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Démarche de gestion de la qualité des données Training
Cours de synthèse
- Program
- Cycles certifiants
- Participants / Prerequisite
- Intra/Tailored
Program
La gestion de la qualité est nécessaire pour garantir des données fiables pour les SI opérationnels et décisionnel. Vous aborderez les points essentiels pour initier cette démarche : enjeu de data gouvernance, enjeu réglementaire, respect des règles métier, mesure de la qualité et qualification de la chaîne de saisie.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le rôle stratégique de la valeur des données pour l'entreprise
- Comprendre les méthodologies de mesure de la qualité des données
- Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des données
- Identifier et corriger les problèmes liés à la qualité des données
PROGRAMME
DE FORMATION
Introduction
- Rôle stratégique des données pour l'entreprise.
- Différence entre données et information.
- Les différentes sources de données de l'entreprise.
- Les différentes formes d'exploitation de données.
- Architectures : relationnelle, NoSQL ou Big Data.
Définition de la qualité et cadre méthodologique
- Définition et mesure de la qualité des données.
- Les méthodologies de la qualité des données.
- Comparaison entre TDQM/DWQ/AIMQ/ORME Data Quality.
- Les principes d'évaluation de la qualité des données des entreprises.
- Synthèse sur les méthodologies qualité.
- Dimensions : définitions et mesures.
Etude de cas
Cas fil rouge : un groupe lance une démarche qualité pour la conformité avec Solvabilité 2 et souhaite améliorer la qualité de ses données clients. Organisation générale de la démarche.
Démarche gestion de la qualité des données
- La place de la qualité dans la démarche de gouvernance.
- Les acteurs et l'organisation. L'exemple COBIT.
- Mise en œuvre de la démarche Projet.
- Le coût de la non qualité.
- Périmètre de la démarche qualité.
- Niveau d'approche et de granularité.
Etude de cas
Les 10 actions à lancer par le comité de gouvernance.
Contrôle qualité et bonnes pratiques
- Audit de la qualité.
- Identification des données de faible qualité.
- Collecte et stockage des mesures de la qualité.
- Une approche centralisée de la qualité des données.
- Types de contrôles et outils statistiques.
- Exploitation et évaluation des mesures de la qualité.
Suivi opérationnel de la qualité des données
- Tableaux de bord qualité.
- Cycle d'amélioration continue.
- Quel rôle pour la gouvernance ?
Etude de cas
L'équipe qualité des données du groupe met en place un reporting : définition des indicateurs et méthode d'acquisition.
Participants / Prerequisite
» Participants
Data Quality Analysts, chefs de projet qualité des données, urbanistes SI, consultants AMOA SI qualité des données, responsables SI métier, experts méthode qualité, responsables SI.
» Prerequisite
Bonnes connaissances des enjeux de la mise en place d'un MDM dans l'entreprise.
Intra/Tailored
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Time schedule
Generally, courses take place from 9:00 to 12:30 and from 14:00 to 17:30.
However, on the first day attendees are welcomed from 8:45, and there is a presentation of the session between 9:15 and 9:30.
The course itself begins at 9:30. For the 4- or 5-day hands-on courses, the sessions finish at 15:30 on the last day
