Formation Gouvernance Data : Maîtriser le Master Data Management pour des données fiables

Programme de la formation
Gouvernance Data : Maîtriser le Master Data Management pour des données fiables

• Introduction à la Gouvernance des Données et au MDM

  - Définition et enjeux de la gouvernance des données
  - Présentation du Master Data Management (MDM) : principes et objectifs
  - Différence entre gouvernance, qualité des données et MDM
  - Avantages stratégiques du MDM pour l'entreprise
  - Panorama des cas d'usage MDM (client, produit, fournisseur, etc.)

• Fondamentaux du MDM : Concepts Clés

  - Données de référence (Master Data) vs Données transactionnelles
  - Le cycle de vie des données de référence (creation, update, archivage)
  - Les défis courants liés aux données de référence non gérées
  - Les 5 piliers du MDM (personnes, processus, technologie, données, gouvernance)
  - Présentation des différents styles de MDM (Registry, Consolidation, Coexistence, Transaction)

• La Stratégie MDM : Alignement Business

  - Définir la vision et la feuille de route MDM
  - Identifier les besoins métiers et les parties prenantes
  - L'approche Top-Down (stratégie métier) vs Bottom-Up (problèmes techniques)
  - Évaluation de la maturité data de l'organisation
  - Justification du ROI d'un projet MDM

• Modélisation des Données de Référence

  - Concevoir un modèle de données de référence pertinent
  - Concepts de modélisation (entité, attribut, relation, hiérarchie)
  - Les défis de la modélisation pour MDM (flexibilité, évolutivité)
  - Utilisation d'outils de modélisation (ex: UML, ERD)
  - Bonnes pratiques pour l'extension et la versioning des modèles

• Qualité des Données et Profilage

  - Définition et dimensions de la qualité des données (complétude, validité, unicité)
  - Méthodologies de profilage de données existantes
  - Identification des problèmes de qualité des données de référence
  - Établir des métriques et des indicateurs de qualité (KPI)
  - Mise en place d'un programme d'amélioration continue de la qualité

• Nettoyage, Dédoublonnage et Enrichissement

  - Techniques de nettoyage et de normalisation des données
  - Algorithmes et méthodes de dédoublonnage (matching, merging)
  - Gestion des règles de fusion et de survie (survivorship)
  - Intégration de sources externes pour l'enrichissement des données
  - Automatisation des processus de nettoyage et d'enrichissement

• Architecture Technique d'une Solution MDM

  - Composants clés d'une plateforme MDM (moteur de règles, référentiel, API)
  - Les différents styles architecturaux de déploiement MDM
  - Intégration du MDM avec le SI existant (ERP, CRM, DW)
  - Choix entre solutions On-Premise, Cloud ou SaaS
  - Considérations sur la performance et la scalabilité

• Sélection et Implémentation d'une Solution MDM

  - Critères de sélection d'une solution MDM du marché
  - Processus de RFI/RFP pour l'acquisition d'un outil
  - Planification et étapes clés d'un projet d'implémentation MDM
  - Gestion des phases de testing (intégration, acceptation user)
  - Rétroplanning et jalonnement du projet

• Déploiement et Opérationnalisation du MDM

  - Stratégies de déploiement (Big Bang, progressive, hybride)
  - Migration des données existantes vers le référentiel MDM
  - Mise en production et gestion des premiers utilisateurs
  - Monitoring des performances et de la qualité des données
  - Maintenance et évolution de la solution MDM

• Rôles et Responsabilités en Gouvernance MDM

  - Définition des rôles (Data Owners, Data Stewards, Data Custodians)
  - Mise en place d'un comité de gouvernance MDM
  - Bonnes pratiques pour la collaboration inter-départementale
  - Formation et sensibilisation des utilisateurs aux nouveaux processus
  - Mesure de l'adoption et de l'impact de la gouvernance

• Gestion du Changement et Adhésion

  - Stratégies de communication pour un projet MDM
  - Identification et gestion des résistances au changement
  - Implication des utilisateurs clés et champions du MDM
  - Création de supports de formation et de guides utilisateurs
  - Mesure de l'adhésion et ajustements du plan de changement

• Futures Tendances et Bonnes Pratiques MDM

  - MDM et l'intelligence artificielle (IA) / Machine Learning (ML)
  - L'impact du Big Data et de la micro-segmentation sur le MDM
  - MDM dans un contexte de conformité réglementaire (RGPD, etc.)
  - Études de cas concrets de success stories MDM
  - Récapitulatif des bonnes pratiques pour un MDM durable
  ✅ Compétences :