1 495 $ – 1 795 $

La gouvernance des données en 2019 - 2 jours pour maîtriser les concepts

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3 Place Ville Marie

#Suite 400

Montreal, QC H3B 2E3

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Description de l'événement
Prérequis de vos projets analytiques et AI, la gouvernance des données est l'enjeu majeur des prochaines années. Êtes-vous prêts ?

À propos de cet événement

Cartographie des données, qualité des données servant aux prises de décisions, alimentation de vos modèles d'apprentissage machine, ... la gouvernance des données est l'enjeu majeur des prochaines années. Êtes-vous prêts ? Avec cette formation, nous vous accompagnons dans la compréhension des enjeux et des solutions de mise en œuvre d’une gouvernance de la donnée au sein de votre organisation. Nous vous aidons à identifier le bon niveau d’ambition pour votre entreprise et les erreurs à ne pas commettre. Nous vous donnerons également les éléments de démarche pour une mise en place de gouvernance des données réussie, au travers d'outils pratiques et simples. Nous vous aiderons à identifier et communiquer en interne sur une stratégie de gouvernance des données créatrice de valeur dans le cadre du développement de l'économie des données.

À qui s'adresse cette formation : Chief Data Officer, Directeur BI et Analytiques, Architecte d'entreprise, Chefs de projets, responsables de la qualité des données, ...

Répartition : Théorie : 40% - Cas pratiques : 40% - Échanges d’expérience : 20%

L’ensemble des thèmes abordés sera illustré au travers d’exemples et de cas concrets.

Les bénéfices de la formation : A l’issue de la formation, les participants seront en mesure de lancer leur projet de gouvernance des données, de mettre en place des outils simples de cartographie des données, de sensibiliser leurs équipes à la valeur créée par la mise en oeuvre d'une stratégie de gouvernance des données.

Votre formateur : Philippe Nieuwbourg

Philippe Nieuwbourg est analyste, conférencier international, consultant et formateur. Il accumule plus de vingt-cinq années d'expérience dans les domaines de l'intelligence d'affaires et de l'analyse de données. En Europe, en Amérique du Nord et du Sud, il est chargé de cours dans différentes universités et donne des conférences sur les grandes tendances technologiques expliquées aux décideurs. Sa vie professionnelle tourne donc autour de ces sujets : économie des données, Big Data, économie algorithmique, Internet des objets, intelligence d'affaires, applications analytiques, entrepôts de données, visualisation graphique, mise en récit des données, informatique quantique…

Contenu de la formation :

De la Donnée à la Décision

  • Le modèle d’Ackoff (DIKW)
  • Les caractéristiques singulières de l’information

Valoriser les données

Pourquoi et comment les données portent la transformation de secteurs clefs de l’économie?

Rôle des données dans la transformation numérique

  • Les données au cœur des nouveaux modèles d'affaires
  • La valeur des données dans la nouvelle économie

Rôle des données dans l’innovation

  • Les données : source d’innovation ?
  • Les nouvelles formes de données (non structurées, issues de l’IoT, ...)
  • La données au cœur des nouveaux usages

L’économie de la donnée

  • Valorisation des patrimoines informationnels
  • Monétisation des données

Exemples : les parcours clients

Pourquoi gouverner la Donnée ?

Lier entre qualité des données et performance

  • Efficacité et efficience
  • Performance économique
  • Disponibilité et continuité de service

La nécessité de donner confiance

  • Confidentialité, anonymisation
  • Indice de confiance : pourquoi il est majeur
  • Sécurité / confiance : le cas de la Blockchain

Sécurité : limiter les risques

  • Sécurisation, vol ...
  • Utilisation abusive : quels sont les risques ?
  • Recherche de responsabilités

Nécessité légale : respecter les lois

  • Etat des lieux des cadres règlementaires : données personnelles, données financières, solvabilité
  • Réglementations régionales

Exemples : la maîtrise des risques (BÂLE, SOLVENCY, ...)

Cycle de vie de la Donnée

Acquisition

  • L’évolution des capacités d’entrée
  • De la saisie à l’acquisition automatique (dont l'IoT)
  • La consommation

Qualification

  • Contrôle et gestion de la qualité des données
  • Gestion des non conformités (rejets / recyclage)
  • Redressement

Sécurisation

  • Notion de données personnelles, sensibles
  • Décisions de cryptage, anonymisation, pseudonymisation

Transformation, enrichissement, fabrication

  • Données calculées, générées
  • Données et processus métiers

Transmission, échange

  • Batch
  • API
  • Services

Utilisation

  • Exploitation dans les systèmes opérants
  • Exploitation décisionnelle : de la Business Intelligence au Business Analytics ?
  • Conservation : journal, historique, archivage, archivage probant

Inutilisation

  • Données non exploitables
  • Données parasites
  • Données non ou partiellement exploitées : quid des Data Lakes ?

Représentation, visualisation

  • Business Intelligence
  • Data Visualization
  • Business Analytics

Traçabilité

  • Les contextes de traçabilité : les applications, les flux, la traçabilité de bout en bout
  • Cas de la Blockchain : une nouvelle référence ?

Comment gouverner la Donnée ?

Définir et documenter

  • Les types de données : référentielles, transactionnelles, décisionnelles
  • Données structurées, non structurées, transtructurées

Modéliser

  • Les métadonnées
  • Les concepts d'affaires
  • Les données dans les processus
  • Les données des applications : la représentation des données, les flux
  • Les nouveaux modèles de données : étoile écrasée ou Big Table, Hub-Link-Satellite

S’organiser pour gérer : rôles et responsabilités des acteurs

  • Le rôle de propriétaire des données
  • Le rôle du responsable des traitements
  • Le rôle de pilote de la qualité et de la sécurité des données
  • Les rôles de gestion opérationnelle des données
  • Les nouveaux rôles de Chief Data Officer / Data Steward
  • Le RSSI / le DPO (délégué à la protection des données)
  • Les Data Scientists
  • La comitologie

Outiller : les solutions de gouvernance des données

  • Les composantes : Master Data Management, Data Quality Management
  • Les pure players
  • Les solutions intégrées

Partager : Les solutions de partage des données

La Gouvernance des Données par rapport à la gouvernance globale

Les données au sein de la gouvernance du SI

  • Les données et COBIT5
  • Les données et TOGAF 9.1
  • Les données, BISL et le BABOK
  • Etc ...

Démarches existantes et limites

  • Data Management Body Of Knowledge
  • Data Governance Institute
  • IBM Governance Council
  • Enterprise Information Management
  • Le Data Management Maturity Model
  • Non Invasive Data Governance
  • Une approche des solutions de management des données : MIKE-2
  • Les cadres de gouvernance et les PME : rester pragmatique

Organiser la Gouvernance des Données

  • De la Gouvernance des Données à la gouvernance des projets
  • Supervision des opérations sur les données
  • Les organisations de Gouvernance des Données

Etablir la fonction de Gouvernance des Données

  • Etablir la politique des données
  • Etablir une charte : objectifs, organisation, comités, rôles et responsabilités
  • Définir les indicateurs et le reporting

Mettre en place une Gouvernance des Données

  • Faire un état des lieux
  • Identifier la maturité de l’entreprise ou de l’organisation
  • Recenser les actions réalisées
  • Recenser les actions identifiées et pas faites
  • Cartographier les risques et opportunités
  • Recenser l’outillage existant
  • Recenser les acteurs

Identifier le prétexte à la prise de conscience

  • Identifier les enjeux métier opérationnels et stratégiques (y compris économiques)
  • Identifier les freins Affaires et TI
  • Évaluer les coûts d’une absence de Gouvernance des Données

Identifier les rôles et responsabiliser des acteurs

  • Les fonctions obligatoires
  • Les qualités requises pour les acteurs
  • Le rôle de chacun

Outiller

  • Harmoniser et rationnaliser l’existant
  • S’outiller progressivement

Mettre en œuvre sur l’existant

  • Cibler des Quick Wins en fonction des problèmes
  • Prioriser les constituants du pilotage opérationnel
  • Etablir une Feuille de Route en fonction des gains opérationnels
  • Déployer progressivement et accompagner le changement
  • Intégrer le sujet des données dans les comités de gouvernance des processus

Mettre en œuvre sur les nouveaux périmètres

  • Inscrire la qualité des données dans la charte de l’architecture d’entreprise
  • Intégrer la cartographie des données dans les processus métier et dans le Système d’Information
  • Définir et déployer les cadres d’exigences des données
  • Lancer / compléter le dictionnaire d’objet métier

Partager et valoriser

  • Produire et expliquer les indicateurs : les données sur la Gouvernance des Données
  • Mesurer le retour sur investissement de la Gouvernance des Données
  • Rendre compte de la progression
  • Animer la communauté des parties prenantes et des acteurs
  • Valoriser l’action
Partager avec des amis

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