Post de DE GRAËT CONSULTING

Très bon article sur l'organisation de la gouvernance des données dans une équipe data. Une bonne gouvernance des données rend TOUT beaucoup plus simple : le travail de l'équipe data, mais aussi l'adoption par les utilisateurs finaux et l'usage des outils en self-service. Un investissement indispensable pour toute organisation qui souhaite vraiment avancer sur la data Poke Rebecca Tavel Alizee Chretien ! https://lnkd.in/d9KbuFne

Une bonne analyse dépend de l'intégrité des données, et l'intégrité des données dépend généralement de l'utilisation d'un format commun. #Par_exemple : Il est important de vérifier le formatage des dates pour s'assurer que ce que vous pensez être le 10 décembre 2020 n'est pas en fait le 12 octobre 2020, et vice versa. En #conclusion, quelle que soit la provenance de vos données, assurez-vous toujours de vérifier qu'elles sont valides, complètes et propres avant de commencer toute analyse.  À votre avis !!! #Data #analyste #data_science En attendant bon début de weekend à tous !!

📊 Le Data Office et le Chief Data Officer : Rôles, Responsabilités et Organisation 🏦Dans le secteur bancaire, le Data Office et le rôle du Chief Data Officer (CDO) sont essentiels pour la gestion efficace des données. 👨💼 Le CDO définit des stratégies de gestion des données alignées sur les objectifs commerciaux, tandis que le Data Office assure la qualité, la sécurité et la valorisation des données. 💡 Découvrez comment ces rôles stratégiques maximisent la valeur des données et leur impact sur l'innovation et l'efficacité opérationnelle dans notre dernier article : https://lnkd.in/gg-Mn62n #DataManagement #CDO #DataOffice #Banque #Stratégie #Innovation #Efficacité

Je me permets de repartager à nouveau : vous êtes data engineer, data scientist, data analyst... vos retours dans cette petite enquête me sont précieux :) Répondre prend moins de 5 minutes, et les résultats seront ensuite diffusés sur Linked et ailleurs. Un nombre de réponses élevé et de profils diversifiés garantira une meilleure fiabilité des résultats.

La qualité des données : une responsabilité partagée ! Cette image partagée récemment par Jason T. met en lumière les responsabilités de chacun en matière de qualité des données. En effet, la qualité des données ne se limite pas à un seul département ou à une équipe spécialisée. C'est une chaîne de responsabilité qui implique chaque acteur de l'organisation, de la collecte à l'activation des données. 🔍 De l'équipe marketing qui doit définir des règles de contrôle de qualité pour les formulaires de génération de leads par exemple. 🤝 Du commercial qui doit veiller à saisir de complètes données précises lors de l'établissement des devis. ☎️ Du service client qui a l'opportunité de mettre à jour les informations clients lors des interactions en ligne. 💻 De la DSI qui doit superviser les flux d'intégration des données et garantir leur intégrité. 📊 Du Data Analyst qui doit questionner la qualité des données avant de les intégrer dans les tableaux de bord. Comme vous pouvez le constater, la qualité des données concerne l'ensemble de l'organisation, et chacun a un rôle à jouer pour assurer sa fiabilité et sa pertinence. #DataQuality #DataPeople #Dataowner #Datasteward

Les risques du métier de Data Analyst : Un défi sous-estimé Le métier de Data Analyst, bien que passionnant et essentiel, comporte des risques sous-estimés qui méritent d'être reconnus et traités avec sérieux. Voici quelques-uns des principaux risques auxquels ces professionnels sont confrontés : 1️⃣Confidentialité des données Comme tous les membres d’une équipe de données, le Data Analyst doit garantir la confidentialité des informations avec lesquelles il travaille. Toute fuite de données peut avoir des conséquences légales et financières sévères pour l'entreprise, et compromettre la confiance des clients et des partenaires. 2️⃣ Exactitude des analyses En plus d'analyser et de présenter des données, le Data Analyst doit s'assurer de l'exactitude de chaque chiffre ou analyse qu’il présente dans ses rapports ou tableaux de bord. Imaginez un instant que les informations issues des données présentées aux décideurs soient erronées. Les conséquences peuvent être désastreuses. Prenons l'exemple où le Data Analyst après la conception d’un tableau de bord, il affiche que le taux de vulnérabilité du SI de la banque est de 0% pourtant le SI a été hacké ce jour. Il s’agit d’une situation qui met en péril la sécurité de l'entreprise. Ce deuxième risque explique pourquoi j’assimile le Data Analyst à un serveur dans un restaurant. Le serveur, bien que soutenu par une équipe en cuisine (comparable aux Data Engineers), est le visage visible pour les clients. Si le service n'est pas à la hauteur, c'est lui qui en subit les critiques. De même, le Data Analyst doit garantir la précision et la clarté de ses rapports, car toute erreur lui sera directement imputée. 😱😱Conséquences des Risques Les conséquences des erreurs de données peuvent être catastrophiques, allant de la prise de décisions erronées à la mise en péril de la sécurité de l'entreprise. Dans les cas extrêmes, cela peut entraîner des licenciements, affecter la réputation de l'entreprise et entraîner des pertes financières significatives. Pour éviter de telles situations, ✅ Il est crucial d'instaurer des processus rigoureux de validation des données et de renforcer la collaboration avec les Data Engineers. Implémenter rigoureusement la politique de sécurité liée à la donnée. ✅ Adopter une stratégie de recette des données comme le présente la figure. 📘 Envie de découvrir le métier du Data Analyst ? Achetez mon livre "Data Analyst : Les fondamentaux". Il s’agit d'une pépite pour une immersion en douceur dans le domaine de la data, un domaine qui continue de redéfinir notre avenir. Disponible sur Amazon https://lnkd.in/ev2H_Pgq #BigData #BusinessAnalyst #Éducation #Innovation #DataAnalyst #DataAnalyst #DataScience #BusinessIntelligence #DataEngineering #DataGovernance #UXUIDesign #CareerInData

Après vous avoir présenté les conséquences d'une mauvaise Data Quality, aujourd'hui je viens avec les solutions ! Je vous présente les 5 étapes qui selon moi sont essentielles afin de maintenir une bonne qualité de données dans une entreprise : 1. Mesurer la Data Quality 2. Contractualiser les données à transformer 3. Une bonne stratégie de tests 4. Une modélisation efficace 5. Former vos collaborateurs Dans les prochaines semaines, je vais rentrer dans le détail de ces différentes étapes ! Et vous ? Que mettez-vous en place pour vous assurer d'une bonne qualité de données au sein de votre entreprise ?

❓ Le Data Catalog, vous connaissez ? ☝️ Cet outil centralise toutes les informations liées aux données de l’entreprise afin de les organiser et de les gérer. Cela facilite leur accès et leur gouvernance. 💍 Un Data #Catalog pour “gouverner” toutes les sources existantes : Data Lake/Warehouse/Lakehouse, APIs et même les données de partenaires externes.  ℹ️ On y a retrouve les metadata qui décrivent les données : format, provenance, strcture, usage, etc. 🔎 Il est possible d’effectuer des recherches pour améliorer les découvrabilité et la compréhension des données. 👌 On peut retrouver des informations quant à la qualité des données comme la l’unicité, la cohérence, la fraîcheur, etc.   🤝 Le Data Catalog permet de définir des rôles et accès pour la sécurité, mais aussi de créer des liens avec les sources. ✍️ C’est donc un endroit de documentation où cette dernière est facilité. ❓ Sur quel Data Catalog êtes-vous ? 👇 Pensez à aller visiter le blog (lien en commentaire) pour avoir plus de concepts en Data ! #data #conceptData

Les 6️⃣ questions auxquelles la 𝙙𝙖𝙩𝙖 𝙜𝙤𝙪𝙫𝙚𝙧𝙣𝙖𝙣𝙘𝙚 doit répondre aux utilisateurs de données : ▶ Quelle data existe / est disponible ? ▶ Quelle est la règle de gestion sur cette data ? ▶ Qui a la bonne définition de cet indicateur ? ▶ Est-ce que la data que j’utilise est de qualité ? ▶ Est-ce que je peux utiliser cette data ? ▶ Comment puis-je déclarer ou modifier une anomalie ? En voyez vous d'autres 🤔 !?! #datagouvernance #dataplatform #dataproduct

📊 Et vous, à quoi ressemble votre quotidien pro dans le monde de la data? Vous utilisez quoi comme logiciels? Quelles sont vos missions principales? ❔ Prenez quelques minutes pour répondre à ce questionnaire, et Antoine nous en dira plus sur nos métiers liés au traitement et à l'exploitation des données ! Merci par avance pour votre contribution 👍