1 jour - 7 heures 
Informatique décisionnelle
Les fondamentaux
Master Data Management : la synthèse
Avis d'expert
La maîtrise de la gestion des données du système d'information est un véritable défi. De nombreuses questions restent parfois sans réponse : où est mon information ? Comment y accéder ? Que veut-elle dire ? Est-elle de bonne qualité ? Comment l'obtenir au format souhaité ? Comment s'assurer de sa destination ? Comment la contrôler ?... Master Data Management est une discipline s'appuyant sur des technologies, des solutions et des méthodes destinées à gérer et maintenir les données "maîtres", les "Master Data".
Objectifs pédagogiques
- Découpler les Master Data et leur gestion des différentes applications existantes
- Fournir un référentiel MDM central et indépendant
- Simplifier les tâches d'intégration et le développement de nouvelles applications
- Assurer la cohérence des Master Data au travers des systèmes transactionnels et analytiques
- Aborder les problèmes clés de qualité et de cohérence des données de façon proactive plutôt qu'à posteriori
Public
Maîtrise d'ouvrage
Chef de projet
Architecte
Urbaniste
Concepteur
Analyste
Pré-requis
Aucun.
Méthode pédagogique
Formation rythmée par des apports théoriques et les règles de construction d'un référentiel métier pour assurer la cohérence des données maîtres. Nombreux retours d'expérience et conseils de consultants experts.
Programme pédagogique détaillé par journée
Jour 1 Comprendre les concepts
La gestion des données de référence, positionnement par rapport à d'autres notions.
La place des enjeux et des besoins de la gestion des données (GRD).
Analyser les liaisons entre les données et processus métier.
La donnée et ses dimensions de valeur : unicité, complétude, exactitude, conformité, cohérence, intégrité.
La gestion et l'intérêt des métadonnées.
Positionner les processus métiers et référentiels
La place de la démarche d'urbanisation et la création de zones de références.
Déploiement de la vue métiers, fonctionnelles et applicatives.
L'analyse de cycle de vie métier, cycle du processus référentiel métier, cycle de processus opérationnel métier.
Gérer la donnée comme un service.
Mettre en Å“uvre : technologies et solutions
Le positionnement du référentiel en début, milieu et fin de chaîne : caractéristique, avantages et inconvénients.
Les architectures de centralisation, coopération, consolidation et de répertoire virtuel.
Les critères de choix et les modes d'implémentation.
La place des annuaires, du PLM et du CRM.
Les catégories de solutions et le socle référentiel.
Démarche méthodologique
Homogénéiser les données de base entre toutes les applications.
Regrouper les objets et contextes de gestion, déterminer quels objets de données sont liés entre eux en termes de gestion.
Contrôler des données spécifiques à chaque système cible ou source et gérer les doublons.
Définir les règles de migrations et mettre en place d'un workflow pour contrôler l'exactitude et la redondance des données de base.
Rechercher une automatisation de la distribution, avec des déclencheurs d'événement.
Analyser le déploiement d'un projet de gestion des données de référence dans le cadre d'une démarche SOA.
