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LE MOT DE L’INTERVENANT

Avec cette formation, nous vous accompagnons dans la compréhension...

Avec cette formation, nous vous accompagnons dans la compréhension des enjeux et des solutions de mise en œuvre d’une gouvernance de la donnée orientée métiers, au sein de votre organisation. Nous vous aidons à identifier la bonne ambition pour votre entreprise, les erreurs à ne pas commettre, en nous appuyant sur des expériences vécues. Nous vous donnerons également les éléments de démarche pour une mise en place de gouvernance des données réussie, en privilégiant le pragmatisme aux cadres théoriques.

Philippe NIEUWBOURG
Philippe Nieuwbourg est analyste et professeur/formateur. Il a plus de vingt ans d'expérience dans les domaines de l'Informatique décisionnelle 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, Informatique décisionnelle, applications analytiques, entrepôts de données, visualisation graphique, mise en récit des données…
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     NOUVEAU

Séminaire dual-media : présentiel et distanciel    Disponible en présentiel et distanciel

Prochaine session : 26-27 NOVEMBRE 2020

 

 

En deux journées particulièrement riches, ce séminaire présente un point complet sur les enjeux métiers et technologiques du management des données, ainsi que les meilleures pratiques à mettre en œuvre. Il est adapté à toute organisation qui souhaite mettre en place une gouvernance des données orientée métiers (Data Office, DSI, Directions métiers…).

Seront notamment abordés le futur de l’économie des données, les particularités de Gouvernance des Données non structurées, des données de l’Internet des Objets, du Big Data, les cadres réglementaires applicables (français, européens, américains) en mettant l’accent sur le RGPD, problème d’actualité), la gouvernance dans un contexte de sécurité globale (en particulier la classification et la gestion des données en fonction du niveau de confidentialité et de risque associé), les principaux référentiels métiers et technologiques de management des données et de la qualité des données, les démarches d’architecture, les démarches de gouvernance, les bonnes pratiques de gestion et d’ingénierie, les bénéfices pour l’entreprise… le tout illustré par des exemples concrets.

  • Quels bénéfices l’entreprise peut-elle attendre d’un bon management et d’une bonne Gouvernance des Données ?
    Et si bien manager ses données était source de profit ?
  • Quels risques pour l’entreprise à ne pas bien gouverner ses données ?
  • Peut-on faire de la Gouvernance des Données sans outillage spécifique ou avec des outils simples que l’on possède déjà ?
  • Quelle place accorder à la Gouvernance des Données dans un contexte Big Data ?
  • Quelles démarches l’entreprise doit-elle mettre en œuvre pour bien manager et gouverner ses données ?
  • Comment gouverner les données et leur niveau de qualité ?
  • Quelle prise en compte de la sécurité ?
  • Quelles contraintes réglementaires s’appliquent aux données de l’entreprise ?
  • Quels liens entre RGPD et Gouvernance des Données ?
  • Par où commencer la mise en œuvre d’une démarche de management des données ?
  • Quel rôle pour la DSI, pour le « Data Office », pour le CDO ?


Enjeux et perspectives


  • Un peu d'humour : les 10 règles à suivre pour rater sa gouvernance des données.
  • Le monde de la donnée, d'hier à aujourd'hui : une prise de conscience.
  • De plus en plus d'intérêt pour le sujet de la gouvernance des données.
  • Le rôle de la gouvernance des données comme fondation de la transformation numérique.
  • Le modèle de Russel Ackoff : de la donnée à la sagesse.
  • L'économie orientée données. Les différents types de données. Les données comme nouvelle matière première. Étude de cas : créer de la valeur autour des données non structurées.
  • Modèles de maturité. Constat de maturité par grand secteur d'activité. Quelques méthodologies de mesure de la valeur des données.
  • La gouvernance des données, qu'est-ce que c'est ? Définitions... Différences entre la gouvernance et la gestion (management) des données.
  • Gouvernance des données vs Gouvernance du SI. Les approches «  académiques  » de la gouvernance du SI (COBIT, TOGAF, DMBOK, ITIL...) : comment s'appuyer sur ces travaux pour débuter une nouvelle gouvernance. Transférer la gouvernance des données aux métiers : une attente de tous, et une nécessité.
  • Gouvernance des données vs Gouvernance de l’information. Donnée, document, information… plusieurs définitions qui dépendent des entreprises, et de la formation des personnes concernées. Un document contient des données. Une information est l’assemblage de données et d’un contexte. Les professionnels du document : ils traitent de la donnée depuis toujours, et pourtant, ils semblent absents du paysage des métiers de la donnée. Faire le lien entre la gouvernance des données et les travaux de création d’ontologie, de corpus métiers, de référentiels, des professionnels de l’information. Les plates-formes de référencement de l’information ; comment elles peuvent aider à la gouvernance des données.

Les architectures de données


  • Données opérationnelles vs données décisionnelles.
  • Les données «  Big Data  », leur place dans le système d’information et la gouvernance.
  • Les silos : en supprimer certains, en re-créer d'autres ?
  • Les nouveaux mots-clefs de la gestion des données : data gravity, data hub, edge computing…
  • L’objectif : la plateforme de l’entreprise orientée données – la «  data fabric  » ou «  data factory  ».
  • Le développement du Cloud : les pour et les contre. Cas pratiques d’entreprises migrant leurs données vers le Cloud.
  • Le rôle clef de la gouvernance comme fondation de l’entreprise orientée données

Les composantes d'une bonne gouvernance des données


  • Valoriser la gouvernance des données auprès des dirigeants
  • La gouvernance des données comme outil de création de valeur
  • Comprendre le cycle de vie des données. Les 5 étapes du cycle de vie de la donnée. Acquisition, qualification, sécurisation, transformation, enrichissement, exploitation, analyse, visualisation. La «  mort  » des données (fin du cycle de vie). Suppression des données, archivage, conservation «  au cas où  ». Les données de test (bac à sable, données personnelles...)
  • Le rôle des données atypiques.
  • Valorisation des données.
  • Les enjeux financiers de la valorisation des données
  • Les travaux en cours pour faire évoluer les normes comptables et financières
  • L'Open Data

Les personnes, les fonctions, les rôles


  • Les métiers de la donnée
  • Côté utilisateurs
  • Analystes de données (Data Analysts)
  • Référents / Propriétaires de données (Data Owners)
  • Responsables des processus de qualité des données (Data Stewards)
  • Scientifiques de données orientés métiers (Citizen Data Scientists)
  • Côté informatique
  • Développeurs (de flux d'alimentation, de restitutions)
  • Architectes (fonctionnels, applicatifs, techniques...)
  • Administrateurs systèmes (bases de données, systèmes de stockage...)
  • Administrateurs des plates-formes Cloud
  • Coté data office
  • Chief Data Officer (CDO)
  • Cartographes d'affaires
  • Analystes de données (Data Scientists)
  • Les professionnels de l’information : comment les intégrer ou comment collaborer avec eux
  • Quelques métiers «  particuliers  » et leur rôle dans la gouvernance des données (DPO, RSSI…)
  • Le cas particulier du DPO : fait-il partie des «  métiers de la donnée  » ?
  • Comment articuler le travail et les responsabilités entre l’équipe de gouvernance des données, et le DPO
  • Les organisations / la communauté : data lab, data office, digital lab, etc.
  • Qui conduit le projet gouvernance des données ? Sa place dans l'organisation
  • Animer la communauté «  data  »
  • Mettre en place des actions de communication
  • Mise en place d'un comité de gouvernance des données
  • Qui en fait partie ?
  • Son rôle
  • Son organisation
  • Ses missions

Le socle : cartographier les données de l’entreprise


  • Créer un dictionnaire des données orienté métiers
  • Que cartographie : la méthode DPP (Données, Personnes, Processus)
  • Que peut-on automatiser dans la création du dictionnaire des données
  • Comment s’appuyer sur les dictionnaires techniques déjà réalisés
  • Cartographie des données vs cartographie des processus
  • Qui dans l’entreprise pour cartographie les données métiers
  • Peut-on gouverner les données sans dictionnaire ?
  • Quelques solutions tactiques pour avancer rapidement tout en préparant le dictionnaire global
  • Panorama des outils de création, stockage, interrogation du dictionnaire des données

Axe 1 : Gestion de la qualité des données (DQM)


  • Définition des règles de qualité
  • Les 10 indicateurs de mesure de la qualité : comment les sélectionner, et les utiliser
  • Panorama des outils de gestion de la qualité des données (DQM)

Axe 2 : Gestion des données de référence (MDM)


  • Le MDM dans le système d'information – créer un référentiel d’entreprise
  • Les différentes catégories de données de référence – les principaux types de référentiels
  • Sélectionner les données qui intègreront le référentiel
  • Comment appréhender le MDM : hiérarchisation des priorités
  • Le rôle des utilisateurs dans la vie du MDM
  • Architecture : MDM physique ou virtuel
  • Panorama des outils de Gestion des données de référence (MDM)

Axe 3 : Gestion des métadonnées (Metadata Management)


  • Lien entre les métadonnées techniques et fonctionnelles
  • Le cycle de vie des métadonnées : description, transformation, nettoyage, enrichissement, dédoublonnage
  • Définition des politiques de droits et d'accès
  • Quelques métadonnées particulières liées au RGPD (sensibilité, finalité, durée de conservation...)
  • Mise en place d'alertes / usages
  • Étude de cas : Desjardins
  • Panorama des outils de gestion des métadonnées

Axe 4 : Conformité (Compliance)


  • Les règles intangibles
  • Mise en place d’une piste d’audit fiable
  • La directive européenne de 2010 : «  contrôles permanents et documentés  », «  piste d’audit  », des données financières et comptables
  • Les règles sectorielles
  • La règlementation sur les données personnelles
  • Le rôle moteur du RGPD
  • La carotte : améliorer la confiance dans le digital, la sécurité, l’image de l’entreprise
  • Le bâton : premières sanctions constatées dans les principaux pays européens
  • Impact des contraintes introduites par le RGPD sur la gouvernance des données : durée et forme de conservation, sensibilité, base des consentements et registre des traitements
  • Les autres règlementations internationales de protection des données personnelles – Les cas du Canada et de la Californie
  • Panorama des outils de conformité des données

Méthodologie de mise en place


  • Rédaction de la charte de gouvernance des données.
  • Recenser les actions déjà menées.
  • Établir la politique des données.
  • Rédiger une charte.
  • Définir les indicateurs et les outils de reporting de la gouvernance.
  • Conduite du projet : priorisation.
  • Concevoir le plan d'action : agilité, ROI rapide et quantifiable, priorisation.
  • Documenter : Ateliers de cartographie des données
  • Présentation détaillée des fiches données et processus.
  • Comment se déroulent les ateliers ?
  • Les questions que vous vous posez.
  • Modéliser : Implantation dans une base de données graphe.
  • Les atouts du graphe : analyse d'impact, évolutivité, accessibilité...
  • Partager : Amélioration continue.

Outiller : Panorama des outils de gouvernance des données


  • Pourquoi les panoramas sont orientés technologies ?
  • Les plates-formes orientées technologies (IBM, Oracle, Microsoft...)
  • Quelles solutions Open Source comme briques d’une gouvernance des données orientée métiers.
  • Quelques plates-formes de gouvernance des données orientées métiers.
  • DataGalaxy.
  • Collibra.
  • Alation.

Les coûts d'un projet de gouvernance


  • Méthode d’estimation des coûts.
  • Définir les livrables.
  • Communiquer les résultats.
  • Tableau de bord de suivi des coûts et résultats du projet.
  • Quelques méthodes d’estimation du ROI.

Annexe : Blockchain et gouvernance des données


Annexe : Internet des Objets et gouvernance des données