Programme de Formation
Management de la Data (3 jours)

Objectif de la formation :

Manager efficacement les données tout au long de leur cycle de vie

Mettre en place une gouvernance claire et adaptée aux enjeux métiers

Exploiter les données pour orienter les décisions stratégiques

Analyser et visualiser les informations pour faciliter leur interprétation

Identifier les risques liés aux données et mettre en œuvre des actions de prévention

INTER ENTREPRISE

– Présentiel dans nos locaux ou les vôtres

– Distanciel Online

Retrouvez-nous sur :

Strasbourg, Lille, Lyon, Reims, Genève, Bruxelles, Luxembourg, Frankfort, Karlsruhe, Berlin, Metz

Prix : 2216 € H.T.
Dates, lieux et inscription
INTRA

(Appelez-nous pour obtenir une offre)

Jour 1 : Fondamentaux du Management de la Data

Objectifs de la journée :

  • Comprendre le rôle stratégique de la Data dans l’entreprise.
  • Maîtriser les concepts clés : cycle de vie, gouvernance, qualité.
  • Structurer et organiser les données pour une exploitation optimale.

Matinée : Introduction et concepts fondamentaux

1️⃣ Introduction au Management de la Data (1h)

  • Définition et rôle du management de la Data.
  • Différence entre données (Data) et informations (Insights).
  • Pourquoi la Data est un levier stratégique : exemples concrets.
  • Les défis actuels : explosion des volumes de données (Big Data), qualité, confidentialité.

Étude de cas : Comment Amazon utilise la Data pour personnaliser l’expérience client.


2️⃣ Cycle de vie des données (1h)

  • Les 5 étapes du cycle de vie des données :
  1. Collecte : Sources de données internes (CRM, ERP, IoT) et externes (Open Data).
  2. Stockage : Types de stockage (bases relationnelles, NoSQL, cloud).
  3. Traitement : Nettoyage, transformation, ETL (Extract, Transform, Load).
  4. Analyse : Approches descriptives, prédictives et prescriptives.
  5. Diffusion : Reporting, visualisation et partage des insights.

Atelier : Identifier et cartographier le cycle de vie des données dans votre organisation.


3️⃣ Gouvernance des données : Principes et bonnes pratiques (1h)

  • Définition et importance de la gouvernance des données.
  • Rôles clés :
  • Chief Data Officer (CDO) : Responsable de la stratégie Data.
  • Data Owner : Responsable métier des données.
  • Data Steward : Garant de la qualité et du respect des normes.
  • Respect des réglementations :
  • RGPD (Europe) : Protection des données personnelles.
  • HIPAA (USA) : Confidentialité des données de santé.

Atelier : Définir les rôles et responsabilités pour un projet Data.

Après-midi : Organisation et Qualité des Données

4️⃣ Qualité des données : Méthodologie et contrôle (1h)

  • Les 5 dimensions de la qualité :
  1. Exactitude : Données fiables et précises.
  2. Complétude : Absence de valeurs manquantes.
  3. Cohérence : Uniformité entre les systèmes.
  4. Actualité : Mise à jour en temps réel ou en batch.
  5. Traçabilité : Historique des modifications (Data Lineage).
  • Méthodes de contrôle qualité : Audits, KPI, monitoring.

Exercice : Analyser un jeu de données et identifier les anomalies.

5️⃣ Architecture des données : Comprendre les infrastructures (1h)

  • Différences entre :
  • Data Warehouse : Structuré pour les analyses historiques.
  • Data Lake : Stockage massif de données brutes.
  • Data Lakehouse : Hybridation des deux approches.
  • Critères de choix (volume, vitesse, variété).
  • Technologies courantes : Azure, Google BigQuery, Snowflake.

Étude de cas : Comment Netflix utilise un Data Lakehouse pour analyser le comportement des utilisateurs.

6️⃣ Étude de cas : Pilotage d’un projet Data (1h)

  • Étapes clés : Définition, collecte, traitement, analyse, restitution.
  • Exemples de projets : Optimisation de la supply chain, segmentation client.

Atelier : Structurer un plan de gouvernance des données.

Jour 2 : Exploitation Stratégique de la Data

Objectifs de la journée :

  • Maîtriser les outils de BI pour l’analyse des données.
  • Transformer les données en insights actionnables.
  • S’assurer de la conformité et de la gestion des risques.

Matinée : Analyse et Visualisation des Données

7️⃣ Introduction aux outils de Business Intelligence (BI) (1h)

  • Vue d’ensemble : Power BI, Tableau, Qlik Sense.
  • Comparatif : Fonctionnalités, coûts, cas d’usage.

8️⃣ Création de tableaux de bord dynamiques (2h)

  • Structurer un dashboard efficace : Sélection des KPIs.
  • Optimiser l’expérience utilisateur : Simplicité, clarté, interaction.

Atelier : Construire un tableau de bord Power BI avec des données réelles.

Après-midi : Stratégie Data et Prise de Décision

9️⃣ Valorisation des données pour la stratégie d’entreprise (1h)

  • Utiliser la Data pour la croissance : Exemple d’Uber et Airbnb.
  • Transformer les insights en actions concrètes.

🔟 Gestion des risques et conformité (1h)

  • Identifier les risques : Sécurité, biais algorithmiques.
  • Audit de conformité (RGPD, ISO 27001).

Jour 3 : Mise en Pratique et Pilotage d’une Stratégie Data

Objectifs de la journée :

  • Construire une feuille de route Data.
  • Appliquer les concepts sur un cas concret.

Matinée : Déploiement d’une Stratégie Data

1️⃣1️⃣ Structurer une feuille de route Data (1h)

  • Définir les objectifs : KPIs stratégiques.
  • Phases : Diagnostic → Implémentation → Suivi.

Atelier : Construire une feuille de route Data.

1️⃣2️⃣ Gérer un projet Data : Méthodologie agile (1h)

  • Méthodologie Scrum : Product backlog, sprints, rétrospective.

Exercice : Simuler un sprint Data.

Après-midi : Étude de cas et Certification

1️⃣3️⃣ Cas pratique : Simulation d’un projet Data (2h)

  • Étude d’un problème réel : Analyse des ventes.

📌 Évaluation finale : Présenter une stratégie Data aux décideurs.

Méthodologie

 •  Alternance de théorie et de pratique pour une assimilation rapide.

 •  Mise en place d’exercices concrets pour appliquer chaque notion.

 •  Accompagnement personnalisé pour répondre aux besoins des participants.