DOCAPOSTE INSTITUTE : 17. Big Data - Gestion de référentiels de données
Organisme
94200 IVRY-SUR-SEINEVoir toutes ses formationsAutres organismes proposant cette formation
Durée
Modalités
- Classe virtuelle
- Présentiel
Tout au long et/ou à l’issue de la formation : évaluation des acquis des stagiaires via des exercices, des QCM, des QUIZZ, des mises en situation et/ou des cas pratiques.
Prix
Public
Chefs de projet, Développeurs, Architectes SI, Concepteurs et Analystes, Data Governors…
Pré-requis
Avoir des connaissances générales en architecture SI
Objectifs pédagogiques
Comprendre le principe des données de référence (Master Data) et en identifier les enjeux
Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
Connaitre les principales technologies, solutions et méthodes de gestion des données de référence
Mettre en place une méthode de gouvernance des données
Savoir identifier les acteurs du Master Data Management et leur rôle
Appréhender les outils et bonnes pratiques pour démarrer un projet de référentiel SI
Programme détaillé
Introduction
- Glossaire
- Concepts de base des données de référence
- Architecture de référence des systèmes d'information
Les données de référence
- Définition : Master Data
- Types de données
- Principaux référentiels du SI
- Architectures applicatives
Master Data Management (MDM)
- Définition et terminologies
- Sources de MDM
- Conséquences d'un MDM faible
- Pourquoi le MDM est-il difficile ?
- Les différents types de MDM
- Marché des solutions de MDM
Les données ambiguës
- Des données importantes
- Les risques de l'engagement "Business"
- Les "Business Cases" faibles
- Excès d'ambitions
- L'ignorance de la qualité des données
- Le MDM est un processus, pas un objectif
Architecture et technologie
- Architecture MDM
- Vue simplifiée de l'espace MDM
- Le style MDM
- MDM dans les entreprises multinationales
- Opérations et analyses
- Style cascade MDM
- Le taux de réussite
- Question fédérale
La gouvernance des données
- Rôle
- Aspects de la gouvernance des données
- Cycle de vie des données
- Intérêt pour la gouvernance des données
- Organisation de la gouvernance des données
- Zone de développement
- Le prix des mauvaises données
- Gouvernance des données (comité et personnel)
- 5 niveaux de maturité
- Les facteurs les plus importants de la gouvernance des données
La qualité des données
- La qualité des données et le MDM
- Les dimensions de la qualité des données
- Les avantages
- Les technologies mises en place
- La perception des éditeurs