Fin d'Inscription : Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email : Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation.
Si vous avez un besoin URGENT et que vous souhaitez une date de formation plus proche que les sessions programmées (minimum 15 à 20 jours ouvrés à date de votre demande)
Big Data, Données, qualité et stratégie d’entreprise
Problématiques d’alignement de la qualité de la donnée avec les usages métiers
Les différentes sources de données de l’entreprise, de l’Internet, des objets connectés
Les différentes formes d’exploitation de données
Système d’information opérationnel
Système d’information décisionnel
Big Data et smart Data
2/ La qualité des données
La qualité des données et le MDM
Les dimensions de la qualité des données
L'utilité de la qualité des données
Les technologies utilisées dans la Data Quality
La perception des éditeurs dans la qualité des données
3/ Cycle de vie et qualité de la donnée
Cycle de vie et gestion de la qualité de la donnée
Création
Collecte
Stockage, base à chaud, base à froid
Exploitation
Archivage
Nettoyage, Suppression, est-ce possible en Big Data ?
Audit de l’intégrité et de de la qualité
Identification la non qualité des données
Traitement de la non qualité des données
Gestion de la qualité des données
4/ Alignement des usages métiers Big Data
Analyse des usages sur la donnée et impacts sur la qualité de la donnée Big Data structurée ou non
Identification des usages de la donnée de demain et impact sur la qualité de la donnée
Urbanisation de la donnée, qualité du Big Data et de bonnes pratiques
Stratégie de gestion de la qualité de la donnée
Évaluation de la qualité de donnée
5/ La gouvernance des données Big Data
Rôle de la gouvernance
Aspects de la gouvernance des données
Niveau d'intérêt dans la gouvernance des données
Organisation de la gouvernance des données
Zones de mise en valeur
Le coût de la faible qualité des données
Data Governance Committee et Staff
Les 5 niveaux de maturité
Les principaux drivers pour la gouvernance des données
6/ Urbanisation, mise sous contrôle des référentiels et qualité de la donnée
Démarche d’urbanisation
Mise sous contrôle de la donnée Big Data
Mise en oeuvre de la qualité de la donnée
Transformation de l’organisation et impact sur la qualité de la donnée
Moyens d’assurer la qualité de la donnée
Réconciliation avec les référentiels internes
7/ Outils et méthodes pour assurer la qualité de la donnée
Outils de gestion des référentiels
Outils de gestion de la qualité de données
Principes d’architecture et de mise en œuvre
8/ Le traitement de données
Considérations techniques du traitement de données en masse
Introduction au calcul distribué
Exemples d’architectures distribuées
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Consultants BI
Architectes SI
Chefs de projets
Dates
Dates
Du 15 au 17 Mai 2024
Du 17 au 19 Juil. 2024
Du 18 au 20 Sept. 2024
Du 13 au 15 Nov. 2024
Fin d'Inscription : Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email : Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation.