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Formation Démarche de gestion de la qualité des données

4,1 / 5
Cours de synthèse
Durée : 2 jours
Réf : MQD
Prix  2020 : 1790 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

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.

Hausser le niveau de la qualité

  • Intervenir en amont de la chaîne.
  • Identification des cas atypiques.
  • Gestion ciblée des cas de données de faible qualité.
  • La réconciliation des données.

Etude de cas
Exemple de réconciliation des données dans un groupe suite à l'intégration d'une filiale.

Synthèse

  • L'offre logicielle : ETL et qualité.
  • Synthèse.
  • Bibliographie et sites Web.
Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» 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.

» Prérequis

Bonnes connaissances des enjeux de la mise en place d'un MDM dans l'entreprise.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
En cochant cette case, j’accepte de recevoir les communications à vocation commerciale et promotionnelle de la part d’ORSYS Formation*
Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Paulus P. 09/07/2020
4 / 5
Le sujet est traité de manière complète, le formateurs prends en consideration les spécificités des participants. Un exemple de gouvernance concret serait un grand plus

Jean C. 09/07/2020
5 / 5
adaptation à nos besoins particuliers

Olivier J. 09/07/2020
5 / 5
En parfaite adéquation avec mes besoins, avec une vraie boîte à outils pour démarrer un projet en interne sur la qualité de nos données

Loïc C. 18/06/2020
4 / 5
Formateur à l'écoute et qui rend accessible l'ensemble des notions. Beaucoup de détails sur la démarche qualité en elle même. Ce qui peut fortement intéresser les personnes au cœur de ce sujet au quotidien. Dans le cadre du cycle certifiant en Data Science, elle mériterait d'être plus poussée sur les techniques, la mesure des dimensions et l'utilisation des outils (avec plus de cas pratiques). Et

AURELIE B. 18/06/2020
4 / 5
J'ai suivi ce module dans le cadre de la certification Data Scientist, et j'en retire quelques enseignements qui pourront peut-être me servir dans mon quotidien, mais il me semble que ce module est plutôt destiné à des personnes qui s'orientent vers un poste de Chargé de pilotage qualité des données en entreprise, et pas à des utilisateurs finaux de la donnée dont je fais partie.

HOUEDEC L. 18/06/2020
5 / 5
Cours riche avec un animateur intéressant et dynamique Je ressours avec une boite à outil et des orientation pour la suite Formation dynamique et participative malgré le frein de la distance

Sinan S. 23/04/2020
3 / 5
déçu par le niveau technique et les conseils pratiques de la formation. Bonne synthèse du sujet, mais personnellement je n'ai pas appris beaucoup de nouvelles notions.

Anna R. 12/12/2019
4 / 5
Malgré un support copieux, les exemples fait a partir de nos expériences enrichissent et aide à mémoriser les clés.

Jean-Michel G. 12/12/2019
4 / 5
Contenu très intéressant. Cependant je trouve qu'il est davantage orienté CP Qualité de données que Data Scientist

Maxime G. 12/12/2019
4 / 5
Il s'agit d'une approche très théorique, permettant d'obtenir de la culture, du vocabulaire et quelques outils pour mener à bien des projets de DQ

Jérôme D. 03/10/2019
3 / 5
Le contenu est parfaitement adapté pour découvrir les enjeux et les outils d'une démarche QDD, et répondre aux attentes d'une audience hétérogène.

JEAN-PIERRE F. 03/10/2019
4 / 5
Formation très intéressante bien que connaissant déjà la sujet par empirisme et de manière intuitive mais certaines séquences étaient soporifiques car trop théoriques et trop généralistes

Jean-Michel D. 03/10/2019
4 / 5
Sujet très vaste. Beaucoup d'informations sont données. Le début a été plutôt théorique. Plus d'exercices pratiques serait un mieux. La difficulté que j'ai est de concrétiser toutes ces informations dans le cadre de mon travail

Philippe M. 03/10/2019
4 / 5
J'aurais aimé un peu plus d'exemple / cas pratiques

Aurélie G. 03/10/2019
5 / 5
Très bonne formation, support complet, animateur très intéressant et disponible. Il y a eu cependant une partie du cours un peu trop théorique (2.3 Méthodologie et 2.4 Dimensions) où plus d'exemples / exercices intermédiaires pourraient être proposés.

Myriam T. 03/10/2019
5 / 5
Bien il manquerait juste quelques cas pratiques de profilage des données avec un outil statistique

Vincent A. 03/10/2019
5 / 5
Un sujet transverse qui du coup ne permet d'approfondir le sujet pour lequel on est venu : frustrant mais normal
Avis client 4,1 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

CLASSE A DISTANCE

En inter et en intra-entreprise
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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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