LA DÉMOCRATIE DES DONNÉES 📖
Où n’importe qui peut rechercher n'importe quoi, de n'importe où et n’importe quand
Vous êtes sur le point de découvrir une toute nouvelle façon de concevoir les données dans votre entreprise - la Démocratie des Données. Dans cette série d'ebooks :
🔎 Je vous explique pourquoi vous avez besoin d'une démocratie des données, ce qu'elle signifie et comment il est possible de mettre en place ce régime. Ensuite, je me penche sur les causes de l'absence de démocratie des données dans les entreprises et sur ce que vous pouvez faire pour y remédier.
😱 Vous découvrirez les alternatives effrayantes à la démocratie des données (tyrannie, méritocratie, technocratie des données, etc.). Le plus tragique, c'est que vous vous retrouvez probablement empêtré dans un ou plusieurs de ces régimes d'horreur de la gouvernance des données.
✅ Vous allez enfin pouvoir déceler la réalité du régime de données dans lequel vous vous trouvez. Je vous aiderai à en sortir. Je vous aiderai à construire une démocratie des données.
Ole Olesen-Bagneux
Veuillez noter que la série d'ebooks d'Ole est progressivement publiée sous forme de chapitres. Inscrivez-vous gratuitement pour accéder aux chapitres déjà disponibles, et soyez notifié.e par mail chaque fois qu'un nouveau chapitre est publié. Il ne sera donc pas nécessaire de vous inscrire à nouveau !
Overview
Data Quality usually refers to a company’s ability to ensure the longevity of its data. At Zeenea (a data catalog provider), we believe Data Quality is ensured through the 9 following dimensions - all essential to extract value to your company:
🔸 Completeness
🔸 Accuracy
🔸 Validity
🔸 Uniqueness
🔸 Consistency
🔸 Timeliness
🔸 Traceability
🔸 Clarity
🔸 Availability
We will detail these dimensions with the help of a simple example in part one. We will then elaborate on how Data Quality management is an important challenge for organizations seeking to extract maximum value from their data.
We will also draw parallels between these different Data Quality dimensions and the different risk management phases to overcome - identification, analysis, evaluation, and processing. This will enable you to hone your risk management reflexes by tying in Data Quality improvement processing to a company objective (and evaluating the ROI on each quality dimension).
Once we have established the main features of an enterprise Data Quality management tool, we will detail how a Data Catalog - though not a Data Quality tool - can contribute towards Data Quality improvement (through the clarity, availability, and traceability dimensions mentioned above).
À propos de l'auteur
Ole Olesen-Bagneux est un spécialiste mondialement reconnu des catalogues de données et de la gestion des données d'entreprise. Il est l'auteur de "The Enterprise Data Catalog", publié par O'Reilly. Il est titulaire d'un doctorat de l'Université de Copenhague en sciences de l'information. Son expertise en matière de gestion des données et de maillage est celle d'un spécialiste, d'un leader et d'un architecte. Après une riche expérience en tant qu'architecte d'entreprise chez GN Store Nord, il a récemment rejoint Zeenea en tant que Chief Evangelist.
