Data Management

Méthodes d’animation

La formation alterne plusieurs modalités pédagogiques afin de favoriser l’acquisition et l’appropriation des connaissances :

• Apports méthodologiques et conceptuels illustrés par des cas concrets ;
• Retours d’expérience issus de missions réalisées auprès d’organisations publiques et privées ;
• Échanges interactifs autour des problématiques rencontrées par les participants ;
• Quiz et exercices de validation des acquis tout au long du parcours.

Évaluation des compétences

L’évaluation des acquis s’appuie sur plusieurs dispositifs :

• Questionnaire de validation à l’issue de chaque module ;
• Exercices et mises en situation pratiques ;
• Examen blanc de préparation à la certification CDMP® ;
• Auto-évaluation réalisée à partir du questionnaire de positionnement transmis avant la formation ;
• Évaluation de satisfaction en fin de session.

• Supports de cours numériques remis aux participants ;
• Documentation pédagogique et supports de révision ;
• Ressources complémentaires pour la préparation à la certification.

En présentiel

• Salle de formation équipée d’un vidéoprojecteur et d’un tableau collaboratif ;
• Mise à disposition du matériel nécessaire aux travaux pratiques et aux exercices.

À distance

• Classe virtuelle accessible via Microsoft Teams ;
• Partage des supports et interactions en temps réel avec le formateur ;
• Accès aux ressources pédagogiques pendant la formation.

Formateurs

Les sessions sont animées par des consultants spécialisés en Data Management disposant d’une expérience significative dans la mise en œuvre de dispositifs de gouvernance et de valorisation des données.

Les formateurs :

• Justifient d’un niveau d’expertise équivalent à Consultant Senior ou supérieur ;
• Sont certifiés CDMP® ;
• Participent activement aux travaux de la communauté Data et aux initiatives portées par DAMA France ;
• Peuvent assurer l’animation en français ou en anglais selon le profil des participants.

Comprendre les données et leur gouvernance

• Les défis stratégiques liés à la valorisation et à la maîtrise des données
• Différence entre donnée, information et connaissance
• Découverte du référentiel DMBOK v2 : organisation, domaines de connaissance et terminologie essentielle
• Panorama des disciplines clés du Data Management

Gouvernance et maîtrise des données

Gouvernance des données

• Objectifs et bénéfices de la gouvernance des données
• Positionnement par rapport à la gouvernance SI et au pilotage de la qualité des données
• Définition des politiques, principes et règles de gestion
• Mise en place d’un modèle de gouvernance : rôles, responsabilités et instances décisionnelles

Éthique et conformité

• Principes éthiques appliqués à l’utilisation des données
• Sensibilisation aux enjeux réglementaires et de confiance numérique

Protection et sécurisation des données

• Concepts essentiels de la sécurité de l’information
• Gestion des risques, conformité et contrôle des accès
• Élaboration et application des politiques de sécurité

Stockage et exploitation des données

• Principes d’organisation et de conservation des données
• Activités opérationnelles liées à l’administration des données

Gestion des métadonnées

• Rôle et valeur des métadonnées dans l’entreprise
• Construction d’un glossaire métier et d’un dictionnaire de données
• Notions de traçabilité et de lignage des données
• Étapes clés d’un projet de gestion des métadonnées

Qualité des données

• Enjeux métiers et opérationnels
• Critères d’évaluation de la qualité des données
• Mise en œuvre d’une démarche d’amélioration continue
• Construction d’un plan d’actions qualité

Intégration et échanges de données

• Évolution des pratiques d’intégration au sein des organisations
• Principaux modèles et architectures d’échange
• Panorama des solutions d’intégration et d’interopérabilité

Modélisation des données

• Principes et objectifs de la modélisation
• Différents niveaux de représentation des données
• Méthodes et bonnes pratiques de conception

Business Intelligence et exploitation décisionnelle

• Fondamentaux de la BI et de l’analyse de données
• Évolution des usages et des plateformes analytiques
• Comparaison des architectures décisionnelles traditionnelles et modernes

Big Data et plateformes de données

• Origines et évolution des écosystèmes Big Data
• Concepts, architectures et technologies de référence
• Cas d’usage et perspectives d’évolution

Architecture des données

• Principes de conception d’une architecture de données
• Articulation avec l’architecture d’entreprise et les référentiels tels que TOGAF
• Activités et livrables associés

Gestion des données de référence

• Différences entre Master Data et Reference Data
• Démarches de mise en qualité et de gouvernance
• Outils et solutions du marché

Gestion des contenus et connaissances

• Classification, taxonomie et ontologie
• Structuration et valorisation des contenus
• Solutions de gestion documentaire et de contenu

À l’issue de chaque module, un quiz de validation des acquis ainsi qu’un temps d’échange seront proposés afin de consolider les connaissances et répondre aux questions des participants.

Accompagnement à la certification

• Présentation détaillée de la certification CDMP
• Méthodologie et conseils pour réussir l’examen
• Revue des notions clés du programme
• Support d’entraînement et fiches de révision
• Réalisation d’un examen blanc commenté
• Analyse des résultats et recommandations personnalisées