Formation Gestion de la qualité des données
Public admis
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Gestion de la qualité des données vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Identifier le rôle et les différents aspects de la gouvernance des données
- Définir les enjeux réglementaires de la donnée
- Envisager une gouvernance des données selon les bonnes pratiques
- Appréhender les technologies pour la qualité des données
- Mettre en place les éléments de mesure de qualité des données
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
La qualité des données regroupe beaucoup de paramètres. Sont-elles justes ? Complètes ? Cohérentes ? Datées ? Au-delà de cette énumération des caractéristiques intrinsèques des données, il apparaît clairement que des méthodes et des outils sont nécessaires pour gouverner les données et d’autant plus dans un contexte Big Data.
Pour concevoir un système capable de produire des données « saines » et de qualité, les entreprises doivent donc mettre en place une combinaison de mesures préventives, de traitements efficaces et de culture collaborative en interne.
Programme
Qualité de l’information dans les organisations
Définir les concepts clé : données, information, connaissanceDéterminer le cycle de vie de l’information
Identifier la valeur de la donnée
Caractéristiques de la qualité des données ?
La fraîcheurLa disponibilité
La cohérence
La traçabilité
La sécurisation
L’exhaustivitéAtelierÉtude de la qualité d’un jeu de données selon une grille proposée aux participants
L’importance de la qualité de l’information
Le coût de la non-qualitéQualité de l’information en interne
La qualité des relations entre l’entreprise et l’extérieur (clients, partenaires, …)AtelierAnalyses d’un jeu de données et conclusion sur la qualité
La perception des éditeurs dans la qualité des données
La démarche qualité
Identifier les motivationsDéfinir les événements déclencheurs des démarches QoD
La recherche de plus d’efficacité métierAtelierSuite de l’atelier précédent avec propositions d’action qualité
Enjeux réglementaires et juridiques
Identifier l’impact juridique et règlementaire en termes de qualité des donnéesDéfinir les obligations qui pourraient aller à l’encontre des démarches de qualité des données des entreprisesAtelierExemples de retours d’audit
Les facteurs clés de succès et bonnes pratiques
Lister les piliers de la qualité des donnéesLes bonnes questions à se poser
Le pilotage du projet
La gestion des volumes
Vers une gouvernance de l’informationJour 2
Gouvernance des données
D’une démarche qualité à la mise en place d’une gouvernance de l’informationRépartition des rôles entre l’Informatique et les Métiers
Les 5 niveaux de maturité
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Organiser les éléments stratégiques des ensembles de données à l’aide des métadonnées
Favoriser la prise de responsabilité grâce aux workflows de stewardship des données
Créer un data lake avec une qualité de données native pour traiter le droit au consentement et les droits de la personne concernée
Suivre et gérer les données via des pistes d’audit et le lignage de donnéesAtelierZones de mise en valeur
Le coût de la faible qualité des données
Data Governance Committee et Staff
Les 5 niveaux de maturité (
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
Mesurer la qualité des données
La problématique des silos de donnéesRôle du Master Data Management (MDM)
Les apports d’un outil de type DQM (Data Quality Management)
Les critères à prendre en compte pour évaluer un outil DQM (définition et contrôle de patterns, algorithmes spécifiques disponibles, simulation de fusion, profilage, convivialité pour la vue d’ensemble des données, etc.)
Quelques exemples d’outils
La place des ETL dans la qualité des données
Liens entre MDM et qualité (conformité)
Grille de « mesure » (complétude, exactitude, cohérence, pertinence)
Les procédures à appliquer et leurs coûts (humain, automatisation, etc.)
Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des donnéesAtelierPrésentation d’un outil de type DQM
Limites, pièges à éviter et perspectives
Les réticences aux démarches de qualité de l’informationLe coût de la sur-qualité
Explosion de la volumétrie
Changement de nature de la donnée
Impact du Web et des médias sociaux
Prise en considération accrue de la donnée non structurée
Prérequis
Public
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