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Practical Data Quality

Clarifier et prenez en main les concepts clés de la gestion de la qualité des données

Pierre angulaire de la gestion des données, la mise sous contrôle qualité des données est une étape obligatoire pour considérer ses données comme un actif. Par où commencer ? Comment mesurer la qualité des données ? Quels processus et outils doivent être déployés ? A travers l'expérience des consultants de Pramana et en s'appuyant sur les bonnes pratiques issues d'ouvrages de référence, Pramana University propose une formation permettant d’une part de clarifier les concepts clés, mais également de pouvoir opérationnaliser des activités de gestion de la qualité des données. Elle apporte ainsi non seulement des clés de lecture théoriques, mais également une vue pratique sur le sujet via la réalisation de cas pratiques (définir des règles de qualité des données, profiler les données, résolution de doublons, etc ...) ainsi que de démonstration outillé (identification de cause racine, corrigé des données, utiliser un tableau de bord, etc ...)

À propos de cette formation

Lieux sur devis

À partir de 1650€ HT

2 jours

14 heures

Action de formation

Éligible OPCO

Chiffres clés

10

Très bien

Qualité de la formation

Taux de satisfaction à chaud : 10 / 10

2023

Date de création

En savoir plus

Objectifs pédagogiques
  • Comprendre les concepts clés de la qualité des données
  • Savoir mettre en œuvre les méthodes et bonnes pratiques issues des ouvrages de référence (DMBOK, Ten Steps to Quality Data and Trusted Information, …) et de nos expériences terrain pour : - Mesurer et suivre la qualité des données - Identifier les causes racines des problèmes de qualité - Mettre en qualité les données
  • Acquérir des compétences opérationnelles ancrées dans le réel grâce aux cas pratiques et aux illustrations outillées (avec Informatica, Power BI et Knime)
Contenu de la formation
  • Concepts clés
    • Data as an Asset : Principes d’une organisation Data Driven
    • Enjeux et définitions : La qualité des données selon DMBOK
    • Fitness for purpose : La conformité aux usages
    • La non qualité : - Impacts et risques de la non-qualité - Cas pratique - Problèmes classiques de la qualité & Causes racines - Cas pratique
    • Les principes de la qualité - Cas pratique
    • Les dimensions de la qualité : Définition, bénéfices & Frameworks existants
    • Les bonnes pratiques
    • Les rôles
  • Démarche de gestion de la qualité des données - Partie 1
    • Le cycle d’amélioration de la qualité
    • Phase 1 & 2 : Définir les besoins métier et la démarche sur le cycle puis analyser l’environnement informationnel: - Illustrations glossaire et linéage métier
    • Phase 3 & 4 : Évaluation de la qualité des données & des impacts métiers - Illustrations linéage fonctionnel et points de contrôle - Bonnes pratiques - Focus sur le profiling - Cas pratique sur les règles de qualité - Démonstration outillée profiling - Illustrations et cas pratiques sur la Résolution de doublons, les Algorithmes de matching et les Seuils de confiance - Évaluation des impacts
  • Démarche de gestion de la qualité des données - Partie 2
    • Phase 5 : Identifier les causes racines - Illustration sur l’identification des causes racines - Démonstration outillée Track & trace
    • Phase 6 : Définir le plan d’ amélioration​ - Cas pratiques sur les règles et indicateurs de qualité des données
    • Phase 7 & 8 : Mettre en œuvre les actions préventives & correctives - Illustrations data processing - Démonstration outillée data processing / correction
    • Phase 9 : Implémenter les contrôles​ - Illustrations sur la mesure de la non qualité - Démonstration outillée Tableau de bord
  • Outillage
    • Outils du marché et outils de DQM: - Fonctionnalités supportées par les outils spécifiques de Data Quality Management (DQM) - Fonctionnalités supportées par des outils du marché non estampillés DQM
    • Présentation et illustrations avec: - Informatica DQ - KNIME - Power BI

L'organisme de formation

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PRAMANA UNIVERSITY

Human learning

Découvrir l'organisme de formation

Public concerné

  • Data Steward
  • Data Analyst / Data Quality Analyst
  • Membres de Cellule Données / Data Office
  • Data Owner
  • Responsable SI métier
  • AMOA
Prérequis
  • Bonne culture générale sur les Systèmes d'Information et leurs architectures
  • Première expérience sur une thématique du Data Management
  • Public expérimenté > 3 ans d'expérience

Conditions d'accès

Accessibilité

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Fondamentaux Data Management
Avec la digitalisation croissante de l’économie, la généralisation des réseaux sociaux et l’avènement des objets connectés, la donnée devient plus que jamais un enjeu majeur pour l’ensemble des entreprises. Plus qu’un simple produit issu des échanges avec les clients ou de l’enchaînement de processus métier, la donnée est désormais un actif à part entière de l’entreprise, qui permet d’en dégager une valeur considérable, mais qui nécessite également une gestion rigoureuse par les différents acteurs de l’entreprise. DAMA, à travers le DMBOK v2, a rassemblé et défini une vue standardisée de l’ensemble des activités et fonctions de Data Management, assortie d’une terminologie et d’un ensemble de bonnes pratiques. Cette vue couvre l’ensemble de la connaissance et des pratiques nécessaires pour appréhender et aborder avec confiance la pratique de Data Management : gouvernance, sécurité, architecture, qualité, métadonnées… La formation sur les « fondamentaux en data management » propose de faire un tour d’horizon théorique et pratique sur cet ensemble vaste et fourni que constitue le Data Management et de préparer le passage de la certification CDMP Associate. Cette formation a permis de faire bénéficier d'un taux de réussite à l'examen CDMP Associate de plus de 96% et d'un taux de satisfaction de 9,1/10 (sur les sessions de 2021)

8

Très bien

Paris - 75
À partir de 2000€ HT
3 jours | 17 heures

Action de formation

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