Formation Gouvernance Données : Master Data Management pour Fiabilité Optimale

01.Introduction au Master Data Management (MDM)

• —Définition et importance du MDM
• —Distinction entre données transactionnelles et données maîtres
• —Les enjeux du MDM pour l'entreprise (qualité, conformité, efficacité)

02.Les bénéfices et les cas d'usage du MDM

• —Avantages stratégiques et opérationnels du MDM
• —Exemples concrets d'application MDM par secteur
• —Retour sur investissement (ROI) et métriques de succès

03.Fondamentaux de la gouvernance des données

• —Définition et principes de la gouvernance des données
• —Rôles et responsabilités clés (Data Owner, Data Steward)
• —Cadres et législations (RGPD, SOX, etc.)

04.Architecture et modèles de données en MDM

• —Modélisation des données maîtres (client, produit, fournisseur)
• —Modèles de données conceptuels, logiques, physiques
• —Introduction aux architectures MDM (registre, hub, centralisé)

05.Qualité des données et MDM

06.Intégration et synchronisation des données MDM

• —Stratégies d'intégration (ETL, API, SOA)
• —Synchronisation des données entre systèmes opérationnels
• —Gestion des conflits de données

07.Technologies et outils MDM

• —Présentation des principales plateformes MDM du marché
• —Fonctionnalités clés des solutions MDM
• —Critères de sélection d'une solution MDM

08.Implémentation d'un projet MDM

• —Étapes clés d'un projet MDM (planification, conception, déploiement)
• —Gestion du changement et adoption par les utilisateurs
• —Méthodologies de projet (Agile, RUP)
• —=== MODULE: 10
• —MODULE_TITLE: Sécurité et confidentialité des données maîtres
• —MODULE_CONTENT:
• —Accès aux données et gestion des autorisations
• —Cryptage et anonymisation des données sensibles
• —Stratégies de reprise après sinistre (Disaster Recovery Plan)

09.MDM et l'écosystème data moderne

• —MDM et Big Data, Data Lake, Data Warehouse
• —Rôle du MDM dans l'analytique et l'IA
• —Alignement du MDM avec la stratégie d'entreprise

10.Bonnes pratiques et futur du MDM

• —Les erreurs courantes à éviter en MDM
• —Tendances émergentes (MDM as a Service, graph MDM)
• —Cas pratiques et études de cas réels
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 1
• —COMPETENCE_NAME: Maîtriser les concepts et enjeux du Master Data Management
• —COMPETENCE_CONTENT: Comprendre la définition, l'importance et les bénéfices du MDM pour l'entreprise, en distinguant les données transactionnelles des données maîtres et en identifiant les cas d'usage pertinents.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 2
• —COMPETENCE_NAME: Mettre en œuvre la gouvernance et la qualité des données
• —COMPETENCE_CONTENT: Appliquer les principes de la gouvernance des données, définir les rôles clés et mettre en œuvre des stratégies pour assurer et améliorer la qualité tout au long du cycle de vie des données maîtres.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 3
• —COMPETENCE_NAME: Concevoir l'architecture et l'intégration des données maîtres
• —COMPETENCE_CONTENT: Modéliser les données maîtres, choisir des architectures MDM adaptées et définir des stratégies d'intégration et de synchronisation efficaces entre les différents systèmes d'information.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 4
• —COMPETENCE_NAME: Conduire un projet MDM et choisir les outils adéquats
• —COMPETENCE_CONTENT: Planifier et gérer les étapes clés d'un projet MDM, évaluer et sélectionner les technologies et solutions MDM, et déployer les outils en intégrant les aspects de sécurité et de conformité.