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Formation : Démarche de gestion de la qualité des données

Démarche de gestion de la qualité des données


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3,9 / 5


A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’initier une stratégie de gestion de la qualité des données pour en garantir l’intégrité et la fiabilité opérationnelle.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours de synthèse en présentiel ou à distance

Réf. MQD
  2j - 14h00
Prix : 1990 € H.T.

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A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’initier une stratégie de gestion de la qualité des données pour en garantir l’intégrité et la fiabilité opérationnelle.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre le rôle stratégique de la valeur des données pour l'entreprise
Appréhender les principes et l’organisation de la gouvernance des données
Mettre en place une démarche de mesure de la qualité des données
Comprendre les outils et méthodologies utilisés dans la gestion de la qualité des données
Identifier l’environnement réglementaire des données

Public concerné
Data Quality Analysts, Consultants, Architectes SI, Chefs de projet, Responsables SI, Experts méthode qualité.

Prérequis
Connaissances de base en systèmes d’information et sur les enjeux du traitement des données de masse.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
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.

2
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.

3
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.

4
Contrôle qualité et bonnes pratiques

  • Audit de la qualité.
  • Identification des données de faible qualité.
  • Une approche centralisée de la qualité des données.
  • Types de contrôles et outils statistiques.
  • Exploitation et évaluation des mesures de la qualité.

5
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.

6
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.

7
Synthèse

  • L'offre logicielle : ETL et qualité.
  • Synthèse.
  • Bibliographie et sites Web.


Avis clients
3,9 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
ALINE C.
01/04/25
4 / 5

Formation qualitative que je conseille à des spécialistes des données
SOPHIE B.
01/04/25
4 / 5

Temps consacré à certains sujets un peu long, avec des exemples trop techniques (exemple de codes) qui n’apporte pas forcément grand chose. Les exemples éclairent les sujets mais il ne faut pas trop rentrer dans les détails.
YOANN M.
01/04/25
5 / 5

Formation passionnante par un passionné. Tous les sujets autour de la gestion de la qualité de la donnée sont traités, les sources des informations et grands principes sont partagées. Très clair. Je recommande cette formation. Merci Gilles !

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