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Chaque donnée créée doit être identifiée et maintenue dans les règles de confidentialité, sécurité, qualité, traçabilité, accessibilité, évolutivité, réglementation et de maintenabilité

Master Data Management / Data governance

La donnée est un actif précieux qu'il faut considérer tout au long de son cycle de vie : de sa création à sa destruction, la donnée est utile à tous les niveaux de l'entreprise

Usages de la Data

A des fins d’analyses, de pilotage ou de services disponibles en mode APIs, la donnée doit être préparée et mise à disposition dans des platforms centralisées et hybrides


Project Management

Un projet abouti, est un projet piloté par des critères pragmatiques et partagés.

Co-construction avec le métier ( duo it/métier duo gagnant) : Priorisation par la valeur



1. Data Audit

Prenez soins de vos données tout au long de leur vie .Il est important de maîtriser votre existant pour mieux appréhender votre futur en proposant des services à forte valeur ajoutée.

Connaissez-vous l’ensemble des données crées et manipulées par l’ensemble de votre organisation ? La données est un actif précieux de l’entreprise, il est temps de savoir ce que vous avez dans votre SI afin de repenser vos services . Innover c’est possible , mais avec une certaine rigueur , c’est encore mieux ! 

Commencez par Cartographier votre existant et constituez votre  Catalogue DATA Collaboratif .  : Quelles sont les données générées par l’organisation (internes) ? Les données générées par vos partenaires en utilisant vos services ? Les données digitales générées par vos clients ou prospects ?  Connaissez-vous les données qui vous manquent pour proposer des services à forte valeur ajoutées ? (IoT, Open data, Référentiels de qualité, … ) . Reprenez la main sur vos données , et donnez confiance aux acteurs les manipulant en les incluant dans toute la chaîne de valeur. 

Avec un catalogue universel , il sera possible de travailler en toute sérénité sur vos sujets de gouvernances  de données , d’innover par l’usage de la donnée à travers initiatives scalable en éliminant les silos,  mais également sur vos chantiers de migration de données.

Le retour d’expérience d’acteurs majeurs qui ont tenté des innovations en Intelligence artificielle et plateforme big data se sont rendu comptes que la mauvaise qualité des données est un des facteurs majeurs qui empêchent le déploiement à l’échelle des initiatives Big data / IA. c’est déjà une certitude pour les projets BI .

2. MDM

La donnée est un actif précieux qu’il faut considérer tout au long de son cycle de vie : de sa création à sa destruction, la donnée est utile à tous les niveaux de l’entreprise

3. USAGES

A des fins d’analyses, de pilotage ou de services disponibles en mode APIs, la donnée doit être préparée et mise à disposition dans des platforms centralisées et hybrides

4. project management

Un projet abouti, est un projet piloté par des critères pragmatiques et partagés.

Co-construction avec le métier ( duo it/métier duo gagnant) : Priorisation par la valeur

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