Big Data - Gestion de référentiels de données
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Présenter la philosophie des référentiels de données et la méthode à adopter pour mieux appréhender un projet de mise en place d'un MDM (Master Data Management)
- Identifier les enjeux de la donnée de référence
- Démontrer l'impact du Big Data sur la donnée de référence.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction
- Présentation du cours
- Concepts et glossaire des données de référence
- Rappel sur l'architecture des référentiels SI
Les données de référence
- Définition des données de référence (Master Data)
- Types et nature des données de référence
- Les principaux référentiels du SI
- Architecture applicative d'un référentiel
Master Data Management (MDM)
- Définition du MDM
- Qu'est-ce que le MDM ?
- Les sources de MDM
- Les conséquences d'un MDM faible
- Pourquoi le MDM est-il difficile ?
- Les différents types de MDM
- Aperçu du marché des solutions de MDM
Les données ambiguës
- L'importance de connaître les données ambiguës
- Les risques de l'engagement "Business"
- Les "Business Cases" faibles
- Excès d'ambitions
- L'ignorance de la qualité des données
- MDM n'est pas une cible mais un process
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Etudes de cas réelles sur les avantages et challenges de la mise en oeuvre de la MDM
- Réalisation d'une analyse SWOT, état des lieux, rédaction d'une politique gouvernance des données
- Identification et analyse des parties prenantes et identification des exigences du projet de MDM
- Grandes étapes de la planification d'un projet de MDM
Jour 2
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
- Cycle de vie de la donnée
- 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 maturité
- 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
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en oeuvre avec des formulaires types de qualité, architecture et gouvernance des données :
- Dimension / règles métier
- Evaluation des données
- Catalogue des données
- Monitoring des données
- Réconciliation des données
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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- Identifier et atténuer les violations de la politique DLP
- Décrire l'intégration de la DLP avec Microsoft Cloud App Security (MCAS)
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- Configurer les politiques de rétention et les étiquettes
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