Master Data Management, la gouvernance des données

Aucune connaissance particulière.

Les enjeux concurrentiels et la nécessité accrue de transparence sur les données impose de disposer d'une méthodologie et d'une architecture de données maîtrisées et alignées sur les métiers. Ce cours vous présentera les enjeux et les méthodes afin d'engager tous les systèmes d'information dans cette démarche.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
• Comprendre les principes d'architecture des données
• Mettre en place une méthode de gouvernance
• Intégrer la gestion des master data dans la démarche
• Savoir identifier les acteurs du MDM et leur positionnement

Introduction

• Enjeux stratégiques des données pour l'entreprise.
• Définition des notions "donnée" et "information".
• Les catégories de données de l'entreprise.
• Les différentes formes d'exploitation des données.

Échanges: Échanges sur le rôle stratégique des données pour l'entreprise.

La gouvernance des données

• Définition de la gouvernance des données. Enjeux tactiques et stratégiques.
• Présentation du DAMA "Body of Knowledge".
• Les acteurs et nouveaux métiers du data management.
• Outils de mesure pour l'évaluation de la maturité des données d'une entreprise.
• Les grands principes de la démarche de gouvernance de données.
• Les outils de référence et état de l’art.

Échanges: Classement des actions de gouvernance définies dans DMBoK. Définition du plan d’action gouvernance des données à partir d’une étude de cas.

Le master data management

• Positionnement du master data management dans le système d'information d'entreprise.
• Les étapes essentielles de la démarche master data management.
• Présentation des typologies d’architectures master data management.
• Concevoir et administrer des données référentielles (master data).
• Synthèse des bonnes pratiques.
• Le rôle des utilisateurs dans le dispositif MDM.
• Présentation du déploiement d’une solution MDM.

Réflexion collective: Simulation d’un atelier d’analyse des besoins par lignes métier et définition de master data partagés.

Les formes des données

• Du relationnel au big data.
• Concept de data lake. Cohabitation des technologies traditionnelles et Hadoop.
• La dé-normalisation des données.
• Des données à l’analyse descriptive et prédictive.

Échanges: Échanges sur la "stratégie données" pour le décisionnel de l’entreprise.

Pour aller plus loin

• Data Quality Management: évaluation, contrôle et maintenance. Les outils.
• Contexte législatif: droit des données personnelles, obligations, conservation,
• La démarche data driven.
• Les offres éditeur.
• Relever le challenge pour que l’architecture des données soutienne la stratégie métier.

Échanges: Échanges sur les stratégies d'approches possibles selon les contextes.

Une attestation de présence sera envoyée aux participants après la formation.

16 participants maximum - Ouverture garantie à partir de 3 personnes - Classe à distance possible

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