Data quality and repository management

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  • Duration: 1 day
  • Regular price: $795
  • Preferential price: $685

Course outline

Durée : 1 jour

Il ne sert à rien de construire des systèmes d’information coûteux et complexes, si ceux-ci sont fondés sur des données de mauvaise qualité. La formation DQM/MDM (« Data Quality Management » et « Master Data Management » traite de ce thème, qui s’inscrit dans l’évolution du TI vers des systèmes centrés sur les données et non plus sur les ressources.

Les technologies DQM/MDM permettent d’améliorer la qualité des données de l’entreprise, patrimoniales de référence ou non.

Public concerné

Les membres du TI, chefs de projets, développeurs, utilisateurs, responsables de domaines, mais aussi haut management, qui doit être convaincu en premier.

Préalables

Une bonne connaissance des services rendus par le TI est souhaitable. Avec une approche à la fois technique et fonctionnelle de l’entreprise. Les chefs de projets, responsables TI, développeurs, architectes, analystes, utilisateurs responsables de domaines, tous sont concernés par cette prise en compte de la qualité des données.

Objectifs

En finir avec une situation insensée qui veut que l’on dépense des trésors d’imagination et de compétences, pour aboutir à des TI dont la matière première n’est pas crédible.

Les gains financiers sont potentiellement très importants, jusqu’à 10 % des budgets du TI.

Il conviendra de ne pas traiter cette problématique de qualité et MDM en mode « spot », mais établir au contraire, une organisation pérenne dans le temps. La qualité ne doit pas être une contrainte ponctuelle, mais une préoccupation permanente.

Méthode pédagogique

Formation « ex cathedra » à distance. Nombre de participants limité, pour maintenir un haut niveau d’interactivité.

QCM quotidiens pour s’assurer du bon suivi du cours.

Fourniture du support de cours au format PDF.

Vidéo de référence portant sur l’ensemble des technologies évoquées dans le cours (ce n’est pas un enregistrement des sessions).

Fourniture d’un ensemble de dossiers traitant de manière plus détaillée, certains aspects du cours.

Contenu

  • Pourquoi regrouper DQM pour la qualité et MDM pour les données patrimoniales
  • L’entreprise centrée sur ses données
  • Nécessité de réorganiser le TI et de le confier à un DSIT, orienté
  • Réticences des entreprises et difficultés pour
  • Qu’est-ce qu’une donnée et son rapprochement du modèle objet : généralisation/spécialisation.
  • Distinguer les données opérationnelles ou transactionnelles des données de référence.
  • Une bonne approche des attributs (métadonnées.
  • Les données, relationnelles, semi-structurées et non structurées.
  • Recourir aux standards : adresses, pays, dates, durées, devises, langues, courriels, etc.
  • Les expressions régulières.
  • La prise en compte des données NoSQL.
  • L’importance des annuaires LDAP.
  • L’indispensable modélisation des données.
  • L’organisation de l’équipe qualité.
  • Les critères de qualité.
  • Les indicateurs de mesure de la qualité (métriques).
  • Les techniques d’analyse de la qualité des données: profilage, standardisation, nettoyage, etc. L’apport d’un langage déclaratif tel que SQL.
  • Le choix essentiel entre les corrections « a posteriori » et « a priori ».
  • Le concept de MDM et ses principales fonctionnalités : hiérarchies, transcodification, homologation, gestion des identifiants…
  • L’objectif du « golden record ».
  • Les trois architectures MDM possibles : coopérées, hub et registre.
  • La gestion d’un projet MDM.
  • Détail des gains potentiels.
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