Data Quality - Piloter la qualité des données
Des données de mauvaise qualité coûtent cher et faussent les décisions. Cette formation vous donne la méthode et les outils pour vérifier, corriger, mesurer et maintenir la fiabilité de vos données.
Objectif de la formation
Immersion · Savoir faire en situation réelle
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et piloter un plan de gestion de la qualité des données
- Réaliser un diagnostic des données (profiling) et chiffrer le coût de leurs défauts
- Mettre en place des traitements automatiques de nettoyage, d'harmonisation et de suppression des doublons
- Concevoir et alimenter des tableaux de bord de suivi de la qualité
- Animer au quotidien le réseau des référents données (Data Stewards)
Choisissez votre format
Jusqu’où voulez-vous aller ?
Chaque format reprend le précédent et y ajoute des journées.
Programme détaillé
ACTION · 14 heures (2 jours)
Jour 1
MatinLes dimensions de la qualité et le diagnostic des données
Objectif : Évaluer les 6 dimensions de la qualité et réaliser le diagnostic d'un jeu de données.
- Les 6 dimensions de la qualité (exactitude, complétude, cohérence, actualité, unicité, validité).
- Explorer les données (profiling) pour repérer ce qui ne se voit pas : anomalies, valeurs aberrantes, formats incohérents.
Atelier pratique : Grille d'évaluation des 6 dimensions sur un échantillon d'importation et écriture de règles de validation de premier niveau.
Cas métier : Le fichier clients après une migration - Diagnostic d'un fichier clients de référence abîmé par une migration.
Compétence acquise : Savoir diagnostiquer l'état des données, chiffrer le coût de leurs défauts et décider des priorités.
Livrable : Un rapport de diagnostic standardisé qui met en évidence les anomalies.
Après-midiConcevoir les règles de nettoyage et de correction
Objectif : Formaliser les règles de suppression des doublons, d'harmonisation et de correction.
- Traiter les valeurs manquantes (estimation, suppression, valeur par défaut).
- Appliquer des méthodes de rapprochement approximatif pour repérer les doublons, et harmoniser les données.
Atelier pratique : Réglage de règles de correction et de nettoyage des textes.
Cas métier : Le catalogue multi-fournisseurs - Harmonisation et rapprochement d'un catalogue de produits venant de plusieurs fournisseurs.
Compétence acquise : Savoir concevoir et automatiser une chaîne de nettoyage et d'enrichissement des données.
Livrable : Une grille des règles de correction et de nettoyage.
Jour 2
MatinConstruire les tableaux de bord et les indicateurs de qualité
Objectif : Définir des indicateurs de conformité (score de qualité) et concevoir un tableau de bord de suivi.
- Traduire les attentes des métiers en indicateurs de qualité (ex. : taux de remplissage, taux de doublons).
- Construire un tableau de bord de suivi de la qualité pour les métiers et la direction.
Atelier pratique : Maquette d'un tableau de bord de suivi de la qualité.
Cas métier : Les données financières - Conception du tableau de bord de suivi de la qualité des données financières.
Compétence acquise : Savoir mesurer la qualité dans le temps et présenter des indicateurs utiles à la décision.
Livrable : Un modèle de tableau de bord de la qualité des données, prêt à être mis en place.
Après-midiOrganiser la démarche dans la durée et le rôle des référents données
Objectif : Organiser les rôles (référents données, circuits d'alerte) pour maintenir la qualité dans la durée.
- Définir la gouvernance de la qualité : rôles et responsabilités (propriétaire et gestionnaire des données).
- Traiter les anomalies à la source et intégrer la qualité dès la conception des projets.
Atelier pratique : Rédaction de la fiche de rôle d'un référent données et du circuit de traitement des anomalies.
Cas métier : Mise en place d'une cellule de crise et d'une gouvernance suite à la détection d'écarts majeurs dans les rapports réglementaires de l'entreprise.
Compétence acquise : Savoir organiser et animer dans la durée l'équipe qui veille à la qualité des données.
Livrable : Une charte de gouvernance de la qualité des données (rôles et processus).
Les ateliers et cas métier de ce programme pourront être adaptés par le consultant-formateur selon les besoins, le niveau et les prérequis des participants, pour favoriser l’atteinte des objectifs pédagogiques.
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