Inter-entreprises
Confronter les modèles, pratiques et niveaux de maturité de professionnels issus de plusieurs organisations, en présentiel ou à distance selon les sessions.
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Data Governance : mettre en place une gouvernance des données opérationnelle.
Concevez une gouvernance adaptée à votre organisation et transformez-la en pratiques concrètes.
Échanger avec nous- Durée
- 3 jours.
- Format
- Présentiel ou distanciel. Formation dispensée en français ou en anglais.
- Modalités
- Inter-entreprises ou intra-entreprise.
- Prérequis
- Cette formation est ouverte à tout professionnel Data, sans niveau d’expérience ou d’expertise particulier requis.
Passer d’un cadre théorique à une gouvernance qui fonctionne.
Définir des rôles, des politiques ou des comités ne suffit pas. Une gouvernance crée de la valeur lorsque chacun sait qui décide, qui est responsable, quelles règles appliquer et comment agir lorsqu’un problème de données apparaît.
- Concevoir les composantes essentielles d’un modèle de gouvernance adapté à son organisation.
- Structurer les rôles, responsabilités, instances et mécanismes de décision autour des données.
- Articuler Data Governance, Metadata Management et Data Quality dans un même dispositif.
- Définir une démarche progressive de déploiement et les indicateurs permettant de la piloter.
Pour celles et ceux qui font vivre la gouvernance.
Cette formation s’adresse aux professionnels amenés à concevoir, piloter ou exercer des responsabilités dans un dispositif de Data Governance ou de Data Management.
- Chief Data Officers, responsables Data Governance, Data Managers et membres d’un Data Office
- Data Owners, Data Stewards, responsables Data Quality et Data Quality Analysts
- Responsables Metadata ou Data Catalog, Data Architects et équipes Data
- Managers métiers, consultants Data et responsables de transformation impliqués dans la gouvernance
Une première expérience des problématiques Data ainsi qu’une bonne culture générale des systèmes d’information sont recommandées.
Trois jours pour construire et opérationnaliser.
Vous souhaitez appliquer la gouvernance de façon pragmatique et adaptée à votre contexte organisationnel ? Cette formation vous fournira l’ensemble des éléments à la fois théoriques et pratiques pour y parvenir.
01Introduction au Data ManagementSituer la gouvernance dans l’ensemble des disciplines de gestion des données.
- La donnée comme actif et les enjeux du Data Management
- Les grands domaines du DAMA-DMBOK®
- Positionnement de la Data Governance
- Interactions avec la qualité, les métadonnées, l’architecture, la sécurité et le MDM
02Stratégie Data et GouvernanceAligner le cadre de gouvernance avec la stratégie de l’entreprise et les priorités métier.
- Guide pratique de la définition d’une stratégie de données
- Comprendre le lien entre stratégie et gouvernance des données
- Comment mettre en place un cadre de gouvernance aligné avec sa stratégie d’entreprise et les priorités métier
03Data Governance — fondamentaux et modèle opérationnelComprendre pourquoi gouverner et choisir un modèle adapté au contexte de l’organisation.
- Définition, finalités, principes directeurs, politiques et standards
- Gouvernance des données et gestion opérationnelle
- Modèles centralisé, décentralisé et fédéré
- Responsabilités et niveaux de décision
- Articulation entre métiers, Data et IT
- Data Office, domaines de données et périmètre du dispositif
04Metadata ManagementConstruire un langage commun et rendre la connaissance sur les données accessible.
- Métadonnées métier, techniques et opérationnelles
- Glossaire métier et dictionnaire de données
- Définitions, concepts métier et Data Lineage
- Principes de catalogage
- Rôles et responsabilités autour des métadonnées
- Cas pratique : structurer un langage commun
05Data Quality ManagementPasser d’un constat de qualité à une démarche organisée, mesurée et pilotée.
- Dimensions de qualité et données critiques
- Exigences, règles, contrôles et mesures
- Gestion des problèmes de qualité
- Rôles, responsabilités et démarche de déploiement
- Pilotage, indicateurs et rôle des outils
- Cas pratique : évaluer un dispositif de Data Quality
06Data Product Management et Data Readiness pour l’IAPréparer des produits Data gouvernés et des données adaptées aux nouveaux usages de l’IA.
- Comprendre ce qu’est un Data Product et les enjeux de cette approche
- Comment gouverner et maintenir un produit Data
- Quel cadre mettre en place pour les nouveaux usages IA
- Cas pratique IA générative
07Conformité réglementaire et éthiqueIntégrer la conformité, la sécurité et l’éthique au dispositif de gouvernance.
- Conformité et sécurité des données pour réduire les risques
- Conformités sectorielles : banque, assurance, santé…
- Panorama des projets réglementaires et législatifs en cours ou à venir : Data Act, AI Act…
- Comment intégrer des considérations éthiques de gouvernance des données au-delà du cadre réglementaire ?
08Rôles, instances et déploiement de la gouvernanceTransformer le modèle en pratiques quotidiennes et construire une trajectoire réaliste.
- Data Owner, Data Steward, métiers, équipes Data et IT
- Accountability et articulation entre les acteurs
- Comitologie, arbitrage, escalades et collaboration
- Périmètre initial et priorisation des domaines
- Accompagnement des rôles et intégration aux processus
- Indicateurs d’activité, d’adoption, de qualité et de maturité
- Cas pratique final : opérationnaliser un dispositif de gouvernance
Une gouvernance réellement exercée.
Nous ne mesurons pas une gouvernance au nombre de rôles nommés, de politiques rédigées ou de comités créés, mais à sa capacité à produire des décisions et des pratiques durables.
- Des responsabilités comprises et réellement exercées
- Des règles intégrées aux processus existants
- Des décisions prises et arbitrées au bon niveau
- Des problèmes de données confiés à un propriétaire
- Des mécanismes de résolution identifiés
- Des pratiques qui perdurent après la phase projet
Comprendre. Construire. Mettre en pratique.
Apports théoriques structurés, exemples professionnels, retours d’expérience et échanges permettent de relier les concepts aux réalités des participants.
Des cas pratiques progressifs et un fil rouge conduisent chacun à construire les principales briques d’un dispositif de gouvernance plutôt qu’à simplement les mémoriser.
Un format adapté à votre contexte.
Intra-entreprise
Adapter les exemples, les cas pratiques, le vocabulaire et le niveau d’approfondissement à votre environnement et à votre propre modèle de gouvernance.
Parcours entreprise
Intégrer cette formation dans une montée en compétences plus large pour les Data Owners, Data Stewards, Data Office ou managers métiers.
Faites passer votre gouvernance des intentions aux pratiques.
Parlons de votre contexte, de vos acteurs et des premières briques à construire.