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Big Data - Gestion de référentiels de données

Par M2i Formation

Objectifs

  • Présenter la philosophie des référentiels de données et la méthode à adopter pour mieux appréhender un projet de mise en place d'un MDM (Master Data Management)
  • Identifier les enjeux de la donnée de référence
  • Démontrer l'impact du Big Data sur la donnée de référence.

Programme

Introduction

  • Présentation du cours
  • Concepts et glossaire des données de référence
  • Rappel sur l'architecture des référentiels SI

Les données de référence

  • Définition des données de référence (Master Data)
  • Types et nature des données de référence
  • Les principaux référentiels du SI
  • Architecture applicative d'un référentiel

Master Data Management (MDM)

  • Définition du MDM
  • Qu'est-ce que le MDM ?
  • Les sources de MDM
  • Les conséquences d'un MDM faible
  • Pourquoi le MDM est-il difficile ?
  • Les différents types de MDM
  • Aperçu du marché des solutions de MDM

Les données ambiguës

  • L'importance de connaître les données ambiguës
  • Les risques de l'engagement "Business"
  • Les "Business Cases" faibles
  • Excès d'ambitions
  • L'ignorance de la qualité des données
  • MDM n'est pas une cible mais un process

Architecture et technologie

  • Architectures MDM
  • Vue simpliste du scope MDM
  • MDM dans les entreprises multinationales
  • Les styles de MDM
  • Opérationnel vs analyse MDM
  • Chevauchement de styles
  • Le taux de succès
  • La question de fédération
  • La fédération en pratique

La gouvernance des données

  • Rôle de la gouvernance
  • Aspects de la gouvernance de données
  • Cycle de vie de la donnée
  • Niveau d'intérêt dans la gouvernance de données
  • Organisation de la gouvernance de données
  • Zones de mise en valeur
  • Le coût de la faible qualité des données
  • Data gouvernance (comité et staff)
  • Les 5 niveaux de maturité
  • Les principaux drivers pour la gouvernance de données

La qualité des données

  • La qualité des données et le MDM
  • Les dimensions de la qualité des données
  • L'utilité de la qualité des données
  • Les technologies utilisées dans la qualité des données
  • La perception des éditeurs dans la qualité des données

Pédagogie

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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