3 jours - 21 heures 
Informatique décisionnelle
Les fondamentaux
L'essentiel du Master Data Management
Avis d'expert
La capitalisation et la valorisation de l'information est un défi stratégique pour l'entreprise et sa pérennité. Les données référentielles (DM) sont le socle sur lequel s'appuient les processus du cœur de métier. Cette formation vous permettra de comprendre ces enjeux et de mettre en place la bonne démarche pour assurer la fiabilité et l'accessibilité de ce socle.
Objectifs pédagogiques
- Appréhender les enjeux du MDM ainsi que la mise en place d'une gouvernance des données référentielles
- Apprendre des méthodes et des solutions de conception, d’organisation et de contrôle qualité dans le cadre de projets MDM afin de pouvoir les appliquer en entreprise
- Connaître les ressources à mettre en œuvre afin d'intégrer et de rendre opérationnel le MDM
Public
Direction et organisation informatique
Urbaniste de SI
Maîtrise d’ouvrage
Consultant
Responsable de projet
Concepteur
Pré-requis
Une connaissance des systèmes d’informations est souhaitée.
Méthode pédagogique
Formation rythmée par des apports théoriques, des ateliers et des retours d’expérience.
L’étude de cas présentée tout au long de la formation reprend les étapes d’un projet de MDM : analyse et expression des besoins, mise en place d'une gouvernance des données, conception et modélisation.
Programme pédagogique détaillé par journée
Jour 1
Jour 2
Jour 3 Introduction et concepts du MDM
MDM et stratégie des SI.
Les enjeux du MDM.
Périmètre du MDM.
Intégration du MDM (Applications "maison", historique, progiciel...).
Architectures et données
Les différentes architectures du MDM.
Typologie des données.
Notions à intégrer dans le MDM
Acquisition et intégration des données dans le MDM.
Contrôle des données et Data Quality Management.
Transactions et unités de traitement.
Restitution des données (accès, droits...).
Historisation.
Traçabilité.
Conception
Identification des données de référence.
Dictionnaire des données et cartographie (responsabilité, normalisation...).
Niveau de volatilité des données.
Cycle de vie des données référentielles (métier et technique).
Règles de sécurisation et d'intégrité des données.
Règles d'utilisation des données.
Définition des processus et services métier.
Modélisation.
Evolutivité et pérennité.
Impacts organisationnels
La mosaïque des compétences et le rôle des différents acteurs.
La répartition des responsabilités.
Mise en place d'une gouvernance des données référentielles.
Mise en production
Stockage, archivage et sauvegarde.