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Introduction

• Définition des notions "donnée" et "information".
• La notion de données référentielles (Master Data).
• Enjeux stratégiques des données pour l'entreprise.
• Les catégories de données de l'entreprise.
• Les différentes formes d'exploitation des données.

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Les outils et méthodes pour la gouvernance des données

• Définition de la gouvernance des données.
• Enjeux tactiques et stratégiques.
• Présentation du DAMA "Body of Knowledge".
• Les acteurs et nouveaux métiers du data management.
• Outils de mesure pour l'évaluation de la maturité des données d'une entreprise.
• Les grands principes de la démarche de gouvernance de données.
• Les outils de référence et état de l’art.

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Outils et bonnes pratiques pour démarrer un projet de référentiel SI

• Positionnement du master data management dans le système d'information d'entreprise.
• Les étapes essentielles de la démarche master data management.
• Présentation des typologies d’architectures master data management.
• Concevoir et administrer des données référentielles (master data).
• Synthèse des bonnes pratiques.
• Le rôle des utilisateurs dans le dispositif MDM.
• Présentation du déploiement d’une solution MDM.

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Impact du Big Data sur la gouvernance des données

• Du relationnel au big data.
• Concept de data lake. Cohabitation des technologies traditionnelles et Hadoop.
• La dé-normalisation des données.
• Des données à l’analyse descriptive et prédictive.

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Pour aller plus loin

• Data Quality Management : évaluation, contrôle et maintenance. Les outils.
• Contexte législatif : droit des données personnelles, obligations, conservation,
• La démarche data driven.
• Les offres éditeur.
• Relever le challenge pour que l’architecture des données soutienne la stratégie métier.