Date de dernière mise à jour du plan : 20/06/2024

Durée : 2 jours

La formation "Data Gouvernance" est dispensée à Nantes, Paris, Brest, Bordeaux, Lille, Angers, Lyon, Montpellier, Toulouse, Rennes.

Présentation de la formation Data Gouvernance

Objectifs de la formation Data Gouvernance

  • Comprendre les enjeux opérationnels liés à la gestion des données
  • Analyser les liaisons entre les données et les processus Métier
  • La donnée et ses dimensions de valeur : unicité, complétude, exactitude, conformité, cohérence, intégrité
  • La sécurité des données
  • Panorama des technologies

Prérequis de la formation Data Gouvernance

Les participants devront avoir des connaissances générales en architecture SI.

Public visé de la formation Data Gouvernance

La formation Data Gouvernance s'adresse à des Business Analysts, Data Analysts, Chefs de Projet, Urbanistes, Architectes SI ...

Programme de la formation Data Gouvernance

Introduction à la donnée

  • Concepts de donnée, d’indicateurs, de fait, de donnée de référence
  • Comprendre les enjeux opérationnels liés à la gestion des données
  • Devenir une entreprise Data Driven
  • Retour sur le Big Data, caractéristiques, concepts fondamentaux et impacts

Les données de référence en entreprise

  • Définitions du Data Management et du Master Data Management
  • Qu’est-ce qu’une donnée de référence ?
  • Types et structures de données
  • Identifier les sources de données et métadonnées pertinentes
  • Modéliser et visualiser les données d’une organisation
  • Les différents types de bases de données

Gouvernance des données

  • Qu'est-ce que la gouvernance des données ?
  • Processus clés pour la gestion des données
  • RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) et les acteurs de la gouvernance des données
  • Déterminer la maturité de la gouvernance de la donnée des entreprises
  • Les étapes majeures de la démarche de gouvernance des données

Qualité des données

  • Critères pour évaluer la qualité d’un jeu de données
  • Stratégie et méthodes pour le redressement de la qualité
  • Contrôle et maintenance de la Data Quality, les processus à mettre en place
  • Outils de gestion de la qualité des données

Cycle de vie des données

  • Données archivées et durée de vie dans le temps
  • Cycle de vie d'une donnée de sa génération à sa fin de vie
  • Gestion des données de test
  • Décommissionnement d'applications

Sécurité de la donnée

  • Les données à caractère personnel
  • Concilier RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) et Big Data