Formation MDM, la gouvernance des données

La maîtrise de la gestion des données du système d’information est un véritable défi. De nombreuses questions restent parfois sans réponse : où est mon information ? Comment y accéder ? Que veut-elle dire ? Est-elle de bonne qualité ? Comment l’obtenir au format souhaité ? Comment s’assurer de sa destination ? Comment la contrôler ? etc... Master Data Management est une discipline s’appuyant sur des technologies, des solutions et des méthodes destinées à gérer et maintenir les données "maîtres", les "Master Data".


Objectifs
  • Découpler les Master Data et leur gestion des différentes applications existantes
  • Fournir un référentiel MDM central et indépendant
  • Simplifier les tâches d’intégration et le développement de nouvelles applications
  • Assurer la cohérence des Master Data au travers des systèmes transactionnels et analytiques
  • Aborder les problèmes clés de qualité et de cohérence des données de façon proactive plutôt qu’à posteriori
Participants
  • Maîtrise d'ouvrage
  • Chef de projet
  • Architecte
  • Urbaniste
  • Concepteur et analyste
Approche Pédagogique
  • Cas pratiques
  • Remise d’outils
  • Echanges d’expériences
  • Durée : 2 jours
  • Réf. : IT49
Programme
  • 1/ Comprendre les concepts
    • • La gestion des données de référence, positionnement par rapport à d’autres notions (DQM)
    • • La place des enjeux et des besoins de la gestion des données (GRD)
    • • Analyser les liaisons entre les données et processus métier
    • • La donnée et ses dimensions de valeur : unicité, complétude, exactitude, conformité, cohérence, intégrité
    • • Gérer la donnée comme un service
  • 2/ Démarche méthodologique
    • • L'ontologie des données, la gestion des attributs et des métadonnées
    • • Homogénéiser les données de base entre toutes les applications
    • • Regrouper les objets et contextes de gestion, déterminer quels objets de données sont liés entre eux en termes de gestion
    • • Contrôler des données spécifiques à chaque système cible ou source et gérer les doublons
    • • Définir les règles de migrations et mettre en place d'un Workflow pour contrôler l'exactitude et la redondance des données de base
    • • La vue des données : la vue métiers, fonctionnelles et applicatives
    • • La gestion du BRMS, l'analyse de cycle de vie des données, cycle du processus référentiel métier, cycle de processus opérationnel métier
  • 3/ Les typologies d'architectures
    • • Le positionnement du référentiel en début, milieu et fin de chaîne : caractéristique, avantages et inconvénients
    • • Les architectures de centralisation, coopération, consolidation et de répertoire virtuel
    • • Les critères de choix et les modes d'implémentation
    • • La place des annuaires, du PLM et du CRM
    • • Les catégories de solutions et le socle référentiel
    • • Rechercher une automatisation de la distribution, ( EAI-ETL-ESB)
  • 4/ Panorama des solutions
    • • Le positionnement des éditeurs et offres spécifiques
    • • Les fonctionnalités d'une application de MDM
    • • Les technologies proposées
    • • Les enjeux du MDM dans le cadre du SOA
    • • Les impacts du Big et Open data