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Comment mesurer les coûts et bénéfices d'un projet ?
Les bénéfices types du MDM
3/ Les données ambigües
L'importance de connaître les données ambigües
Les risques de l'engagement "Business"
Les Business Case faibles
Excès d'ambitions
L'ignorance de la qualité des données
MDM n'est pas une cible mais un process
4/ Revue des bonnes pratiques
Planning de projet
Implémentation
Implication du Business
5/ 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
6/ Gouvernance de la donné, rôles et processus clés
Rôle de la gouvernance
Aspects de la gouvernance de données
Intérêts et nécessité de la gouvernance de la donnée
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 maturités
Les principaux drivers pour la gouvernance de données
Administration de la donnée
Processus clés de la gestion de la donnée de référence
7/ Cycle de vie et qualité de la donnée
Cycle de vie et gestion de la qualité de la donnée
Création
Collecte
Stockage, base à chaud, base à froid
Exploitation
Archivage
Nettoyage, Suppression, est-ce possible en Big Data ?
Audit de l’intégrité et de la qualité
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
Identification la non qualité des données
Traitement de la non qualité des données
8/ Big Data et référentiels
Data Factory, Datalake, Datahub, Datalabs, NOSQL… et référentiels SI
9/ Gestion de la qualité de la donnée - DQM
Sémantique de la donnée et metadata
Mode de nettoyage de la donnée
Le cas du dé-doublonnage
Service tiers et APIs de validation de la donnée
10/ Démarche de construction d’un référentiel
Le projet de référentiel SI
Par quoi commencer ?
Principaux écueils et risques
Gouvernance : Acteurs, Sponsors, KPI…
Les 12 grandes règles du projet de référentiel SI
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Architectes SI
Chefs de projets
Data Stewards
Data Governors
Dates
Dates
Du 30 Avril au 03 Mai 2024
Du 11 au 14 Juin 2024
Du 06 au 09 Août 2024
Du 15 au 18 Oct. 2024
Du 17 au 20 Déc. 2024
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