Big Data - Qualité des données
Public admis
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Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire le rôle stratégique de la valeur des données pour l'entreprise
- Identifier l'environnement réglementaire des données
- Reconnaître les principes et l'organisation de la gouvernance des données
- Décrire les outils et méthodologies utilisés dans la gestion de la qualité des données
- Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des données.
| 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
La valeur stratégique de l'actif "données"
- Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Qu'est-ce que la qualité des données ?
- Qu'est-ce que le management de la qualité des données ?
- Les données, pétrole brut des économies de demain
- Débloquer la valeur des données grâce aux technologies du Big Data
- Web 3.0, IoT, Web sémantique : les données de demain
Les exigences du contexte
- Exigences réglementaires et autres exigences
- Veille juridique :
- Principes
- Outils
- Et techniques
La gouvernance des données
- Le cadre de Zachman et la qualité des données
- Clés de succès d'un programme de gouvernance des données
Approche méthodologique
- Roue de Deming / PDCA et Six Sigma DMAIC
- Normes ISO 8000
- Politique de qualité des données et objectifs stratégiques
- Identification des parties prenantes et de leurs exigences
- Planification du management de la qualité et objectifs opérationnels
- Fonctions et infrastructures de support
Jour 2
Maîtrise opérationnelle
- Contrôles, audits et plans d'actions
- Initier une culture de l'amélioration continue
Outils opérationnels de la qualité des données
- Définir et mesurer les dimensions de la qualité des données
- Contrôle qualité, Assurance qualité des données
- Evaluer, nettoyer et valider les données
- Analyse des causes racines des non-conformités et plan d'actions
- Migration et intégration réussies des données
- Concevoir et mettre en place un programme de Master Data Management (MDM)
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en oeuvre de solutions de nettoyage et d'intégration de données dans un contexte Big Data
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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