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Data Management : qualité des données et compétitivité (Coll. Management et informatique)

 
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    Avis des lecteurs  

     

    Présentation

    Ce livre synthétique analyse les enjeux de la qualité des données et les bonnes pratiques de Data Management (gestion des données). Les systèmes d'information regorgent de données obsolètes, incorrectes ou incomplètes. Il est fréquent de constater qu'un même client ou un même produit soit enregistré plusieurs fois, souvent de façon différente, au sein de la même base de données. Par ailleurs, certains dirigeants se plaignent que leur système d'information délivre une quantité de données détaillées d'un faible intérêt et ne fournit pas les informations utiles. La mauvaise qualité des données est néfaste à l'entreprise : performance, réactivité, coûts, image sont directement concernés. Comment tirer profit du système d'information si le contenu n'est pas fiable ? Pour être menées efficacement, les tâches opérationnelles tout comme celles de pilotage et de management nécessitent des informations de qualité. Des méthodes adaptées permettent de satisfaire ce besoin devenu aujourd'hui indispensable aux entreprises gagnantes.

    Sommaire

    Introduction
    PREMIÈRE PARTIE. SYSTÈMES D'INFORMATION ET DONNÉES
    Chapitre 1.
    L'information, matière première vitale de l'entreprise.
      1.1. L'évolution des systèmes d'information
      1.2. Information et données
      1.3. Les données : pour faire quoi et pour qui ?
      1.4. Différents types de données
      1.5. La structuration des données.
      1.6. Conclusion
    Chapitre 2. Tour d'horizon des principales tendances informatiques
      2.1. Les progiciels de gestion intégrés (ERP)
      2.2. Le commerce électronique (e-business)
      2.3. Les systèmes d'aide au pilotage (Business Intelligence)
      2.4. Les systèmes de gestion de la relation client (CRM)
      2.5. Quelques mots sur les réseaux informatiques.
      2.6. Conclusion
    DEUXIÈME PARTIE. POURQUOI CHERCHER À OBTENIR DES DONNÉES DE QUALITÉ ?
    Chapitre 3.
    La qualité appliquée aux données
      3.1. L'évolution de la qualité
      3.2. La qualité appliquée aux données
      3.3. Conclusion
    Chapitre 4. Causes et conséquences de la non-qualité des données.
      4.1. Les conséquences de la non-qualité des données
      4.2. Quelques exemples de défauts de qualité des données
      4.3. Sources de non-qualité des données
      4.4. Avantages compétitifs d'une politique qualité de l'information et des données.
      4.5. Conclusion
    TROISIÈME PARTIE. COMMENT AMÉLIORER LA QUALITÉ DES DONNÉES ?
    Chapitre 5.
    L'évaluation de la qualité des données
      5.1. Mesure du taux de données erronées
      5.2. Détection d'erreurs au cours d'un processus
      5.3. Contrôle statistique
      5.4. Conclusion
    Chapitre 6. L'élimination des défaillances
      6.1. L'approche globale
      6.2. Identifier les causes d'anomalies
      6.3. Définir une solution.
      6.4. Lancer un projet d'amélioration.
      6.5. Construire l'équipe projet.
      6.6. Détailler et mettre en úuvre la solution.
      6.7. Mesurer le niveau de qualité résultant.
      6.8. Conclusion
    Chapitre 7. Les bonnes pratiques de Data Management
      7.1. La compréhension des besoins
      7.2. La codification des données
      7.3. La documentation des données
      7.4. L'administration des données
      7.5. Le nettoyage des bases de données (clean-up)
      7.6. La surveillance des données
      7.7. La sécurité des données
      7.8. L'auditabilité des données
      7.9. Conclusion
    QUATRIÈME PARTIE. LA REPRISE DES DONNÉES
    Chapitre 8.
    Stratégie de reprise des données
      8.1. Définition de la reprise des données.
      8.2. Différents types de données et mode de reprise
      8.3. Méthodologie de reprise des données
      8.4. Les outils de conversion de données.
      8.5. Conclusion
    Chapitre 9. Facteurs-clés de succès de la reprise des données.
      9.1. Ressources et management
      9.2. Formation
      9.3. Planification et suivi des tâches préparatoires à la bascule
      9.4. Tests.
      9.5. Validation des données
      9.6. Planification et suivi détaillé de la bascule
      9.7. Conclusion
    Conclusion
    Bibliographie
    Index

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