Le Data Steward devient incontournable dans un système de self-service BI. Mais quel est réellement son travail avec Power BI ? Dans cette session, nous nous mettrons dans la peau du Data Steward pendant 45 minutes et verrons comment il dompte Power BI. Gestion des sources, du Data Catalog, des questions Q&A, de la sécurité, du Data Refresh, de l'usage... Autant de sujets qui impactent le quotidien du Data Steward. Lors de cette session, vous aurez le témoignage d'un vrai Data Steward avec le retour d'expérience de Sarenza.

1. tech.days 2015#mstechdaysSESSION
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2. Jean-Pierre Riehl
Practice Manager Data & BI – AZEO
MVP SQL Server
Board Member – GUSS
@djeepy1 - http://blog.djeepy1.net
Lisa Marçais
Data Steward
Julien Gervaiseau
Responsable Pôle BI

3. tech.days 2015#mstechdaysSESSION
Modèle
Restituer
Partage
Recherche
Q&A
Mobilité
Acquisition Récupérer des données de
sources multiples et les
façonner au besoin
Partager les modèles,
constituer un Catalogue de
Données et collaborer
Créer des modèles d’analyse
et de calculs en toute
autonomie
Restituer les données dans
des tableaux de bords
interactifs et riches
Faites parler vos données
en les interrogeant en
langage naturel
Accéder à vos rapports
simplement depuis n’importe
quel terminal
Dimensionnement | Gestion | Sécurité

4. Fiche d’identité
 On-Premises
 Excel-Only
 Sources de données
 SQL Server
 CSV
 API
 Durée : 1an

5. « Stewardship is an ethic that embodies the
responsible planning and management of
resources »
« Data stewardship is the management and
oversight of an organization's data assets »

6. Orienter, aider à trouver les données,
rendre accessible
Former, développer les usages
Vérifier, corriger, approuver
Certifier, sécurité, respect des règles

7.  Connaissance du métier
 Data-Awareness
 Compétences relationnelles
 Relation avec les utilisateurs
 Relation avec l’équipe BI (IT)
 Responsable (garant)

8. Data
Stewards

9. Préparation des modèles
Industrialisation
Relai/interface avec l’IT
Cross-services

10. Besoin
1. Besoin
2. Validation
3. Provisoning
4. Utilisation
Validation
Besoin Validation Provisioning

12. #1 Partager

14. #2 Multiplication des vues SQL

15.  Difficultés pour tous les
utilisateurs de retrouver la
bonne vue
 Pas de description au
moment où on requête la
donnée

17. #3 Sécurité

22. Récapitulatif

23. Partage & Data Discovery
Gestion du Data Catalog
 Queries, Sources de données, Q&A
Télémétrie, eDiscovery

24. Self-Service BI & Collaboration
Des limitations actuelles
Une direction sur la place du Data Steward
dans la solution

25.  Gain de temps pour tout le monde
Ex : Exploration Catalogue pour les soldes : 2j  3h
 Aller plus loin dans l’analyse
Nouvelles questions, nouvelles données, nouveaux besoins…
 Le Data Steward accélère les usages
« Les utilisateurs ne sont plus clients de
l’IT mais acteurs de leurs données »

26. http://notes.mstechdays.fr

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