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Introduction
- Définition de la gouvernance des données
- Rôle et périmètre : connaissance du patrimoine, de la réglementation et qualité
- Enjeux stratégiques pour l'entreprise et ROI de la gouvernance
- Modèles de gouvernance : centralisée, fédérée, décentralisée
- La gouvernance des données au sein du système d’information et pour l’IA : gouvernances data/IT/IA
- La gouvernance au sein du data management
- Gestion des données comme des assets : l’impact du big data et de la réglementation sur les données personnelles sur la gestion du patrimoine de données
Etude de cas
Présentation des acteurs historiques du système d'information gérant les données et recrutement d'un nouvel acteur pour les données personnelles. Échange en groupe.
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La gouvernance des données au cœur du data management
- Définition du cycle de vie de la donnée
- Définition du data management et de ces domaines de compétences
- Présentation du DAMA "Body of Knowledge"
- Architecture de données, modélisation, data mesh
- Qualité
- Master data management – gestion de référentiels de données
- Connaissance du patrimoine et gestion des assets
- Sécurité et réglementaire
- Stockage et valorisation des données
- Framework de maturité data
Etude de cas
Étude de cas : la sécurité et la réglementation au cœur des démarrages des projets de gouvernance, l’évaluation de la maturité data de l’organisation. Échange sur l'impact du big data dans l'usage du DAMA.
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Les nouveaux acteurs : CDO et responsables de la gouvernance des données
- Chief data officers : profils, rôles, responsabilités, positionnement au sein de l’organisation
- Responsables de la gouvernance des données et du patrimoine de données
- Des acteurs moteurs pour la transformation de l’organisation des données
- Création d’un data office et choix d’organisation (centralisation ou pas)
Etude de cas
Recruter un CDO et établir son positionnement au sein d'une entreprise.
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Un cadre de la gouvernance pour s'orienter
- Présentation d’un cadre générique d’une gouvernance des données
- Vision d’ensemble des acteurs, de leurs rôles et responsabilités
- Connaissance du patrimoine et création d’un catalogue de données
- Définition du data lineage
- Réglementation et interlocuteurs des autorités de régulation
- Éthique des usages, acteur de confiance et responsable
- Gestion métier des accès aux données, confidentialité et sécurité
- Qualité
- Mise en place d’une comitologie
- Formation et acculturation pour promouvoir une culture data
Etude de cas
Accompagner les premiers mois du responsable de la gouvernance des données.
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Au cœur de la connaissance du patrimoine, objets métier et modélisation
- Une terminologie organisée et cohérente pour décrire le patrimoine de données
- Données structurées et non structurées
- Thésaurus, glossaire, dictionnaire métier et modélisation des données
- Ontologies et modèles : voir, comprendre, partager un ensemble de données
- Données et métadonnées : définition, standards et conventions
- Gouvernance, architecture d’entreprise et architecture de données
- Lien entre vision technique et vision métier
Etude de cas
Conception du processus de collecte des données et modélisation pour la connaissance du patrimoine.
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Les processus de la gouvernance des données
- Les interactions entre les acteurs de la data au sein des projets ou hors projets
- Gestion des données confidentielles et de rétention, des usages, de la connaissance du patrimoine de données dans les projets, des modifications des données issues des sources
- Processus de gestion de la qualité des données à l’acquisition des données : acteur et flux de qualité
Etude de cas
Lancement d’un projet de gouvernance autour de la connaissance du patrimoine.
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La boîte à outil de la transformation data
- La gouvernance des données et la transformation de son organisation
- One size doesn’t fit all
- Des outils pour la transformation
- Un modèle ACTES : Alignement stratégique, Connaissance du patrimoine et du business modèle, Transformations des métiers, Engagement des Acteurs, Sécurité et Réglementation
- La culture data et l’animation de la communauté data : des leviers de transformation
Echanges
Partir avec les premières actions pour son contexte.
3j
- 21h00 
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