Chapitre de Montréal du TDWI. 9 février 2012

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1 Chapitre de Montréal du TDWI 9 février 2012

2 Chapitres TDWI Permettre aux professionnels locaux en BI/DW de : Partager les meilleures pratiques du domaine Approfondir leurs connaissances sur des sujets de pointe et d intérêts variés Établir un réseau solide de pairs Obtenir des conseils techniques et d'orientation de carrière Fondé en 1995, TDWI a débuté le lancement des chapitres en 2006 et en compte maintenant plus d une vingtaine aux États-Unis, Canada, Europe, Asie et Australie. 2

3 Certification CBIP Démarquez-vous de la foule. Obtenez une certification. Cette certification évalue les connaissances de l'industrie, les compétences et l'expérience dans les quatre domaines de spécialisation suivants: Leadership and Management Business Analytics Data Analysis and Design Data Integration 3

4 Conférences mondiales TDWI Les évènements idéaux pour la formation DW et BI Les conférences mondiales TDWI fournissent un forum de pointe pour les gens d affaires et professionnels des technologies qui cherchent à acquérir une formation approfondie sur l'intelligence d'affaires et d'entreposage de données. Prochaines Conférences: Las Vegas Février 2012 Chicago 6-11 Mai 2012 Boston Septembre 2012 Orlando Novembre

5 Séminaires TDWI L'éducation que vous avez besoin, là où il faut. La série de séminaires TDWI offre une large gamme de cours conçus pour vous fournir les compétences pratiques et techniques dont vous avez besoin, que ce soit pour le succès de vos projets ou pour acquérir des connaissances particulières pour votre organisation. Séminaires 2012 : Austin, TX Mars Data Modeling Washington, DC Avril BI Essentials Toronto, ON Juin Agile BI and Analytic Symposium Minneapolis, MN Août Data Modeling Vancouver, BC 1-4 Octobre Dimensional Modeling New York, NY Octobre Dimensional Modeling 5

6 Formation TDWI sur site La formation TDWI de haute qualité, directement au bureau Les cours sont disponibles dans les domaines suivants: Core Skills CBIP Certification Leadership and Management Business Analytics Data Analysis and Design Data Integration Administration and Technology BI Requirements Gathering 6

7 Merci à nos commanditaires! 7

8 Svp. / Please Fermez la sonnerie de votre cellulaire / Turn off your cell phone ringing 8

9 Ordre du jour / Agenda 08h00-08h15 Mot d ouverture Opening remarks 08h15-09h05 Première partie : Gouverner les données: stratégies Part One : Governing Data: Strategies Par Mario Cantin Stratégiste en Qualité de données By Mario Cantin Data Quality Strategist 09h05 09h25 Pause Break 09h25-10h15 Deuxième partie : Gérer la qualité des données dans un projet Par Mario Cantin Stratégiste en Qualité de données Part Two : Managing data quality in a project By Mario Cantin Data Quality Strategist 10h15-10h30 Mot de la fin et prix de présence Parting words and door prizes 9

10 Mario Cantin, b. Eng, MBA, PMP, MCDBA, MCSE Stratégiste en qualité de données M. Cantin est un consultant indépendant avec une expertise reconnue en gouvernance des données, en gestion de la qualité des données et en stratégie d'intégration de données. Depuis plus de 20 ans, il a assisté de nombreuse organisations dans la planification, la gestion et la mise en oeuvre de projets d'architecture, de développement, de BI, d'implantation de systèmes clé-en-main. Il a développé une expertise reconnue à titre de Stratégiste - Qualité de données. Le TDWI a publié ses réflexions stratégiques à la gestion de la qualité des données dans son édition de décembre 2011 du Business Intelligence Journal. 10

11 Gouvernance des données Saveur du mois? The Data Quality Framework TM

12 Pourquoi gouverner les données? Secteur Secteur Secteur objectifs objectifs objectifs

13 Processus Processus Processus Pourquoi gouverner les données? Secteur Secteur Secteur Processus d intégration objectifs Processus d intégration objectifs objectifs objectifs objectifs

14 Gouvernance des données Stratégie et mise en œuvre The Data Quality Framework TM

15 Ordre du jour Données Actif organisationnel The Data Quality Framework Mise en œuvre Facteurs de succès Prochaines étapes

16 Données Actif organisationnel Finances Processus Infra Inventaire Intangible Gens Technologie Impacts Efficacité opérationnelle Risque de réputation Acquisition de clients Décisions Données Impacts Échec de projets Actionnariat Conformité réglementaire Gestion d affaires

17 Gouvernance des données Gérer les données comme un actif Objectifs d affaires VALEUR - IMPUTABILITÉS Gouvernance des données Données Maximiser la valeur en gérant en alignant la qualité des données et les objectifs d affaires

18 Gouvernance des données The Data Quality Framework (TDQF) Processus actuels - AFFAIRES - Business Drivers Objectifs d affaires Besoins de qualité des données Data Quality Données Nouveaux Processus - PROJETS - Gouvernance des données PROCESSUS D AFFAIRES

19 QUALITÉ VALEUR GOUVERNANCE Monitoring STRATEGIE MODÈLE Gouvernance des données Mise en œuvre Modèle de gouvernance des données xxx xxx xxx Structure xxx xxx xxx Imputabilités Feuille de route Diagnostique Règles et standards Imputabilités Processus actuels (Affaires) Nouveaux processus (Projets) Propriété des données d entreprise Besoins de qualité des données Projet Amélioration QD Programme Amélioration QD Projet Amélioration QD Projet Projet Projet...

20 Gouvernance des données The Data Quality Framework (TDQF) Processus actuels Imputabilités Objectifs d affaires Propriétés des données d entreprise Processus d intégration (ex. MDM) Règles d intégration et d utilisation Champion de la qualité des données Processus actuels - AFFAIRES - Données Règles et processus documentés New Processus Métriques QD (données d entreprise) Imputabilité - PROJECTS des lignes - d affaires à supporter les données d entreprise Intendance de données Besoins de qualité des données Cibles QD et plans d action Qualité des données mesurée, par processus Qualité des données améliorée Gestion des enjeux QD Documenter les enjeux QD Quantifier la valeur à risque (VAR) Communiquer les besoins QD Tableau de bord - Opérations PROCESSUS D AFFAIRES Registre des besoins, avec priorités Data Gouvernance

21 Data Governance Nouveaux processus The Data - Imputabilités Quality Framework (TDQF) Imputabilité des projets à livrer la QD Définir imputabilité des projets à l égard de QD Définir les KPI de la gestion de la QD QD dans la chartre QD dans objectifs QD dans justification QD dans KPI projet Objectifs d affaires Gestion de la QD dans les projets Budget Current Processes Définir activités et livrables QD QD HLE QD budget Gestion des risques QD Identifier problématiques Quantifier VAR Définir R&R QD Gantt - BUSINESS QD - dans struct. QD RACI org. Besoins de qualité des données Évaluer risques Comm. besoins Nouveaux processus - PROJETS - Gouvernance des données Registre des problématiques / Risques QD Analyse de risques QD et mitigation Évaluation risques QD Besoins QD Données Qualité des données mesurées Identifier les données-clés Registre données-clés Spec. OROCESSUS métriques D AFFAIRES

22 Gouvernance des données The Data Quality Framework (TDQF) Current Processes Business Drivers Priorisation des besoins Valeur à risque Valeur Priorités organisationnelles Registre des besoins, avec priorités Qualité des données Zones de valeur - BUSINESS Programme - Amélioration QD Nettoyage données Ajustements de processus / systèmes Contrainte de ressources New Processes - PROJECTS - Data Quality Requirements Plan Programme QD QD améliorée Projets QD: Planification des solutions Gouvernance des données Monitoring Data Publier tableau de bord Imputabilité Assurer imputabilisation Tableau de bord Imputabilités Plan d action pour imputabilisation PROCESSUS D AFFAIRES

23 Gouvernance des données The Data Quality Framework Défis QD perçue comme un problème TI Imputabilités Changement culturel Facteurs-clés de succès Adhésion / Engagement de l exécutif Focus constant sur la valeur d affaires Communication Momentum / Expertise QD Gouvernance des données

24 Gouvernance des données The Data Quality Framework Prochaines étapes Énoncé de mission et feuille de route Définir l énoncé de mission Évaluer le niveau de maturité Établir les zones d enjeux QD (liées aux objectifs) Identifier les zones de valeur QD Produire une feuille de route Modèle de GD Échéanciers et bornes Budget, ressources Indicateurs de performance Facteurs de succès Chaque étape clairement liée à la valeur d affaire Business Case Gouvernance des données

25 Gouvernance des données The Data Quality Framework Prochaines étapes Énoncé de mission et feuille de route Définir l énoncé de mission Évaluer le niveau de maturité Établir les zones d enjeux QD (liées aux objectifs) Identifier les zones de valeur QD Produire une feuille de route Définir structure de gouvernance. Rôles & Responsabilités Implanter la gestion de la QD dans les projets (PMO) Structurer un Programme d amélioration de la QD. Initier projets Gouvernance des données Définir et mettre en œuvre la propriété des données d entreprise

26 MERCI

27 Pause / Break Rappel Cartes d affaires pour le tirage 27

28 Ordre du jour / Agenda 08h00-08h15 Mot d ouverture Opening remarks 08h15-09h05 Première partie : Gouverner les données: stratégies Part One : Governing Data: Strategies Par Mario Cantin Stratégiste en Qualité de données By Mario Cantin Data Quality Strategist 09h05 09h25 Pause Break 09h25-10h15 Deuxième partie : Gérer la qualité des données dans un projet Part Two : Managing data quality in a project Par Mario Cantin Stratégiste en Qualité de données By Mario Cantin Data Quality Strategist 10h15-10h30 Mot de la fin et prix de présence Parting words and door prizes 28

29 Gérer la qualité des données dans un projet Alignement d affaires The Data Quality Framework TM

30 Agenda 1 Qualité des données Enjeu d affaires 2 Gestion de la qualité des données 3 Planifier la gestion de la QD 4 Conclusion

31 Qualité des données Enjeu d affaires BÉNÉFICES PROJET Processus Objectifs d affaires PM Design... Architecture Gestion QD Gens Technologie Gestion QD: Assurer que les données supportent les bénéfices prévus Données Inclure l atteinte des bénéfices d affaires dans les objectifs du projet Inclure la gestion de la DQ dans les KPI du projet

32 Qualité des données Enjeu d affaires Segmentation / Démarchage PROJET Augmentation du # produits par client 1 2 ETL Tableau de bord Liste clients haut potentiel Gestion QD: Assurer que les données supportent les bénéfices prévus Inclure l atteinte des bénéfices d affaires dans les objectifs du projet Inclure la gestion de la DQ dans les KPI du projet

33 Gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Objectifs Dans chaque phase du projet, pour chaque processus-cible, identifier les problématiques de données. Activités / Livrables Data discovery Revue Spec fonctionnelles Revue Profilage Identification données-clés Revue Architecture de données Registre des problèmes de d. Registre des données-clés KPI % des processus-cibles analysés (itératif, par phase de projet) % des éléments de données évalués, par processus Défis / Facteurs de succès Disponibilité des ressources Utilisation efficace des outils de profilage Expertise QD

34 Gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Objectifs Évaluer le risque que les problèmes identifiés impactent les bénéfices Activités / Livrables Problèmes de données détaillés Évaluation d impact (sur processus-cibles) Registres de risques QD KPI % des problèmes de données quantifié et évalué (Mitigation requise - oui/non?) Défis / Facteurs de succès Efforts et activités non-planifiés budget, disponibilité des ressources Incertitudes sur les impacts (évolution de la cible) Utilisation efficace des outils de profilage

35 Gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Objectifs Déterminer les options de mitigation et faire une recommandation Activités / Livrables Analyse de causes Analyse des options et recommandations Business Cases Qualité de données KPI % des risques QD mitigés % des plans de mitigation approuvés, initiés, complétés Défis / Facteurs de succès Efforts et activités non-planifiés budget, disponibilité des ressources Expertise des ressource TI corporatives Mitigation Hors-projet

36 Gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Objectifs Démontrer la qualité des données-clés alimentant les processus-cibles en implantant des métriques QD Gestion QD Post implémentation Activités / Livrables KPI Définition des métriques QD Spécification de production des métriques QD Implantation des métriques Métriques QD implantées (en production) % des métriques QD définies, approuvés, développées, implantées % des données-clés dont la qualité est mesurée Défis / Facteurs de succès Efforts et activités non-planifiés Pertinence d affaires des métriques Propriétaire des métriques

37 Gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Objectifs Assurer que les données supportent les bénéfices prévus Activités / Livrables QD dans structure org. Livrables QD dans le Gantt Objectifs QD Budget QD Processus escalade KPI de gestion QD Défis Changement culturel Budgéter l incertain Trop occupé à livrer Expertise QD Implanter les métriques QD vs. Design Facteurs de succès Dédier des efforts QD Engagement exécutif Démarrer dès que possible Positionnement Affaire (structure organisationnelle) Communiquer urgence d agir Communiquer le plan

38 Planifier la gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Expertise Lead QD: Orienté affaires avec forte habileté de communication, de gestion de projets, d architecture et de données Experts QD: Analyste d affaires avec forte habiletés d architecture de données SME / Architectes / DBA Budget / Échéanciers Mise à jour du registre des problèmes et des risques de données, à chaque phase du projet. Activités se déroulant du début à la fin de chaque phase..

39 Planifier la gestion de la QD Identifier Problèmes de données Évaluer Risques QD Mitiger Risques Mesurer Qualité Expertise Lead QD: Orienté affaires avec forte habileté de communication, de gestion de projets, d architecture et de données Experts QD: Analyste d affaires avec forte habiletés d architecture de données Analyste de données: Interroger BD afin d interpréter les problèmes avec un regard d affaire SME / Architectes (Enterprise) / DBA Équipe de projet - Implantation des métriques QD Budget / Échéanciers Provision ou DDC pour ces activités de gestion de la QD Budget pour améliorer la qualité dans les sources

40 QUALITÉ VALEUR GOUVERNANCE Monitoring STRATEGIE MODÈLE Gouvernance des données Mise en œuvre Modèle de gouvernance des données xxx xxx xxx Structure xxx xxx xxx Imputabilités Feuille de route Diagnostique Règles et standards Imputabilités Processus actuels (Affaires) Nouveaux processus (Projets) Propriété des données d entreprise Besoins de qualité des données Projet Amélioration QD Programme Amélioration QD Projet Amélioration QD Projet Projet Projet...

41 Conclusion Quelques éléments-clés: Les projets doivent assurer que la solution livre les objectifs d affaires. Les secteurs org. doivent être imputables de la qualité des données d entreprise. La qualité des données doit être alignée sur les objectifs d affaires.

42 MERCI

43 Questions 43

44 Annonces Informez-nous à l avance et nous pourrons annoncer votre événement BI. Let us know in advance and we could announce your BI event. 44

45 Prochaine rencontre Au programme: À confirmer 45

46 TDWI Membership TDWI Premium Members receive exclusive access to industry thought leadership and best practices through critically reviewed practical publications, independent industry benchmarking research and special education and training benefits for business intelligence and data warehousing. Membership Includes: Critically reviewed, practical publications including Quarterly Business Intelligence Journal Quarterly 10 Mistakes to Avoid series Annual TDWI Salary Roles and Responsibilities Report Annual TDWI Benchmark Report Monthly FlashPoint e-newsletter Discounts for World Conferences, Seminars, and CBIP Exams Exclusive online archives of past publications and research Savings with the Team Membership program Inquiry calls with one of our research analysts (Team Membership only)

47 Montreal Chapter Board Alain Bond, Président Elise Lacoste, Vice Présidente Sylvie Fréchette (MERCI SYLVIE!!!) David-Marc Petit Frédéric Gingras Jean-François Pilon Philippe Dionne 47

48 TIRAGE DES PRIX DE PRÉSENCE Merci à nos commanditaires! 48

49 Environnement Nous récupérerons les enveloppes de plastique We recycle plastic name tags 49

50 La présentation La présentation sera envoyée aux gens présents seulement The presentation will only be sent to people who are present today. 50

51 Mot de la fin / Parting words Commentaires & suggestions à Send comments and suggestions to 51

52 Merci! Thank you! 52

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