Les fondamentaux data management par Pramana University

Détail du programme :
Introduction au Data Management et au DMBOK
Concepts de base : enjeux autour des données, enjeux autour de la gestion des données
Données vs information
Introduction au DMBOK 2 : structure, concepts fondamentaux, présentations des fonctions majeures, cadre fonctionnel ( ?roue? du DAMA), facteurs environnementaux ( ?hexagone? du DAMA)
Gouvernance et qualité des données
Gouvernance des données : raison d'être, définition, description, lien avec d'autres concepts (Management des données, Management du SI, Gestion de la qualité, Gestion des métadonnées), principes directeurs et politiques, modèle opérationnel, modèle de rôles, comitologie
Qualité des données : Enjeux et objectifs, dimensions de la qualité, activités et plan d'action
Métadonnées, Architecture, Modélisation des données
Métadonnées : concepts fondamentaux, glossaire, dictionnaire et lineage, démarche de déploiement
Architecture des données : concepts essentiels, activités clés, lien avec les frameworks d'architecture (TOGAF) et avec l'architecture d'entreprise
Modélisation des données : schémas, niveaux de modélisation & démarches de modélisation, lien avec les autres domaines de la gestion des données
Intégration, Données de référence et Stockage des données
Intégration et interopérabilité?: concepts essentiels, historique de l'intégration des données en entreprise, patterns principaux, solutions d'intégration, lien avec la gouvernance des données
Données de référence : concepts essentiels (master data, reference data), activités clés (évaluation de l'opportunité, approches architecturales, activités en lien avec la gouvernance des données), outillage
Stockage des données : concepts essentiels (architecture des bases de données, propriétés ACID vs. BASE, ...), activités clés, focus sur les technologies de stockages des données
BI, Sécurité, Content management, Big Data & Ethique sur les données
Business Intelligence : concepts essentiels (data warehouse et business intelligence), tendances actuelles, architectures classiques vs architectures modernes
Sécurité des données : concepts essentiels, activités clés (exigences de sécurité, politiques, standards, gestion des risques, gestion de la conformité)
Content Management : concepts essentiels (ontologie, classification, ...), activités clés, architecture et solutions
Big Data : historique, concepts essentiels, architecture et solutions
Éthique : définition, modèle de risque éthique socialement responsable

Découvrir et comprendre les concepts clés énoncés dans le DMBOK v2
Se positionner par rapport au cadre de référence
Avoir les clés de lecture nécessaires à la mise en place, au pilotage et à l'évaluation d'un dispositif de Management des données
Fournir la connaissance nécessaire au passage du niveau Associate de la certification CDMP