- Référence : IDQM
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1590€ HT
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Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données et stratégies de remédiation ?
La gestion de la qualité des données consiste à mettre en œuvre des processus, des techniques et des outils pour garantir que les données d'une organisation sont fiables, précises et utilisables. Les stratégies de remédiation visent à corriger les erreurs ou incohérences détectées afin de maintenir la qualité des données au niveau requis par les utilisateurs et les processus métier.
Pourquoi suivre une formation sur la gestion de la qualité des données et stratégies de remédiation ?
Aujourd'hui, la qualité des données est cruciale pour garantir des décisions informées et la performance des systèmes d'information. Les entreprises dépendent de données précises pour leurs analyses, opérations et stratégies commerciales. Une formation sur ce sujet permet de comprendre les enjeux de la qualité des données, d'identifier les outils adaptés et de mettre en œuvre des stratégies de remédiation efficaces. Elle est essentielle pour les professionnels souhaitant améliorer la fiabilité de leurs données et garantir leur conformité aux standards de qualité.
Objectif opérationnel :
Savoir évaluer la qualité des données et mettre en place des stratégies efficaces de remédiation.
Objectifs pédagogiques :
A l'issue de cette formation Data Quality Management, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
Public :
Ce cours est destiné aux gestionnaires de données, responsables qualité, chefs de projet, analystes de données et toute personne impliquée dans la gestion ou l'exploitation des données au sein de l'entreprise.
Prérequis :
Pour suivre cette formation, il est recommandé d'avoir des connaissances de base en gestion de données et une expérience préalable en utilisation de systèmes d'information. Une première exposition aux concepts de gestion des données ou de business intelligence est un plus pour tirer pleinement parti de la formation.
Hive, Pig, Impala, Spark, Drill, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Dataviz
Connaître, maîtriser et restituer les enjeux du Big Data
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