Formation Démarche de Gestion de la Qualité des Données

1/ Introduction

• L'importance des données pour l'entreprise

• Les enjeux de la qualité des données

• "donnée" et "information" : Définition

• Identification des sources de données de l'entreprise

• Les formes des données

• Les architectures : relationnelle, NoSQL ou Big Data

2/ La qualité et cadre méthodologique

• Data Quality : Définition et mesure

• L'utilité de la qualité des données

• Data Quality : Les principes méthodologiques

• TDQM/DWQ/AIMQ/ORME Data Quality

• Evaluation de la qualité : principes

• Définir les méthodologies qualité

• Les dimensions de la qualité des données

3/ Démarche gestion de la qualité des données

• La qualité dans la démarche de gouvernance

• Les acteurs (COBIT)

• La démarche Projet qualité

• Le coût du non qualité

• Périmètre de la démarche qualité

• Niveau d'approche et de granularité

4/ Contrôle qualité

• Audit de la qualité

• Les données de faible qualité

• Les mesures de la qualité : Collecte et stockage

• La qualité des données : approche centralisée

• Types de contrôles et outils statistiques

• Exploitation et évaluation des mesures de la qualité

5/ Suivi opérationnel de la qualité des données

• Tableaux de bord qualité

• Cycle d'amélioration continue

• la qualité des données et la gouvernance ?

6/ Améliorer la qualité des données

• Intervenir en amont de la chaîne

• Les cas atypiques

• La réconciliation des données

7/ Les outils de la démarche qualité

• Les méthodologies (Frameworks) liées à l’approche qualité

• Les techniques d’amélioration de la qualité

• Panorama des solutions actuelles

8/ Convergence de la qualité et MDM

• Vers un processus plus global de gouvernance des données

• Démarches envisageables pour y parvenir

• Les ingrédients de la gouvernance des données

• Les bonnes pratiques