data Lifecycle)
Rôles et compétences clés
Administration de la donnée
Processus clés de la gestion de la donnée de référenceTravaux 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 SISécurité de la donnée
Disponibilité de la donnéePolitique de sauvegarde et d’archivage
Confidentialité et territorialité des données
Anonymisation de la donnée
Sécurité d’accès et habilitationTravaux 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 metadataMode de nettoyage de la donnée
Le cas du dé-doublonnage
Service tiers et APIs de validation de la donnéeTravaux 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 SIPar quoi commencer ?
Principaux écueils et risques
Gouvernance : Acteurs, Sponsors, KPI…
Les 12 grandes règles du projet de référentiel SITravaux 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
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Depuis 2011, PLB Consultant est partenaire des Actions Collectives Atlas pour vous proposer les meilleures formations informatique et développer vos compétences dans le Numérique :
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