Qualité des données
Structurez, mesurez et pilotez la qualité de vos données pour créer de la valeur fiable !
Vue d'ensemble
Cette formation propose une approche complète : compréhension des concepts clés, identification des dimensions de qualité, mise en place d’une démarche pragmatique, cadrage réglementaire, gouvernance opérationnelle et mesures outillées (MDM, ETL, DQM). Elle s’adresse aux équipes qui souhaitent sécuriser l’usage de la donnée tout en accélérant les usages métiers.
Connaissances de base des systèmes d’information.
Aisance avec le traitement et la manipulation de données.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Module 1 — Fondamentaux et enjeux de la qualité
Données, information, connaissance : définitions et liens.
Cycle de vie de l’information et points de contrôle.
Valeur de la donnée et impacts internes/externes (clients, partenaires).
Coût de la non-qualité : risques et opportunités.
Analyse d’un jeu de données et conclusions sur la qualité.
Module 2 — Dimensions et critères de qualité
Fraîcheur, disponibilité, cohérence, traçabilité, sécurisation, exhaustivité.
Grille de mesure : complétude, exactitude, cohérence, pertinence.
Profilage et diagnostic initial.
Évaluation d’un dataset à partir d’une grille four-nie.
Module 3 — Démarche qualité et bonnes pratiques
Motivations et déclencheurs d’une démarche Qualité des Données.
Facteurs clés de succès : piliers, bonnes questions, pilotage du projet.
Gestion des volumes et industrialisation des traitements.
Du chantier qualité à la gouvernance de l’information.
Propositions d’actions qualité priorisées.
Module 4 — Cadre réglementaire et conformité
Impacts juridiques et réglementaires sur la qualité des données.
Obligations pouvant contraindre ou orienter les pratiques QoD.
Droits des personnes et gestion du consentement.
Retours d’audit et analyse de conformité.
Module 5 — Gouvernance des données en pratique
De la démarche qualité à la gouvernance : principes et périmètre.
Rôles et responsabilités : Métiers vs. IT, Data Governance Committee & staff.
Niveaux de maturité et principaux drivers de gouvernance.
Métadonnées, data stewardship et workflows d’assignation.
Lignage et pistes d’audit pour le suivi et la responsabilité.
Data lake “qualité native” pour adresser consentement et droits associés.
Zones de mise en valeur et coût de la faible qualité.
Cartographie des domaines et priorisation.
Module 6 — Mesurer et outiller la qualité
Problématique des silos et rôle du Master Data Management (MDM).
Place des ETL dans le contrôle et la remédiation.
DQM (Data Quality Management) : apports et cas d’usage.
Critères de choix d’un outil DQM : patterns, algorithmes, fusion/simulations, profilage, ergonomie.
Liens entre MDM et conformité qualité.
Panorama d’outils et perception des éditeurs.
Procédures de mesure, automatisation et coûts (humain & technique).
Démonstration guidée d’un outil DQM.
Module 7 — Risques et perspectives
Réticences organisationnelles et conduite du changement.
Sur-qualité : coûts et arbitrages.
Explosion de la volumétrie et changement de nature des données.
Impacts du Web et des médias sociaux ; montée de la donnée non structurée.
Feuille de route d’amélioration continue.
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
En savoir plus sur le financement