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Master Data : gérer et gouverner efficacement vos données de référence

Améliorer de façon durable la qualité, la maintenabilité et l’accessibilité à vos données de référence

Description

Avec l’émergence du Big Data et des nouvelles architectures de données, la maîtrise des données est aujourd’hui au cœur de la stratégie des entreprises.

Dans ce contexte fortement concurrentiel, la gestion des données de références (Master Data), la gouvernance de la donnée et la gestion de leur qualité deviennent autant de clés pour assurer le succès des modèles d’affaires du digital liés aux données, et asseoir les fondations de la Data-Driven company.

Durant ce séminaire de deux jours, nous vous proposons un point complet sur les meilleures pratiques en matière de référentiel de données du SI : concepts et terminologie du Master Data, typologie des données et des référentiels, critères d’analyse de la donnée de référence, rôles & processus clés, gouvernance de la donnée, architecture fonctionnelle type d’un référentiel SI, exemple d’architecture technique, architecture d’intégration et écosystème de la donnée (BI Traditionnelle, Big Data…), approche de la qualité de la donnée (DQM), bonnes pratiques de sécurité, principes et grandes règles d’un projet de référentiel SI, alternative aux grandes solutions éditeur du marché.

Objectifs pédagogiques

  • Appréhender l’écosystème de la donnée de référence au sein du SI
  • Être capable de déterminer et de classifier une certaine nature de donnée (référence, nomenclature, opérations, etc.)
  • Identifier les enjeux de la donnée de référence (cycle de vie, qualité, disponibilité, sécurité…)
  • Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
  • Savoir démarrer un projet de référentiel SI avec les bons réflexes et outils

Public cible

  • Chef de projet SI
  • Responsable d’équipe de développement
  • Développeur SI
  • Architecte SI
  • Data Governor / Data Steward

Pré-requis

Connaissances générales sur les architectures SI.

Méthode pédagogique

Chaque concept abordé donnera lieu à la présentation des conditions d’application des concepts présentés et de leurs principales limitations.

PROFILS DES INTERVENANTS

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.

MODALITÉS D'ÉVALUATION ET FORMALISATION À L'ISSUE DE LA FORMATION

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme :

Jour 1

  • Introduction
    • Présentation croisée et attentes des participants
    • Concepts et glossaire du Master Data
  • LES DONNÉES DE RÉFERENCE
    • Définition des données de référence (Master Data)
    • Types et nature des données de référence
    • Les principaux référentiels du SI
    • Intérêts des données de référence
  • L’ARCHITECTURE DES REFERENTIELS SI
    • Rappels sur la cartographie fonctionnelle
    • Cartographie fonctionnelle type d’un référentiel de données
    • Architecture applicative d’un référentiel SI
  • GOUVERNANCE DE LA DONNÉ, RÔLES ET PROCESSUS CLÉS
    • Intérêts et nécessité de la gouvernance de la donnée
    • Cycle de Vie de la donnée (Data Lifecycle)
    • Rôles et compétences clés
    • Administration de la donnée
    • Processus clés de la gestion de la donnée de référence

Jour 2

  • LES REFERENTIELS AU SEIN DE LEUR ECOSYSTEME SI
    • Ecosystème type de la donnée de référence : DWH, CRM, Datalake...
    • Architecture d’intégration du Référentiel SI
    • Patterns d’accès aux données de références : Maître / Esclave, Copie locale, etc.
    • Mécanismes d’échanges des données de références : ETL, ESB, WS…
  • BIG DATA et RÉFÉRENTIELS
    • Data Factory, Datalake, Datahub, Datalabs, NOSQL… et référentiels SI
  • SECURITE DE LA DONNEE
    • Disponibilité de la donnée
    • Politique de sauvegarde et d’archivage
    • Confidentialité et territorialité des données
    • Anonymisation de la donnée
    • Sécurité d’accès et habilitation
  • 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
  • DEMARCHE DE CONSTRUCTION D’UN REFERENTIEL
    • 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
  • QUELLES ALTERNATIVES AUX SOLUTIONS EDITEUR
    • Bref aperçu du marché des solutions de MDM (Master Data Management)
    • Retour d’expérience
    • Les alternatives open-source
  • CONCLUSION
    • Partage sur la formation, évaluation,
    • Questions/Réponses additionnelles
Type : Stage pratique en présentiel
Code formation : SGMDM
Durée : 2 jours (14 heures)

Sessions inter-entreprises :

Tarif & dates intra-entreprise :
Devis sur demande
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