Formation qualité des données en entreprise
Présentation de la Formation qualité des données en entreprise
Dans un monde où la data est omniprésente, la qualité des données s’impose comme un enjeu stratégique incontournable. Les entreprises doivent pouvoir s’appuyer sur des informations fiables et exactes pour prendre des décisions éclairées, satisfaire leurs clients et se conformer aux réglementations en vigueur. Or, l’augmentation constante des volumes de données et la diversité des formats (Excel, bases SQL, CRM, ERP, etc.) rendent souvent la tâche complexe. Des données incomplètes, incohérentes ou obsolètes entraînent de lourdes conséquences : perte de temps, coûts additionnels, erreurs de reporting, opportunités manquées et insatisfaction des utilisateurs métiers.
Cette formation d’une journée a pour ambition de vous faire découvrir les fondamentaux de la qualité des données, de comprendre pourquoi et comment la mettre en place au cœur de votre organisation. À travers des ateliers pratiques et un accompagnement personnalisé, vous apprendrez à détecter, corriger et prévenir les problèmes de qualité pour gagner en efficacité et en fiabilité.
Programme détaillé de la Formation data quality
Objectifs
- Comprendre les bases de la qualité des données : définitions, enjeux, indicateurs de mesure
- Identifier les facteurs clés qui influencent la qualité des données (complétude, cohérence, exactitude, etc.)
- Découvrir les bonnes pratiques et les méthodes d’amélioration de la qualité
- Mettre en œuvre des ateliers pratiques permettant d’analyser et d’améliorer la qualité de vos données
- Établir une feuille de route pour la mise en place d’une démarche qualité dans votre entreprise
Organisation de la formation qualité des données en entreprise
1. Introduction à la Qualité des Données (Matin – 1h30)
- Définitions et concepts clés :
- Qu’est-ce que la qualité des données ?
- Les 4 grandes dimensions (ex. : complétude, cohérence, exactitude, fraîcheur)
- Enjeux et impacts sur la performance de l’entreprise
- Exemples concrets : études de cas de mauvaise qualité des données et leurs conséquences
- Lien avec la gouvernance des données et la conformité RGPD (voir CNIL)
2. Fondamentaux et Bonnes Pratiques (Matin – 1h30)
- Facteurs influençant la qualité des données (processus, outils, culture d’entreprise)
- Indicateurs de suivi (KPIs et tableaux de bord)
- Présentation d’outils de Data Quality (Collibra, Talend Data Quality, etc.)
- Discussion autour de méthodes d’amélioration continue (PDCA, Lean Data, etc.)
Atelier 1 : Autodiagnostic
- Les participants évaluent la qualité de leurs propres données ou d’un échantillon fourni
- Échange en groupe sur les écarts constatés et définition d’axes d’amélioration
3. Approche Pratique et Études de Cas (Après-midi – 2h)
- Mise en pratique à partir d’un jeu de données fictif ou réel (selon vos besoins)
- Exploration et nettoyage des données avec des outils simples (Excel, scripts de nettoyage)
- Illustration des techniques de déduplication et de correction d’erreurs
- Construction d’un tableau de bord de qualité : sélection et suivi des indicateurs pertinents
Atelier 2 : Mini-Projet Collaboratif
- Par petits groupes, analyse d’un set de données et proposition d’un plan d’action pour améliorer sa qualité
- Présentation des résultats et retours d’expérience
4. Plan d’Action et Conclusion (Après-midi – 1h)
- Feuille de route pour déployer une démarche qualité au sein de l’entreprise
- Sensibilisation des équipes, attribution de rôles (Data Steward, Data Owner) et mise en place d’outils de suivi
- Discussion ouverte sur les prochaines étapes : intégration à la gouvernance des données, automatisation, industrialisation
- Conclusion et questions-réponses
Outils d’évaluation des compétences
-
Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
-
Mini-projets guidés
-
Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
-
Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Quels profils et quels prérequis pour la formation
Profils :
- Chefs de projet souhaitant sécuriser la fiabilité des données dans leurs projets
- Analystes et Contrôleurs de gestion ayant besoin de données fiables pour leurs reportings
- Responsables métiers (Marketing, RH, Finance) désireux de comprendre comment améliorer la pertinence des indicateurs
- Data stewards ou Data owners en charge de la gouvernance des données
- Toute personne impliquée dans la transformation digitale et soucieuse de la qualité des données
Prérequis :
- Connaissances de base en gestion de données (Excel, bases de données, etc.)
- Sensibilité aux enjeux business et aux analyses de données
- Aucun prérequis technique avancé n’est nécessaire, l’approche étant métiers et pratique
Les outils
Afin de faciliter l’audit, la correction et la prévention des erreurs dans les datasets, il existe une multitude d’outils et de solutions sur le marché. Selon la taille de l’entreprise, le volume de données et les contraintes métier, vous pouvez opter pour :
- Collibra : Une plateforme de gouvernance centralisée qui inclut un Data Catalog, des workflows de validation et des fonctionnalités de qualité.
- Talend Data Quality : Propose des règles de nettoyage, de déduplication et de profiling, ainsi qu’une intégration fluide avec d’autres solutions de la suite Talend.
- Informatica Data Quality : Référence pour le profiling, la standardisation et la surveillance continue de la qualité des données.
- IBM InfoSphere QualityStage : Permet de gérer la qualité à grande échelle, avec des fonctions avancées d’appariement (matching) et d’enrichissement.
- OpenRefine : Outil open source, idéal pour les premières étapes de nettoyage et de normalisation, notamment dans des contextes de projets pilotes ou de POC.
Ces solutions offrent des fonctionnalités de déduplication, de standardisation et de monitoring de la qualité, et s’intègrent souvent dans des architectures plus larges (ETL, ESB, Cloud). Au cours de la formation, nous verrons comment choisir et implémenter ces outils en tenant compte des besoins de votre organisation.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
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Tarifs et Modalités d’inscription
Prochaines Sessions et Lieux de Formation qualité des données en entreprise
Tarif inter-entreprises :
700 euros par participant pour 1 jour / 7 heures
- Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
- Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
- Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins) : nous contacter pour évaluation
Prochaines sessions :
Dates sur demande
Lieux de la formation :
Paris ou à distance
Inscription et demande d'informations
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Ils nous font confiance
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Nous privilégions les petits groupes pour un accompagnement personnalisé et des échanges riches, ce qui vous permettra de maîtriser les techniques de data en les appliquant directement à des cas concrets de votre secteur d’activité. De plus, notre équipe reste à votre disposition après la formation pour vous soutenir dans la mise en application de vos nouveaux savoir-faire.
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