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Fondations de la donnée et de la colonne digitale

Principes de la donnée comme actif: modèles, codification et référentiels

Cas guide: référentiel tailles/couleurs propre et partagé

Ingestion, transformation et qualité des données

ETL/ELT modernes: patterns, orchestration et observabilité

Qualité des données: règles, contrôles et remédiation

Architecture, catalogage et accès

Architecture data de référence: lakehouse, MDM et zones de données

Catalogage, métadonnées et découverte des données

Rôles, gouvernance et opérationnalisation

Organisation et rôles: IT, data et méthodes

Gouvernance pragmatique pour des décisions fiables

Architecture Data Moderne: Référentiels, ETL/ELT, Qualité et Gouvernance est une formation opérationnelle pour bâtir une data platform fiable, gouvernée et scalable. En partant des fondamentaux de la donnée comme actif, vous apprendrez à modéliser, codifier et maintenir des référentiels maîtres (MDM) qui alignent les systèmes et éliminent les ambiguïtés. À travers un cas fil rouge concret — un référentiel tailles/couleurs propre et partagé — vous verrez comment concevoir des dictionnaires, gérer les alias, nettoyer, dédoublonner et publier via API/CSV versionnés. Le parcours approfondit ensuite les pipelines modernes ETL/ELT, le batch et le streaming, la CDC, l’orchestration (Airflow, Dagster) et l’observabilité (fraîcheur, latence, complétude, coût). Vous mettrez en place des règles de qualité, du lignage et des tests de données pour sécuriser vos usages analytiques et opérationnels. Côté architecture, vous explorerez lakehouse, zones de données (raw/bronze/silver/gold), hubs MDM et patterns d’accès (entrepôt, data mesh) avec une sécurité-by-design (chiffrement, RBAC/ABAC, masquage, PII). Enfin, la dimension organisationnelle et la gouvernance pragmatique vous outillent pour industrialiser: rôles, DataOps/CI-CD, contrats de données, conformité (RGPD) et feuille de route. À l’issue, vous saurez concevoir des produits data fiables et traçables, accélérant la valeur métier tout en maîtrisant les risques.

Architecture Data Moderne: Référentiels, ETL/ELT, Qualité et Gouvernance

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            <p>Dans un contexte où la donnée est un actif stratégique, ce parcours “Architecture Data Moderne: Référentiels, ETL/ELT, Qualité et Gouvernance” propose un cadre cohérent pour concevoir, bâtir et opérer une plateforme data robuste, observable et gouvernée. L’accent est mis sur la valeur métier, la traçabilité et la réduction du risque, en partant des fondamentaux de modélisation et de codification jusqu’aux mécanismes d’accès, de sécurité et de conformité. Vous y structurerez votre approche autour des référentiels maîtres, des pipelines ETL/ELT modernes, de la qualité et de la gouvernance, afin d’aligner IT, data et métiers sur des produits de données fiables, partageables et mesurables.</p>
<p>Le cursus s’ouvre par les fondations de la donnée et de la colonne digitale: la donnée comme actif, la modélisation conceptuelle/logique/physique et la normalisation, la codification (codes, nomenclatures, taxonomies, métadonnées) et le rôle des MDM pour synchroniser les référentiels. Un cas guide fil rouge — la construction d’un référentiel tailles/couleurs propre et partagé — illustre les règles de nommage, la standardisation, le dédoublonnage, le mapping, les tables de correspondance, ainsi que la publication contrôlée (API/CSV), le versionnement et la gestion du changement pour garantir l’unicité et l’alignement inter-systèmes.</p>
<p>La seconde partie aborde l’ingestion et la transformation avec des patterns ETL vs ELT, le pushdown et le traitement distribué, les pipelines batch et streaming, le CDC et l’ingestion événementielle. Vous mettrez en place une orchestration fiable (Airflow, Dagster), la gestion des dépendances et des métriques d’observabilité (latence, fraîcheur, complétude, coûts). La qualité est traitée de manière opérationnelle: dimensions de qualité, règles de validation contextualisées sur tailles/couleurs (formats, gammes, interdépendances), tests unitaires et contractuels, profilage, lignage et boucles de remédiation (quarantaines, golden record, gouvernance des exceptions).</p>
<p>La troisième partie formalise l’architecture de référence: zonage des données (raw/bronze/silver/gold/sandbox), intégration MDM pour les référentiels partagés et hubs de distribution, et choix des patrons d’accès (entrepôt, lakehouse, data mesh par domaines). La sécurité-by-design est intégrée dès la conception: chiffrement, RBAC/ABAC, masquage, gestion des PII. Vous structurerez le catalogage et les métadonnées (inventaire, glossaire, qualité, propriétaires), la classification, la recherche et la découverte via le lignage, la prévisualisation et les labels de confiance, tout en établissant un self-service contrôlé (jeux certifiés, contrats d’accès, SLA).</p>
<p>Enfin, le parcours traite des rôles et de l’opérationnalisation: responsabilités claires (Data Owner, Steward, Engineer, Analyst, Architecte), modèles d’exploitation (centralisé, fédéré, data product) et méthodes DataOps/DevOps (CI/CD des pipelines, gestion des schémas, indicateurs de pilotage: adoption, qualité, coûts, valeur). La gouvernance est abordée sous un angle pragmatique: politiques de données (standards de codification, référentiels, contrats), gestion du cycle de vie du référentiel tailles/couleurs, conformité et auditabilité (logs, preuves, rétention, RGPD) et une feuille de route actionnable privilégiant quick wins, montée en échelle et durabilité. À l’issue, les équipes IT, data et méthodes disposeront d’un cadre reproductible pour délivrer des produits de données fiables, sécurisés et utiles au business.</p>
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