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Objectifs pédagogiques

  • Comprendre la philosiphie des réferentiels de données et la méthode à adopter pour mieux appréhender un projet de mise en place d'un MDM (Master Data Management).

Niveau requis

Avoir des connaissances en bases de données et en Business Intelligence ou architecture SI.

Public concerné

Consultants BI, architectes SI, chefs de projets.

Programme

Introduction

  • Définition du MDM (Master Data Management) ?
  • Qu'est-ce que le MDM ?
  • Les sources de MDM
  • Les conséquences d'un MDM faible
  • Pourquoi le MDM est difficile ?
  • Les différents types de MDM

Bonnes pratiques

  • Le Business Case pour le MDM
  • Pourquoi s'y intéresser ?
  • Construire un Business Case
  • Les concepts
  • Les effets d'un taux de remise
  • Les calculs :
    • ROI (Return of Investment)
    • NPV (Net Present Value)
    • IRR (Internal Rate of ROI)
  • Comment mesurer les coûts et bénéfices d'un projet ?
  • Les bénéfices types du MDM

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

Revue des bonnes pratiques

  • Planning de projet
  • Implémentation
  • Implication du Business

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
  • 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 maturités
  • 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

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Calendrier des sessions

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27/04/2020 Classe à distance 1 980 € HT Je m'inscris

12/10/2020 Classe à distance 1 980 € HT Je m'inscris

Modalité Classe à distance

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