Pourquoi se former avec HRMCO
Objectifs de la certification data management
Comprendre les fondamentaux du Data Management et de la gouvernance des données.
Identifier les enjeux de qualité, de sécurité et de conformité des données.
Concevoir une architecture de données adaptée aux besoins de l’entreprise.
Maîtriser les outils d’intégration et de transformation de données (ETL).
Structurer un référentiel unique (Master Data Management).
Mettre en place une politique de gouvernance et de protection des données.
Exploiter les données pour le reporting et la Business Intelligence.
Piloter un projet de gestion ou de fiabilisation des données.
Favoriser la collaboration entre métiers et IT autour de la donnée.
Préparer la transition vers la Data Analytics et l’Intelligence Artificielle.
À qui s'adresse ce cycle
Responsables et cadres des directions métiers
Chefs de projets SI et responsables digitaux
Analystes, Data Stewards, Data Analysts
Consultants et managers
Modalités de déroulement
Les modalités de déroulement de la certification data management garantissent une formation complète, interactive et adaptée à votre rythme.
Mode
Présentiel ou distanciel, avec des sessions en salle ou en ligne selon vos besoins.
Rythme
1 week-end sur 2, un planning progressif qui n’interrompt pas votre activité.
Format
Inter-entreprises ou intra, un cadre collaboratif et personnalisé pour progresser.
Évaluation
Cas pratique du participant pour appliquer immédiatement les acquis.
Obtenez votre certification data management en 5 étapes
1
Sélectionnez votre parcours
Explorez nos programmes et choisissez la formation certifiante qui correspond à vos ambitions professionnelles.
2
Inscrivez-vous en ligne
Inscrivez-vous en quelques clics pour réserver votre place à la session de formation.
3
Suivez votre programme
Participez aux sessions de formation (en présentiel ou à distance), bénéficiez de supports pédagogiques, de mises en situation pratiques et d’un accompagnement personnalisé pour développer vos compétences.
4
Passez l’évaluation finale
Passez l’évaluation finale prévue à la fin du programme afin de confirmer vos compétences et valider votre parcours.
5
Valorisez votre réussite
Recevez votre certificat HRMCO officiel et valorisez-le sur votre CV ou LinkedIn pour booster votre carrière.
Avis
certification data management
Développez vos compétences pour planifier, organiser et piloter efficacement vos projets, en respectant les délais, le budget et les objectifs fixés.
Cette formation couvre tous les aspects essentiels du management de projets :
Gouvernance et stratégie de données
Ce module introduit les fondements du Data Management et la gouvernance des données comme levier stratégique pour l’entreprise. Il permet de comprendre comment structurer la gestion des données pour soutenir la performance, la conformité et la transformation digitale.
Objectifs pédagogiques
Comprendre les enjeux stratégiques de la gouvernance des données.
Identifier les rôles et responsabilités (Data Owner, Data Steward, CDO).
Élaborer une stratégie Data alignée avec les objectifs de l’entreprise.
Mettre en place un cadre de gouvernance clair et opérationnel.
Contenu indicatif
Concepts clés : donnée, métadonnée, gouvernance, cycle de vie.
Modèles de gouvernance : centralisé, fédéré, hybride.
Rôles et responsabilités dans la gouvernance Data.
Alignement stratégie Data – stratégie d’entreprise.
Indicateurs de performance de la gouvernance.
Qualité et sécurité des données
La donnée est un actif stratégique, mais sa valeur dépend de sa fiabilité et de sa sécurité. Ce module aborde les méthodes et outils pour assurer la qualité et la protection des données dans un cadre réglementaire exigeant.
Objectifs pédagogiques
Identifier les critères de qualité des données et les causes d’erreurs.
Mettre en place des procédures d’audit et de nettoyage des données.
Comprendre les principes de sécurité, de confidentialité et de conformité.
Appliquer les réglementations CNDP et RGPD au contexte marocain.
Contenu indicatif
Dimensions de la qualité : exactitude, complétude, cohérence, actualité.
Méthodes d’audit et d’amélioration de la qualité.
Sécurité : accès, traçabilité, chiffrement, sauvegarde.
Cadre légal et conformité : CNDP, RGPD.
Bonnes pratiques pour la gouvernance de la sécurité.
Master Data Management (MDM)
Le MDM vise à créer une source unique et fiable pour les données critiques de l’entreprise (clients, produits, fournisseurs, etc.). Ce module détaille les approches et outils permettant de mettre en œuvre une gestion centralisée et cohérente des données maîtres.
Objectifs pédagogiques
Comprendre le concept et les enjeux du MDM.
Identifier les domaines de données maîtres.
Concevoir un modèle de données unifié.
Mettre en place un processus de synchronisation et de gouvernance MDM.
Contenu indicatif
Définition et périmètre du MDM.
Étapes d’un projet MDM.
Modélisation et hiérarchisation des données maîtres.
Outils et technologies MDM.
Études de cas et bonnes pratiques.
Data Warehousing & Intégration
Les entrepôts de données (Data Warehouse) permettent de centraliser et d’organiser les informations issues de multiples sources. Ce module présente les architectures, les outils ETL et les bonnes pratiques pour assurer une intégration efficace et fiable des données.
Objectifs pédagogiques
Comprendre le rôle du Data Warehouse dans la décision.
Maîtriser les principes d’intégration (ETL).
Concevoir un schéma décisionnel (étoile, flocon).
Gérer la qualité et la performance de l’entrepôt.
Contenu indicatif
Architectures décisionnelles : DWH, Data Lake, Data Mart.
Processus ETL : extraction, transformation, chargement.
Modélisation dimensionnelle (schéma en étoile, flocon).
Outils ETL (SSIS, Talend, Azure Data Factory).
Gestion de la performance et de la maintenance.
Business Intelligence & Visualisation
Ce module aborde la transformation des données en informations utiles à la prise de décision. Il met l’accent sur la création de tableaux de bord, la visualisation de données et les bonnes pratiques de reporting.
Objectifs pédagogiques
Maîtriser les principes de la Business Intelligence.
Construire des tableaux de bord dynamiques et interactifs.
Identifier les indicateurs de performance (KPI).
Appliquer les règles de data visualisation efficaces.
Contenu indicatif
Processus décisionnel et rôle de la BI.
Outils BI : Power BI, Tableau, Qlik.
Design d’un tableau de bord performant.
Types de visualisations et storytelling par la donnée.
Publication et partage des rapports.
Big Data et Data Science
Ce module offre une initiation aux concepts du Big Data, de la Data Science et de l’intelligence artificielle. Il aide les managers à comprendre comment ces technologies transforment la prise de décision et la compétitivité des entreprises.
Objectifs pédagogiques
Découvrir les concepts de Big Data et d’IA.
Identifier les cas d’usage dans l’entreprise.
Comprendre les étapes d’un projet de Data Science.
Favoriser la collaboration entre métiers et data scientists.
Contenu indicatif
Introduction au Big Data : volume, variété, vélocité.
Environnements et outils : Hadoop, Spark, Python, R.
Cycle de vie d’un projet Data Science.
Applications métier : prévision, segmentation, automatisation.
Tendances actuelles : IA générative, machine learning, DataOps.
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Questions fréquentes
La certification Data Management est conçue pour les professionnels souhaitant structurer, sécuriser et exploiter efficacement les données de leur organisation : data analysts, responsables IT, chefs de projet ou managers.
Elle vise à vous former à la gouvernance des données, à la qualité de l’information, et à la mise en place de politiques de gestion de la data conformes aux standards internationaux.
Cette certification ouvre des opportunités vers des postes tels que Data Manager, Chief Data Officer, Data Steward ou Consultant en gouvernance de la donnée.
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