Formation Master Data Management : maitriser ses référentiels métiers Stratégie SI et digitale


REFERENCE
 
 
AMDM
DUREE
 
 
1 jour
TARIFS
 
 
En Intra
Niveau : Intermédiaire
Cours à distance: Non
OBJECTIFS :
 

La capitalisation et la valorisation de l'information (Data Asset) constituent un enjeu stratégique pour la pérennité de l'entreprise. Les données référentielles (Master Data) définissent le cadre dans lequel se déroulent les processus métiers. Ce séminaire vous permet de maitriser les principes du Master Data Management et les bonnes pratiques de la démarche de mise en oeuvre.
A l'issue de cette formation Master Data Management vous serez capable de :

  • Analyser les enjeux du MDM et de la mise en place d'une gouvernance des informations et objets référentiels : LOVs, produit, collaborateur, client...
  • Appréhender la démarche de conception des processus référentiels (DLM), d'organisation et de modélisation des informations référentielles et de contrôle qualité de leurs domaines de référence 
  • Mettre en oeuvre une démarche MDM dans le cadre de vos projets informatiques et du système d'information d'entreprise (Data Management)
  • Définir les ressources à mettre en oeuvre pour rendre le MDM opérationnel
PRÉ-REQUIS :
 

Aucun

PUBLIC :
 

Cette formation Master Data Management s'adresse à : - Maitrise d'ouvrage - Maitrise d'oeuvre - DSIO

PROGRAMME :
 

 

Introduction et concepts du MDM

Qu’est-ce que le MDM ?Historique et fondamentaux de l’approche « Master Data Management ». Définition des concepts mis en jeu dans le projet MDM. Place du MDM dans le système d’information. Intégration des principes MDM dans les systèmes d’information opérationnels.

Les enjeux du MDM.Comment améliorer la gestion, le suivi, la diffusion et le partage des informations référentielles ? Quel niveau de MDM choisir : opérationnel, analytique ou stratégique ? Quelles type de données doivent être gérées dans le système MDM ? La place relative du MDM, du Data Management et de la Business Excellence au sein des entreprises.

Les chantiers du MDM.Points clés de la mise en oeuvre d’un système MDM. Modélisation des données de référence et du processus de gestion des entités référentielles. Intégration des données exogènes (Reference Data).

Architecture et données

Quel niveau d’architecture (CIGREF) appliquer au système MDM : métier, fonctionnel, logiciel ?Rôles des modules fonctionnels d’un système MDM : réplication, collecte, normalisation, intégration et restitution. Quels sont les types de données à gérer dans le système MDM :- Les données opérationnelles- Les données décisionnelles- Les données de référence- Le cas particulier des nomenclatures- Le cas particulier des métadonnéesTransactions, activités, processus et services impliqués dans la mise en oeuvre d’un service d’information MDM.

Les chantiers complémentaires du projet MDM

Les contraintes liées à l’acquisition et la collecte des données à intégrer dans le système MDM. Contrôle des données en temps réel et Data Quality Management. Complémentarités entre SI décisionnel, Business Intelligence et MDM.

Conception du système MDM

Comment modéliser les informations référentielles selon une approche « Process oriented MDM » ?Identification des données et entités de référenceCartographie des référentiels et processus métier engagés dans l’initiative MDMConstitution du dictionnaire de données normalisé, dédié ou intégré dans le portail d’entreprise ?Identification des acteurs impliqués et des contraintes organisationnelles et techniques liées à la collecte et l’exploitation des données à intégrer

Quelles conditions pour qu’une information devienne référentielle ? Comment éviter les pièges du langage parlé : acronymie, synonymie, polysémie, etc.

Comment maitriser les flux MDM ?Modélisation du processus de gestion du cycle de vie des données référentielles et des objets métierNiveau de volatilité des données, élaboration et choix du scénario de « Changed Data Capture »

Comment garantir l’intégrité des données ?Règles d'utilisation des informations référentiellesIntégration dans les processus métier

Mise en oeuvre du projet MDM

Étude préalable :Facteurs de succès d’un projet MDMLes scénarii d’architecture et le cadrage fonctionnelLe lotissement du projet MDM et le choix du périmètre fonctionnel pilote

Groupe de projet MDM :Acteurs, rôles et livrablesLes responsabilités métier, MOA, AMOA et MOE

De l’expression des besoins à la modélisation :Formalisation des besoins fonctionnelsLivrables : objectifs et contenu

Au-delà du projet pilote :Extensions du projet MDM : périmètre fonctionnel, historique des données, populations d’utilisateurs

Impacts organisationnels, fonctionnels et techniques

Comment passer d’une culture « My own data » à une organisation « Data owner » / « Data steward ». Impacts sur les systèmes informatiques de gestion ?Quelles solutions techniques et fonctionnelles ? Comment profiter de l’interface web : pour quels types de besoins et d’utilisateurs ? Le Master Data Management (MDM) en prolongement du projet décisionnel. Le MDM et les autres chantiers du Data Management. Le cas particulier des « Reference Data ».Quels sont les rôles des différents acteurs de la maitrise d’ouvrage et de la maitrise d’oeuvre impliqués dans un projet MDM ? Les responsabilités particulières du Data Steward et du Data Owner.

Mise en production, exploitation et maintenance

Le MDM au coeur du système d’information (SOA).Gestion des évolutions des référentiels métiers.

Panorama et typologie des offres du marché MDM

« Pure players », éditeurs ETL, offres opportunistes.Choix d’une solution logicielle MDM. Elaboration d’une matrice de critères à partir de la norme ISO 9126.

 

TRAVAUX PRATIQUES :
 

Cette formation participative, fondée sur des apports théoriques, est rythmée par des exercices pratiques de modélisation et l’échange de retours d’expérience réciproques, illustrant les étapes-clés du projet MDM : cadrage des enjeux et analyse des besoins, modélisation des données et des flux, architecture du cycle de vie des données de référence dans le cadre du système d’information.

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