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Fondamentaux du Data Management (E-Learning)

Appréhendez l'ensemble des concepts du Data Management et préparer votre certification CDMP

À propos de cette formation

Horloge
23h
Disponible en e-learning
Coche
Action de formation

Niveau avancé requis

Pièce
À partir de 1 260€ HT
Lieu
À distance

Description

La formation E-Learning Fondamentaux Data Management offre la possibilité de suivre un parcours de formation :

En simplicité : Le stagiaire peut suivre le cours en toute autonomie, sans subir les contraintes logistiques inhérentes aux formations classiques (absence formateur, problèmes dans la livraison des supports, …).

Au rythme du stagiaire : Le stagiaire ne « subit » pas le rythme imposé par une formation classique, il peut prendre le temps de s’attarder sur certains sujets moins connus que d’autres par exemple. De par l’aspect modulable de la formation, il peut également progresser par courte tranche de temps, par exemple suivre une unique activité d’un module lors d’un trou dans son emploi du temps.

En s’auto-évaluant : La formation via l’E-Learning permet au candidat de s’auto évaluer via différents outils comme des quizz. Ces quizz sont rejouables, quel que soit le résultat obtenu.

Adapté à la situation de chaque stagiaire : Le contenu de la plateforme étant modulable, il est possible de créer des parcours adaptés aux besoins des stagiaires. Par exemple : Utilisation du module Master & Reference Data Management pour un Chef de Projet pour la mise en place de référentiel de données.

En savoir plus

Objectifs pédagogiques

  • Discover and understand the key concepts set out in the DMBOK v2
  • Position yourself in relation to the reference framework
  • Have the necessary reading keys to set up, manage and evaluate a data management system
  • Provide the necessary knowledge to pass the Associate level of the CDMP® certification

Contenu de la formation

  • Introduction to Data Management and DMBOK
    • Basic concepts: issues around data, issues around data management & governance
    • Data vs information
    • Introduction to DMBOK 2: structure, fundamental concepts, presentations of major functions, functional framework (“wheel” of DAMA), environmental factors (“hexagon” of DAMA)
  • Governance, Ethics and Security
    • Data governance: rationale, definition, description, link with other concepts (Data management, IS management, Quality management, Metadata management), guiding principles and policies, operational model, role model, comitology
    • Ethics: definition, model of socially responsible ethical risk
    • Data security: essential concepts, key activities (security requirements, policies, standards, risk management, compliance management)
  • Storage, Operations, Metadata, Data Modeling
    • Data storage: essential concepts (database architecture, ACID vs. BASE properties, etc.), key activities, focus on data storage technologies
    • Metadata: fundamental concepts, glossary, dictionary and lineage, deployment process
    • Data modeling: diagrams, modeling levels & modeling approaches, link with other areas of data management
  • Quality, Integration, BI & Big Data
    • Data quality: Issues and objectives, quality dimensions, activities and action plan
    • Integration and interoperability: essential concepts, history of data integration in companies, main patterns, integration solutions, link with data governance
    • Business Intelligence: essential concepts (data warehouse and business intelligence), current trends, classic architectures vs modern architectures
    • Big Data: history, essential concepts, architecture and solutions
  • Data Architecture, Master & Reference Data, Document and Content Management
    • Data architecture: essential concepts, key activities, link with architecture frameworks (TOGAF) and with enterprise architecture
    • Master & Reference Data: essential concepts (master data, reference data), key activities (evaluation of the opportunity, architectural approaches, activities related to data governance), tools
    • Document and content management: essential concepts (ontology, classification, etc.), key activities, architecture and solutions
  • Preparation certification CDMP
    • Mock exams

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Written questions (MCQ)
  • Training evaluation questionnaire
star--3

L'organisme de formation

PRAMANA UNIVERSITY

Siège social: Neuilly-sur-Seine

Public concerné

Members of Data Office

Data Analyst / Data Quality Analyst

Data Architect

Chief Data Officer

Repository administrator

Manager

Pré-requis

Good general culture on Information Systems and their architectures

First experience on a theme of Data Management

Conditions d'accès

Délai d'accès

365 jours

Plus qu'une formation !

Ressources pédagogiques

  • Training support documents with interactive content
  • Support au format numérique et en anglais
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